TrendPulse

原先各个企业还有各自的护城河，比如企业知识库，企业数据等等。 现在 AI 时代，大模型的训练一方面是爬取互联网数据，另一方面是收集所有用户数据，你在调用每次 api 接口，都是给大模型提供养分；你的 agent 越做越好，大模型吸取的 skill 越多。基本上到最后，问啥大模型都能回答的最好，除非企业你不用 ai （或者私有化部署）。 所以，ai 真的先革了软件工程师的命。。。将来程序员都只能作最简单的搬运工。。。

小红书上搜了下，好像线下也不让办了。 但我离市中心很远，去电信营业厅之前，想先问清楚。

最近和媳妇来天津后找工作各种不顺，背来准备去天津定居的，媳妇去了之后发现工资还不如老家，另外加上我北京的程序员工作最近压力夜大，要开始 996 了，就感觉要放弃在天津买房落户这些事了， 最近媳妇压力也有些大，于是她小姨打电话聊了聊，她小姨是干婴幼儿保姆的那种工作，之前给我媳妇的闺蜜他们干过一阵子知道她老公去年的年终奖 50w ，在期货公司上班，于是被我媳妇说了一顿，本身我们来天津这个事情也有点欠考虑了，导致现在进退两难。

同样的问题，不同模型的回复套路都特别像

如图

平时想换张桌面壁纸经常要在壁纸站翻很久，自己用生图平台又懒得写那一大长串英文 Prompt ，生成完还得手动下载、右键设置。 周末顺手写了个 Python 命令行小工具： AI Wallpaper Changer 。 只要在终端敲几个中文字（比如“雨夜赛博朋克”、“森林深处的小木屋”），全流程自动搞定： 自动扩写 Prompt ：调用 DeepSeek-V3.2 ，把简短的想法丰富成构图、光影到位的专业英文提示词。 多画风预设 ：内置了 12 种常见画风（日系动漫、吉卜力、东方水墨、写实摄影、赛博朋克、复古像素、暗黑奇幻等），也可以自由发挥。 高清生成与防平铺 ：基于 20B 参数的 Qwen-Image 生成，配合 Lanczos 算法处理为标准 1920x1080 壁纸；同时自动配置 Windows 注册表为居中拉伸填充模式，杜绝多屏或小图出现的九宫格平铺问题。 自动应用与归档 ：调用系统 API 秒换壁纸，并在当前目录自动按“主题_时间戳”建档，保存壁纸原图和 Prompt 文本。 交互式循环 ：终端常驻不闪退，随时输入随时换。 ...

没有沟通，都不是没有面试机会，没有沟通机会，有点太夸张了，真是 gap 的太久了，看来前端真的完犊子了，之前以为 35 岁才会来的事情，30 岁就来了，那种 3 五年经验的前端岗位是不是就不可能找 8 年经验了。咱程序员真是可惜了，我高考 3500 名的理科，最后落得这样还是有点须臾

问了一个问题直接把 pro 的五小时额度干没了

基于微信读书 Skill 的笔记管理和回顾小程序。 将你的微信读书笔记全量同步到本地设备，每天精选 5 条你的笔记内容。 可以开启推送，美好的一天早晨从阅读金句开始。 欢迎体验 👏

所有网页都有可能 404 ，使用这个脚本，可以一键归档当前浏览的页面到 archive.org ，产物会嵌入 所有外部的图片到单个 html ，最终效果几乎和你在浏览器看到的一样。 支持离线下载，发布到 archive.org ，点选打码隐私内容。 https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/595193-archive-org-snapshot-helper

起因很土。给客户发一个 60 多 M 的录屏，Gmail 说超了 25M ，扔网盘对方公司的网又打不开。本机有 ffmpeg ，但每次都得去翻 crf 该给多少，笔记本风扇还要吼两分钟。想找个在线的，搜出来前几个一半给你打水印，一半让你先注册。 于是自己搓了一个： https://vidsmaller.com 先把话说在前面：编码这一层是买的第三方转码 API ，不是自建 ffmpeg 集群。剩下的东西（登录、额度、计费、下载代理、i18n 、后台）都是自己写的，Next.js + Drizzle + Supabase ，跑在 Vercel 上。 能干的事： - 直接填数字。要 18MB 就填 18 ，它按这个体积去编码，输出基本落在你要的值上 - Discord 20M 、WhatsApp 16M 、邮件附件这些常见上限做成了滑块下面的按钮，不用自己算 - 也能完全手调，CRF 、分辨率、最高码率都在高级里 - 不加水印，免费也不加 - 不登录就能直接试，单文件 500M 以内；注册了免费 30 次/月，单文件 1G 过程里有两个坑还挺值得讲的。 一、我把上游的计费方...

做独立开发者几个月了，看了很多同行做的网站，但是手动找的效率太低了，并且找到的网站也没流量，无法验证该方向是否能赚到钱。 每天泡在找网站、找需求、找新词的过程中，逐渐意识到稳定的信息源多么重要。 于是开发了 https://sitehunter.org ，主要包含几个功能： 一、流量增长榜单： 1. 监控各个网站推广平台，全球开发者一发布作品就能及时监控到； 2. 定时获取他们的流量数据，有增长的网站重点关注； 3. 尤其是域名刚注册不久就有较快增长的，马上做一个类似的，复刻他的推广路径，大概率是能和他竞争的。 二、外链提交目录列表： 1. 持续收集高质量的可提交外链的目录站； 2. 有流量 DR 做支撑，便于判断哪个目录站是真的有流量。 三、google trends 监控 1. 定时抓取 checker 、viwer 、calculator 等词根相关的流量暴增的词，第一时间抓住新机会 2. 所以词根的相关词，按流量增长排序，不再需要手动去查询每个词根 目前大概做了这些功能，后续会开发 api 和 mcp ...

朋友今年大礼包了，本科，8 年 java ，无大厂经验。 找了一圈，拿了 2 个 offer ，最后 25k ，降薪了几 k 。 有一个我之前待过的公司，之前 2 年经验的时候就给到了我 21k 左右。现在他 8 年经验，评级比我当年高 2 级，才给了 25k ，明显感觉行情下降了。 印象中几年之前，20-30k ，普遍是中级开发（ 2-5 ）的薪资水平，高级开发（ 5 年+），应该都是 50w 起步的。 本科应届生基本是 10k 出头。 据说现在本科很多都是 5 6k 。 我还是比较震惊的，因为这里可是上海，一线城市的成本如此高，工资竟然这么低。 可能程序员这个行业，确实人山人海了这么多年，再加上 ai 的冲击，已经和普通的行业差不多了。只剩下少数吃到了时代红利，并且还没有被“换血”的人，在拿着高薪。

项目经理（ Go 后端方向） ｜ HC 1 👇 25K ～ 35K 岗位描述 作为研发团队负责人，不是单纯任务分配者，需要能带队打硬仗；既要具备高级及以上 Go 后端开发功底，深入技术做方案评审、难题攻坚，又要做好多线项目统筹、组织人才建设；在多业务并行下清晰判断优先级，避免团队疲于救火，打造高执行、高交付的研发团队，支撑业务高速发展。 岗位职责 1 、统筹多条业务线多产品并行研发，搭建项目管理与风险预警机制，合理调配研发资源，识别化解资源冲突与项目风险；持续优化研发流程与交付体系，保障项目高质量、按计划落地。 2 、负责团队目标拆解、绩效、人才培养、氛围建设；做好人力配置，识别核心与低绩效人员，推动优胜劣汰；搭建高执行力团队文化，优化分工与管理模式，提升人均产出与组织战斗力。 3 、基于 Go 为主的后端技术背景，参与关键架构与技术方案评审；定位技术风险、性能瓶颈，牵头重大问题攻坚；推动代码规范、工程化、DevOps 、技术沉淀，提升团队整体技术水平。 4 、承接部门业务战略，拆解为研发目标与项目计划；以业务价值为核心动态调整项目优先级，聚焦核心业务；落地数据化复盘机制，...

一个是折痕处理，除了优化折痕本身之外，柔光淡化了视觉存在感 另外就是 ui ，特别是展开合上时有点穿透感觉的动画，太牛了 感觉就像写代码时，后台接口太慢又无法解决，前端就加个更酷的 loading 反正大家都抄来抄去的，期待国内这些厂商的后续

最近从 Anthropic 离职的 Jacob Conxon 发的关于 AI 可能会消灭人类的贴子引起了广泛的讨论。博主提到无论是 openAI 还是 Anthropic 都在研发 recrusive self-development 的路上一路狂飙，并没有太多顾忌 AI 可能失控的风险。AI 真的会失控吗？ AI 怎么杀死人类？

开发契机 AirPods 自带语音检测，但是主要是检测佩戴者 主动 说话的情况。 经常会有家人/同事过来找我说话，开着降噪听不清，需要抬手按/捏耳机，效率可能还不如直接摘下耳机。 功能实现 CyclePods 就是针对这种场景开发的，它的功能非常简单： 可以录制键盘快捷键，一键切换 AirPods 聆听模式。 在支持的设备上，可以定制参与循环的模式，「降噪-自适应-通透」，或者「降噪-通透」都可以。 就是这么简单，产品介绍可以看 https://cyclepods.akring.com ，欢迎使用。

接入 v8 引擎，添加 extension 支持，用户可以使用 js 脚本来制作扩展 https://github.com/libcr/crPhotos/tree/main/extension_examples crPhotos 是一款 C++开发的瀑布流相册应用 基于源代码 chromium 150.0.7871.91 支持 GPU 渲染加速，视频硬件解码的跨平台照片应用 - 通过时间线浏览本地照片与视频。 - 添加媒体库文件夹、按文件名搜索和管理收藏。 - 使用内置控件查看图片和播放视频。 - 显示拍摄详情及文件内嵌的 GPS 信息，支持离线城市匹配。 - 通过加密传输和设备配对，与附近的 crPhotos 设备分享媒体。 - 管理可信设备，并选择是否自动接收文件。 微软应用商店，免费下载 https://apps.microsoft.com/store/detail/9NQL7VPP88ZJ?cid=DevShareMCLPCS Linux 版本下载 https://github.com/libcr/crPhotos/releases

场景 1: 公交车上： 前半程还好，后半程开始自言自语，什么性高潮，cao shuang 了。吃奶 场景 2: 饭店吃饭 隔壁桌的一个老头，我可真喜欢购物，现在都一个先买后付，我买了表，古董。后面开始逐渐放肆，假 j b ，假 b ，大屁股。

630 被裁员，中厂互联网，985 硕士。 在 boss 上投递的非外包基本上简历都过不了。。但是外包却可以过，最近面了两个外包公司，其中一个是前同事推荐的，做 agent 的，两面走完流程后就没有消息了，应该是黄了。昨天面试了一家芯片公司，只有一面，面试过程极其煎熬，这个职位也是跨行业了，没想到最后面试通过了，定的下周一要求上班，工资打对折，说的是朝 9 晚 6 ，加班可以调休。而且离家近。终于有一个 offer 了，心理着实放松了一下。 网上睡不着觉，想了想，如果长时间在外包职位上呆着，会不会变废，在国内，程序员终究是会被抛弃的。我可能要在变废的路上一路狂奔下去了。 今天下午又通过了一个大厂 OD 的简历关，下周面试，这家公司面试还要刷算法，但是工资多一些，全额缴纳社保公积金，还有年终奖，不好的地方是加班多，这点让我有点犹豫。先打算准备面试，去试一下。

我有个认识很多年的网友，仅通过 QQ 联系，两人不在一个省，从没见过面，没有对方手机号，也没有其他联系方式，更没有中间朋友。 今天我的抖音突然推送了他的视频，因为他的昵称比较有标识性，我一眼就认出来了。 我很好奇抖音是怎么做到将两个没有其他关联的人联系到一起的？ 我又回想了一下，半个月前我给他分享过一个淘宝商品链接口令，他打开过这个链接。 难道就是从这里开始关联的吗？ 阿里和抖音也会互通数据？

博客链接： https://anotherdayu.com/ 博客 RSS： https://anotherdayu.com/feed/ 内容：走来走去，路上观察，街头摄影。 Twitter： https://x.com/another_dayu 过去也在 V2EX 中分享过一些博客中的内容： https://www.v2ex.com/t/1040636#reply25 https://www.v2ex.com/t/951580 https://www.v2ex.com/t/918381#reply13 https://www.v2ex.com/t/915965?p=2#reply108

Anthropic 今天发文《 Detecting and countering misuse of AI: September 2026 》，其中指控了七家中国公司通过未经授权、规模化采集，以及绕过访问限制或使用欺诈账户等行为，非法蒸馏 Claude 模型。 总结表格： 公司／模型 报告观察窗口及数量 最关键的指控 阿里／ Qwen 5—7 月，超过 1.51 亿次 提取思维链，用于 Qwen 3.5 、3.6 、3.7 的训练。 Moonshot ／ Kimi 5—7 月，超过 2300 万次 不仅采集训练数据，还将部分用户请求转给 Claude ，展示其回答。 DeepSeek 7 月的 14 天，超过 1210 万次 同样涉及推理数据提取，以及部分用户请求的实际转发。 智谱／ GLM 6—7 月的 17 天，超过 340 万次 提取、清洗推理数据，并让 Claude 参与训练数据的评分。 小米／ MiMo 3—4...

1：agent team 和 多开 subagent 的区别是什么啊？ 2：有大佬说主会话只分发任务、所有的杂活、脏话都让 subagent 或者其他会话完成实现，大佬们是自己的写的编排还是用的哪个开源库啊

这个月各家都要出新手机了，都在搞盲订付订金（可退）送礼包之类的活动，线上线下活动也不一样。我想等发布了对比一下再买，但那时候这些礼包就领不到了。是否应该看中几家都付个订金，到时再退，还是说等发布走线下渠道价比较好？ 谢谢各位彦祖。

身边人大多都是 codex ，少量 ClaudeCode ，cursor 除了我自己以外我就只知道 1 个人在用，论 v2 上讨论热度，cursor 也是几乎查无此人，好像只有我一个人用的非常爽。 我自己是 60 美刀订阅，公司报销正好覆盖（公司内部主要是 codebuddy ，不爱用的人有 500 块钱报销额度），我给我老婆也搞了个 cursor20 美刀的订阅日常办公用（非程序员）。 我现在用量大概是这样的，opus5 做 plan ，grok4.6 extrahigh 做执行，工作量大概是一天忙到没空摸鱼的程度，先不论 cursor 的 other model 的消耗，就 cursor model 的消耗我 1 天才 1%，几乎等于用不完，就 cursor grok4.6 extra high 的能力来说，我觉得是非常好用的，配合 skill 和 agent.md ，工作上的东西基本都是一次过。 然后我在想，这是不是幸存者偏差，因为充值能支付宝，用起来也没有说不够用的情况，智商也还可以，并且也没有重置这么个套路，所以就没人来讨论，导致显得没人用呢？

squarespace 怎么登陆，目前只能支持 google 三方登陆 取消 workspace 后，这个域名邮箱账号还能一直登陆吗？ 正确的后续操作姿势是什么

最近看了一道面试题（先查缓存，缓存中没有再查数据库），其实很久以前就遇到过，我以为已经掌握了， 但是今天再看，分析起来总觉得有些吃力，有种拿着答案分析过程的感觉，没有真正理解。 根据我的经验，应该在大脑中形成一个足够抽象的结构图，下次遇到这类问题，都可以套用。 想问问 v 友们如何分析这类问题？思维过程是怎样的？会在大脑中构建图像吗？ private final Map<Long, Shop> shopCache = new ConcurrentHashMap<>(); public Shop getShopById(Long shopId) { // 1. 先查本地缓存 Shop shop = shopCache.get(shopId); if (shop != null) { return shop; } // 2. 同一个 shopId 加锁 synchronized (getLock(shopId)) { // 3. 双重检查 shop = ...