2026-07-19

13 篇热帖

1. 兄弟们,关于 Macbook 血的教训! MacOS 比 Win 更逆天!

原文:本电脑本人自营购买,有发票,有盒子配件齐全的未激活电脑。到手后,没登录 iCloud ,只设置了本地账户(不设本地账户进不去系统),随后用了大概半年,此前密码一直是 0000 ,前天改了也是 6 位纯数字密码。(和手机一起改的同样的密码)然后就正常用,后面电脑又突发恶疾,莫名其妙的断网,故我就重启了,开机时这里又卡住在系统桌面大概 20 多秒才自己关机。( apple 真垃圾!)关机后重启系统,到输入密码界面发现输入密码错误,试了新的旧的,都错误,但是我能 100%确定密码是正确的,因为我和手机同时改的同样的密码。(纯数字密码,故排除了输入法问题)并且清晰地记得当时改完密码第一时间验证过新密码能进锁屏。随后赶紧网上找教程,发现可以进恢复系统重设密码,进入后输入 resetpassword 准备重置,然后发现有保底的,就准备再切到系统去试试密码实在不行再过来改,然后重启后,人懵了,直接在激活界面,必须要账号密码才能进刚刚那个保底界面。(后面才知道这个功能只有一次机会,苹果说就这么设计的,真的逆天!请问你是注重安全吗?那为什么能直接重设密码?那如果可以重设密码的话?为什么只给一次机会?啊三的脑回路我实在不理解。)然后去了天才吧,打了官方高级顾问电话,最后都是无解。1.mac 没有类似 win 的 pe 系统,所以数据没办法搞出来了 2.这个最要命的点就是,resetpassword 直接一次机会非常不合理,即使没有成功进行,也没机会了……纯莎杯,而且没有任何提示和警告只有一次机会……这么高危的东西,设计的实在 nt……

疑问与质问:

  1. 这是什么脑回路的安全? 如果你真的注重安全,为什么第一次可以让我直接免密进 resetpassword 重置?
  2. 既然允许重置,凭什么只给一次机会? 既然第一次开放了权限,中途退出直接算作废,请问这个逻辑的合理性在哪里?
  3. 为什么没有任何高危提示? 这么高危、一旦错过就变砖的机制,界面上特么哪怕连一行 “此操作仅能执行一次,退出后将锁死” 的警告都没有!阿三这个脑回路我实在是不理解。

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2. Kimi K3 这波真的爆了,你们用着感觉怎么样?

这几天被 Kimi K3 刷屏了,X 上在吹,HN 上在吹,都说是国产之光,deepseek 时刻 2.0 来了。

我也试了一下,浅浅分享自己的体验吧。

先说好的地方:

  • 前端能力很强。

Kimi K3 前端能力这块,算是跻身全球第一梯队,真要个人排名的话,目前我给它排第二,还超越不了 Fable 5--LMArena 人类盲投榜上它前端甚至排第一,但我实测体感,Fable 5 还是更稳。

不过比 GPT-5.6 强得多,这是 GPT 系列家族的通病,前端能力一直很弱。

特别是那个刷屏的 3D 建模,我不知道设计圈怎么看,我觉得挺牛的。

  • 长时复杂任务处理能力也很不错。

比如要做一个复杂的系统,定好一份计划,扔给它,/goal 模式让它自动处理,出错的概率,以及最后交付的结果非常不错。

  • 原生多模态能力。

K3 可以直接理解视频,比如语气,音效,转场之类的,比普通的只能理解文字和图片的 CC/Codex 好多了。喂给 K3 一个视频,让它帮你生成同样风格的 seedance 的提示词,它可以生成得很精准。

  • 开源。

Kimi 是开源的,权重 7 月 27 日就放出来,这意味着以后任何一家 AI 公司都可以直接拿去用,拿去蒸馏,而 Fable 5 和 GPT-5.6 都是自家闭源的旗舰大模型。

然后再讲讲不好的地方吧。(轻喷)

  • 国产最贵。

目前 K3 价格是国产最贵,如果你和国产对比,你一定会不习惯,甚至说它想钱想疯了,但是和国外对比不算贵,成本和 GPT-5.6 差不多,约是 Opus 4.8 的一半。不过考虑到能力嘛,一分钱一分货,我觉得有道理。

  • 速度稍慢。

感觉它比 CC + Fable 5 慢得多,比 Codex + GPT-5.6 也一样慢不少。

  • 幻觉率偏高。

这个你瞎编一个问题去问它,你就知道了。幻觉率高的模型会给你一个答案,并且瞎编一个理由。

但是幻觉低的模型,它遇到它不知道的知识,会诚实地告诉你它不知道,甚至可以反问你。

最后,综合评价一下,我觉得它确实能跻身世界前三,但跟 CC + Fable 5 和 Codex + GPT-5.6 还有点差距。

但这毕竟是国产模型第一次敢跟 Anthropic 和 OpenAI 掰手腕,所以我觉得,还是未来可期啊。

你们试了没?

3. 大家那里的城市,有没有看到广东揭阳狗狗旺旺的广告牌
我这里有了

第一次看到大家为公益事件这么团结😢
4. 性生活是不是人的刚需
刚刚刷到知乎的一个评论,也是被震撼到了,只能说荷兰是一个真的很人性的国家,瞬间有想移民到荷兰的冲动
5. 有结婚后上交工资卡,让妻子管理家庭财政的吗?

1 ,前奥运冠军、世界拳王邹市明退役 7 年跨界创业、投资,累计亏损超 2 亿,卖掉房产偿债、陷入资金链危机; 2 ,我朋友的前妻,离婚时指责他没有上交工资卡,结果离婚几年后,朋友经常收到关于他前妻追债的短信;

我就打死都不上交,各管各的,只允许她审计资金流水

6. Vibe Coding 副业四个月:成本超出收益,要放弃吗?

楼主本身是一名程序,Vibe Coding 流行后,我一直觉得,开发的技术门槛会越来越低,每个程序员或许都应该做一个自己的独立项目,放到市场上试一次水。

于是从今年 3 月开始,用业余时间做了一个 A 股新闻事件分析工具“新闻雷达”。

四个月以后,我最大的感受是:技术反而是最容易解决的部分,真正困难的是运营、推广和收费。

做了一个复盘。

项目做了什么

我平时会关注财经新闻。新闻本身很多,费时间的是判断它影响哪些行业和公司,这种关联是否有真实业务依据,以及类似事件过去发生后市场如何表现。

新闻雷达会抓取新闻、过滤噪音,通过 AI 和本地股票及公告数据分析相关公司,再记录事件后的市场表现。3 月 24 日开始开发,5 月 4 日上线第一版。在 V2EX 发了帖子: https://www.v2ex.com/t/1210161

上线后我又不断增加历史事件、自选股、概念、投研和会员等功能。工程越做越完整,功能越来越多。现在回头看,我可能是犯了一个错误:用持续开发代替产品验证。

四个月数据

  • 注册用户 384 人;
  • 当前会员用户 29 人(含赠送)
  • 累计会员收入 1600 元;
  • 流量最近日天约 1000 访客
  • 最近 30 天流量如图

https://i.imgur.com/cmQmY69.png

成本侧:

  • 服务器一年 4000 元;
  • DeepSeek Flash 累计费用接近 2000 元,近期约 100 元/天;
  • 股票数据相关 API 累计约 2000 元。

想法

如果看成本和收入,项目目前没有跑通:收入没有覆盖成本,近期模型费用推算每个月至少要 3000 ,但每个月收入都达不到。

但是另一方面,项目并不是完全没有反馈:已有 384 位注册用户,出现了真实付费,也积累了约 4.1 万条事件及后验数据。

我感觉目前还是运营推广的不太够?尝试过在很多股票社区推广,效果都不好,统计了一下来源网址,Twitter/X 和 V2EX 的流量是最多的

可识别来源 访客 占累计访客
Twitter/X ( t.co 1,431 3.1%
V2EX 1,340 2.9%
iui.su 996 2.1%
Google 645 1.4%
前四项合计 4,412 9.5%

我目前的动作是停止了功能的更新,开始做用户的增长,但是这块确实不太擅长,想听听大家的建议,下一步应该怎么做?

项目地址:新闻雷达

7. 灵魂拷问:未来的 vibe coding 平民化了,那我现在还迭代个锤子啊

重构了一版扔在产品库的老掉牙的屎山产品。过程中,来灵魂拷问一下大家,按照 AI 发展趋势+端侧能力,

未来用户需求=产品了,都个性自定义化了,那么我们现在还迭戈锤子啊。。。。动力感不强劲了

8. 如何将中美两国的家庭网络组成局域网?

中国、美国各有一个家庭网络,均有公网 ipv4 ,且可以互相直连,延迟 150ms 左右,比较稳定。 两个局域网内各有几十台家用设备。

希望:

  1. 实现局域网互通。可以在两端各加一个旁臂路由,或者其他设备也可。(个人不喜欢用软路由当主路由)
  2. 互相作为网络出口。在中国通过美国网络访问 Google 、ChatGPT 等,在美国使用中国网络访问淘宝等网站。

大佬们有成熟方案吗?或者给个关键词? ZeroTier 或 WireGuard 好用吗?

提前感谢各位大佬!

9. 我开发了一个开源版 Surge,把 Mac 变成可导入规则、可按设备分流的全屋透明代理网关。
OpenSurge for Mac 是一个开源应用,提供类似 Surge 的体验,可以把你的 Mac 变成全屋的代理网关:同一局域网里的手机、电视、PS5 、游戏机、VR 设备和虚拟机,无需逐台设置代理;设备一接入网络,便自动通过 Mac 的全屋代理网关,并按各自策略选择直连或代理出口。



你可以为每台设备设置不同的出口策略:手机和 Mac 一起走代理、游戏机连美服、电视走流媒体节点。DHCP/DNS 、分流策略和流量状态,都由 OpenSurge 集中管理。



- 可导入已有的 mihomo 配置或订阅,保留原有节点、代理组和规则
- Web GUI 实时展示每台设备的连接、上下行流量和实际出口链;菜单栏随时查看网关状态与恢复提醒。
- 底层由 dnsmasq 提供 DHCP/DNS ,mihomo 负责代理与策略,macOS pf 和 IPv4 forwarding 提供 NAT 与转发。



仓库链接在下面:
🔗 https://github.com/YTwsy/OpenSurge-for-Mac
10. 把 app 的每一个页面 copy 给 AI, ai 能复刻出这个 app 吗?它能自动发掘其后的逻辑,复刻出来吗?

复刻程序是否越来越容易了?

11. 如何缓解使用 AI 带来大脑疲劳感?
在使用 AI 的过程中,是否也会出现大脑非常疲劳的情况,自己会出现这种情况,而且感觉有了 AI 之后比之前更忙了,因为老想着让 AI 做更多的事情,导致有些进入了恶性循环,这个过程中会出现大脑很疲惫的情况。

目前自己的做法是尽量早上去跑步,找到自己精力低的时间段,自己是下午 4-5 点状态差,安排沟通或者低脑力的工作,尽量不使用 AI ,每隔 20-30 分钟左右停一下看看远方,喝点水或者起来动动。

想问下大家在日常工作中,有这种情况是怎么缓解的。
12. 投资(炒股)是需要花时间学习的(附巴菲特案例)
如果炒股亏钱了,正常吗?正常,炒股本来就容易亏钱。
但奇怪的是,大多数新手入市时,都抱着只赚不亏的信念,发现自己亏钱时还感到很意外、很难接受。

只要冷静下来,客观看待(顺便一提,炒股本身就需要冷静和客观,因此我强烈建议你严肃认真地观察一下自己的情绪,自己是不是已经冷静下来了),就应该对亏钱感到正常,如果有新手赚钱了才应该感到意外。小儿初学走路,跌倒是正常的,儿童初学自行车,跌倒是正常的,那么新手入市炒股,亏钱也一样正常。

巴菲特初学投资(炒股)时,去图书馆读了几乎全部能找到的关于股票的书。我们不是巴菲特,但至少也要认真读几本吧。我们允许自己的天赋不如巴菲特,也可以允许自己的努力不如巴菲特,但不该允许自己完全放弃学习。不学,就炒,这不是纯赌博吗。

巴菲特不断读书学习,同时不断实践操作,理论结合实际,炒股十年后,读了一本书,然后有了第一次顿悟,发现自己前十年的思维模式完全错误。从这个事例中我学习到两点:

1.以巴菲特的投资天赋和努力程度,也走了十年弯路,也要花十年才学有小成。我才学了几年?
2.必须不断实践、不断学习、不断思考,才可能顿悟。如果巴菲特没有坚持学习和思考,也不会看到一本关键的书,不会激发顿悟。

这是我最近的小思考,简而言之就是我们太容易小瞧炒股了,态度太轻率了,强如巴菲特也要苦学苦练十年才有小成,普通人凭什么认为自己随便操作一下就能赚钱呢。
13. [Rewrite Bun in MC++] 7 天 20+万行代码 C++26 模块化, 重写 Bun 行为艺术复刻, 已能真实运行顶级开源 Web 框架项目

背景

之前 Anthropic 团队用 Agent 开发 C 编译器 以及 早期 Rewrite Bun in Rust. 最初我也就看个热闹, 但没有想到的是 Bun 作者真的把这个 100W+行的 PR 合入了, 我相信这不仅是对我而是整个开发者群体都是一件相当震惊的事情。

一个 ~100k+ star 、真实应用到生产环境的顶级开源项目、不到 2 周时间 AI 编写了 100 万+行代码 单个 PR 直接合入主分支了! 这里最核心的是他不是一个玩具项目。所以这个事件引发了我的一些思考:

  • 对于百万行级的大型项目 Agent 大幅度参与的可行性、会不会遇到什么问题?
  • 开源项目、开发者、Agent 如果管理和维护?
  • Agent 承担了执行者的角色, 而人更多的是做 架构设计、决策、规则制定、品位、审美相关的事?
  • 不是人来执行者后, 编程语言选择、是否手写、xx 语言开发者群体等可能更偏向文化类感性一点? (类似 小众文化 / 二次元)

带着上面的思考, 加上我本身又是 C++ 最新语言特性 以及 模块化工程(import std;) 极度的爱好者 + 实践者, 所以我决定使用 C++26 + 模块化 也重写一下 Bun 来具体体验一下这个过程, 同时也来验证一下 C++26 和 模块化在百万级工程项目上的可用性和最佳实践, 于是就有了这个 -> Rewrite Bun in MC++

进展和规划

mbun 已经有 24 万+行 C++模块化(.cppm) 代码, 并能构建为单可执行文件

目前 已经可以初步"验证使用" + 真实运行生态顶级开源项目:

  • Bun 生态的开源 Web 框架项目 elysia
  • 以及 Node 生态的开源 Web 框架项目 express

但是对于 Bun 和 Node 原生的 6000+测试集覆盖率目前还处于~40%的进度。

当前的规划是 先 100%过 Node 和 Bun 原生的所有测试集, 然后再分模块的进行性能优化。在这个从"零"搭建基础项目结构, 使用多 Agent 并行开发 20+万行 C++代码中也遇到了一些问题以及关于上面问题的一些思考, 打算过几天等 100%覆盖所有测试集后, 再编写相关具体的文章来详细分析一下过程和相关的思考

而目前我已经把所有的代码放到了 Github 的 mbun 仓库, 欢迎感兴趣的朋友 Star 项目或一起参与开发/构建 (一起玩 / Just for Fun)

mbun - main.cpp

// mbun executable entrypoint and command dispatch.

import std;

import mbun.app;
import mbun.exe_platform;
import mbun.cli;
import mbun.cli.run_command;
import mbun.install.command;
import mbun.install.dependency;
import mbun.install.npm.json;
import mbun.install.package_json_editor;
import mbun.jsc.module_loader;
import mbun.jsc.runtime;
import mbun.jsc.test_runner;
import mbun.js_parser;
import mbun.toml;
import mbun.bunfig.types;
import mbun.bunfig.parser;
import mbun.http;
import mbun.bundler;
import mbun.resolver;

using namespace mbun::app;

int main(int argc, char* argv[]) {
    //....

    auto parsed = mbun::cli::parse(args);

    using mbun::cli::Action;
    switch (parsed.action) {
    case Action::Version:
        // Three lines: mbun's real version, then the bun / node compatibility
        // claims (the corpus-pinned versions). Line 2 keeps `--version` output
        // containing Bun.version (regression/issue/10170 asserts toContain).
        std::println("mbun {}", mbun::cli::MBUN_VERSION);
        std::println("bun {} (compatible)", mbun::cli::VERSION);
        std::println("node v{} (compatible)", mbun::cli::NODE_COMPAT_VERSION);
        return 0;
    case Action::Help:
        std::print("{}", USAGE);
        return 0;
    case Action::Test:
        return run_test(std::span{args}.subspan(1));
    case Action::Install:
        return run_install(std::span{args}.subspan(1));
    case Action::Add:
        return run_add(std::span{args}.subspan(1));
    case Action::Build:
        return run_build(std::span{args}.subspan(1));
    case Action::Exec:
        return run_exec(parsed.argument);
    case Action::NotImplemented:
        std::println("mbun: '{}' is planned but not implemented yet", parsed.argument);
        return 1;
    case Action::Unknown:
        // Tag::AutoCommand — an unrecognized first positional is not an error in
        // bun: it is a run target. `bun dev` runs the "dev" script, `bun eslint`
        // runs node_modules/.bin/eslint, and only when nothing matches does it
        // report `Script not found` + exit 1 (cli/mod.rs:1469-1481 → exec_with_cfg,
        // run_command.rs:2726-2790). --if-present makes the miss silent/0.
        return exec_run_target(args[0], std::span{args}.subspan(1), globalFlags,
                               /*allowFastRunForExtensions=*/true, /*binDirsOnly=*/true);
    }
    return 0;
}