All Murmurs

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。

「低耦合，高内聚」是软件设计的法则，目的是让复杂的软件尽可能模块化。这样设计出来的软件，可以做到，一个模块出问题，另一个模块正常运转；或者改动一个模块，不影响另一个模块。

在我看来，搭建工作流、SOP，或者就是日常使用软件，也应该遵循这样的原则。毕竟你也不知道，未来你工作流里的某个软件，会不会出现更好的替代品。

所以，把自己完全封锁在某个生态里，无异于断绝新的可能性。

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。

AI 生成产物的廉价感源于大量的重复。尤其是图片和视频，一个新的视觉样式，第一眼看过去很别致，但是看多了，就会迅速向平庸滑落。

所以创意的第一要义，就是要不一样。

但创新是最难的，[2025-10-12_13-38-01|创造，其实是一件很痛苦的事情……]。

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……

又心痒痒了，想试试用 htmx + Python 写写小项目。

不过 Python 的速度真不行，感觉 Bun 会好很多。

但是 Python 的 Ai 生态更好，JavaScript 生态圈内优质的 Ai 开源项目太少了。

好纠结啊。

社交圈的称呼是一个复杂的网状结构。一个圈内成员，对其他成员都有自己的专属称呼。同时圈内的其他成员也指导这些称呼指代的是哪一个人。例如一个年轻人称呼一个老年人为「老王」，圈内另一个更年长者可能管「老王」叫「小王」。多个能指，可以指向同一个所指。

也就是说，在一个社交圈内，大家的脑子里对某一个人的称呼实际上存在一个映射表（在表内可能还存在二级映射的结构，根据发起称呼的主体进行二次映射），可以将这些称呼自然的映射到同一个人身上，形成了一个网状构造。

称呼真是一件非常微妙的事情。亲缘关系、社会关系、权利关系都浓缩在这几个字里了。

创造，其实是一件很痛苦的事情。

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。