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AI 也没有办法生成自己没见过的东西。

so sad.

最近清理了一波电脑。浏览器用 Helium 替代了原来的 Chrome。代码编辑器用 Zed 替代了 VSCode。输入法从 Rime 换回了 macOS 原生的拼音输入法。

关于 Zed，我已经在[2025-10-22_20-34-49|我支持用 Rust 重写世间万物提到]过了。这两天实际编码体验非常好，不过我写的毕竟还是 JS / TS，工具链全部基于 Node，内存开销并不低。Zed 本身的内存占用也不低，启动倒很快。希望 Rust 社区继续发光发热，继续改造 JS / TS 工具链，把 Node 干掉。说到这里我又馋 deno 了……

Helium 和 macOS 原生拼音输入法的体验都不错。Helium 本身是基于ungoogled-chromium，使用体验和 Chrome 差不多，但没有 Google 服务的捆绑，开销更低。

至于 Rime，更像是一段插曲。当初是因为 macOS 原生拼音输入法有 Bug，会导致莫名其妙的死机，我才换到 Rime 的。现在 macOS 原生拼音输入法已经稳定了很多，Rime 高度个性化的优势在我这里也不算优势，从零开始培养一个惯用的输入法对我来说也很麻烦。除了不喜欢 Tahoe 的液态玻璃效果，我对 macOS 原生拼音输入法没有任何不满。

看到一个有趣的类比，将联想记忆法比作数据库建索引，本质上是拿空间换时间，在一个缓冲区里放更多数据，以此减少常∫用数据的索引速度。

对于 AI ,我的脑袋里现在有两种完全矛盾的想法。

正方认为 AI 是下一次信息革命，但我似乎陷入了一种学习能力下降的困境，只能一边焦虑，一边像无头苍蝇一样看产业新闻。

反方认为当下的 AI 就是一个 hype、资本市场的泡沫，言过其实的东西，不用关心。

作为一个热爱学习的人，我挺想支持正方观点的，但是每天看着茫茫多的新模型、新概念、新工具，我有一点无从下手，因为我发现这些东西几乎无法嵌入我已有的工作流。不管是赚钱的工作，还是我的 side project，还是我的个人生活，我感觉都嵌不进去。

目前我用的最多的 AI 工具还是 GitHub Copilot，但是它适用的场景太窄了。至于各种大模型对话软件，我很少用，因为按它们目前的智能水平，产出我需要的内容，我要把产出的要求与思考的逻辑描述的非常清楚，同时反复尝试，这些步骤需要花费的时间和精力，可能比我自己来都要多。

Google 的 NotebookLM，好用👍

Anton Putra在 YouTube 上发了一条视频，对比了 FastAPI (Python) 和 Node.js 的服务端性能表现。第一轮是测试单纯的 Get 请求，第二轮是测试 PostgreSQL 数据库的写入。两轮测试下来，Python 的综合性能表现差不多是 Node.js 的 1/10。

一般来讲服务端的性能瓶颈都在数据库 IO，很少会遇到 CPU 瓶颈。Anton Putra 测试过不少语言和服务端框架，Python 是为数不多能在测试中段就能撞上 CPU 性能墙的。而且撞墙以后也没有恢复，后半段被锁死在 50% 的 CPU usage 上跑完了全程，也不知道为什么。

FastAPI 已经是 Python 生态内性能比较好的框架了，我真不敢想 Django 这种老乌龟得慢成什么样。没有 jit，再加上 gil 的限制，Python 的性能真的……配不上它今天的江湖地位。

最关键的是，Node.js 在 JavaScript 生态内的性能也不突出，甚至可以说是比较拉胯的……

大语言模型「懂不懂你」取决于它能获取到多少你有价值的数据。所以能无感，或低门槛的让你把有价值的数据交给它至关重要。

从这个角度看，微软、谷歌是最有潜力打造出真正基于大语言模型的生产力工具。前者有 office 这个全世界最受欢迎的办公套件，后者也有一套用户基数很大的办公套件，以及持续收集用户数据的搜索引擎和浏览器。

国内在这方面最有潜力的还是字节跳动。飞书虽然市占率不高，但是飞书已经基于豆包推出了知识问答，可以全量获取用户飞书内的所有聊天记录、文档、知识库等数据。

字节在这方面唯一的短板是不像 OpenAI 能做开放平台打通第三方服务（让腾讯和阿里把自己的数据开放给字节？这不可能），也不像 Google 本身就是一个小商业生态系统，用户能在里面满足一部分需求（现在已经打通了 Google 酒旅和 YouTube）。

腾讯也掌握了微信这个数据富矿，可惜微信里大部分都是聊天这种垃圾数据。企业微信和腾讯文档本身产品力不行，远远不如飞书好用。我甚至怀疑他们底层的数据架构也不如飞书开放灵活，想要打通、整合，可能还需要付出一点代价。

阿里有钉钉，但是我不清楚钉钉文档有多少人在用。在我的印象里，钉钉文档应该远不如飞书那么好用。而且钉钉文档的底层数据架构应该也不如飞书。现在钉钉文档 AI 也不能全量获取用户数据，还需要用户手动导入知识库，支持的格式也有限。

所有基于 Electron 开发的软件似乎都会在 macOS Tahoe 遇到水土不服的问题，包括但不限于卡顿、发热。Electron 是最常用的跨平台开发框架，也就是说，包括 VSCode、Cursor 在内的很多常用软件都会中招。

成因似乎是 macOS Tahoe 的 WindowServer 组件有 Bug，在渲染带阴影窗口时存在严重性能回退，所有带阴影 Electron 窗口会异常消耗 GPU 资源。

暂时没有看到关于 Chrome 的反馈，但是我感觉 Chrome 在升级后资源开销也变大了。

苹果 💊。

毫无意外，macOS Tahoe 和 iOS 26 就是一次计划报废。新增加的毛玻璃特效在当下这个时点看不出交互上的必要性，反而会持续消耗计算机的算力。我观察了一下我 MacBook 的 GPU 用量，此前闲时用量很少超过 20%，升级到 Tahoe 后，闲时大概 30% 左右，CPU 闲时用量此前很少能超过 20%，现在也来到了 30%。苹果这边是真没活了，就想通过这种方式催促用户换新设备。

最近两天在学 Astro。

Astro 的一大优势就是能静态生成网站。通过编译的方式，将 JavaScript 写的网站编译成只包含 HTML 和 CSS 的静态文件。不管是上到服务器用 Nginx 转发，还是放到静态网站托管平台，还是直接放 CDN，都能运行，不挑环境。

编译的好处就是能一处编译，处处运行。不依赖运行时和解释器。

现在 JavaScript 的运行时这么多，为啥没有人用 golang 写一个？然后继承 Golang 可以直接编译为二进制的优势，让 JavaScript 也能编译为二进制，做到一处编译，处处运行。