2026 年开年，OpenClaw 火了。72 小时 6 万 GitHub Stars，三个月 25 万，超越 React，成为 GitHub 史上增长最快的项目。一个奥地利程序员独自做的开源个人 AI 助手，拒绝 VC，免费开放。 它本地运行、保护隐私、能真正替你动手干活——不只是聊天，而是帮你值机、管文件、控制智能家居、写代码。创始人 Peter Steinberger 甚至断言”80% 的

最近我发现自己写代码的方式变了。 打开 Claude Code，用自然语言描述一下我要什么功能，AI 生成代码，跑一下，过了。再描述下一个需求，再生成，再跑。一整天下来，我可能都没有认真”读”过一行代码。不是不会读，是不需要读——AI 生成的代码直接就能用。 这种体验一开始让我觉得爽，后来让我觉得慌。 因为我开始认真地问自己一个问题：如果我写代码已经不需要看代码了，那编程语言，还需要学吗？ 一部

昨天刷到老罗宣布杨笠做客他的播客《罗永浩的十字路口》，评论区果然又炸了。 我看着那些熟悉的措辞——“搞性别对立”、”拉黑再见”、”注定掉粉”——突然觉得，行，是时候说点什么了。 不是因为我多勇敢。恰恰相反，这几年我一直没说，就是因为怂。不是怕被骂，是觉得没意义。你跟一个认定杨笠”辱男”的人讲道理，就像跟一面墙解释什么是门——他不是听不懂，他是不想开。 但现在热度散了，口水战也打不起来了，我反而可

最初听说 OpenClaw 的时候，我的第一反应是：这东西要是能在微信上用就好了。 微信是我用得最多的聊天工具，打开频率最高，消息都在那里。如果 AI 助手能住在微信里，岂不是随时都能用？ 但当时微信并不支持。没有官方的 Bot API，社区方案要么不稳定，要么有封号风险。所以我退而求其次，把 OpenClaw 接入了飞书。 然后，事情开始变了。 用了一段时间飞书之后，我慢慢发现，这不是”退而求

这不是一篇技术教程，而是一个实践者的思考。当整个行业都在喊”Multi-Agent 是未来”的时候，我们想聊聊：对于写代码这件事，你真的需要那么多 Agent 吗？ 一个真实的困惑2026 年，打开任何一个 AI 技术社区，你都会看到铺天盖地的 Multi-Agent 架构讨论。CrewAI、LangGraph、AutoGen、Google ADK……框架层出不穷，仿佛不用多 Agent 协作，

最近读了《上游思维》这本书，很受启发，我想从一个数据人的角度来聊一聊我对这本书的读后感。上游思维本质上是帮助我们解决问题，我发现在解决问题相关的每个阶段：发现问题、找到解决问题的方法、解决问题的过程中、评估问题以及预防问题等，数据都发挥了不可替代的至关重要的作用。 利用数据发现问题预见问题的能力让我们拥有了更多解决问题的空间，上游思维的重要一环就是我们要在问题的上游发现问题。发现问题靠的不是想象

由于程序员不可避免要进行很多重复性的工作，并且工作强度很高，导致有一种自嘲的说法出现：程序员们自称自己每天都在搬砖（实际上很多职场人都这么自嘲）。我相信当我们说工作像「搬砖」的时候，只是在表达一种不满和自嘲，没有其他积极的含义。不过从斯坦福大学10年前的一份研究结果来看，我们或许真的可以对「搬砖」这个词进行另外一种解读，并从中找到一些提升工作效率的密码。 如何让你的想法长腿？2014年斯坦福大学

Y Combinator (YC) 是一家著名的创业孵化器，每年举办两次 Demo Day。这是一个特殊的活动，吸引了约 1,500 名投资人和媒体代表。在 Demo Day 上，YC 最新一批的初创公司会进行演示，展示他们的产品、业务模式和愿景。这是一个难得的机会，让这些初创公司向潜在投资者展示他们的潜力和创新。 2024年Demo Day刚刚落幕，活动上有很多创业公司进行了演讲，涵盖医疗保健