Marcin Wichary 用 7700 字 + 38 个交互演示拆解了"手指友好交互"的设计哲学：手指能并行、能形成肌肉记忆、能以超出人类意识控制的速度运作，但现代软件频繁违反这些物理与神经现实。文章的核心洞察不止于 UI，而是提供了一套"系统应当以什么样的速度、时序和预测性来配合使用者"的思维框架，可直接迁移到 AI agent 交互设计、响应式产品架构和任何需要低延迟反馈环的系统。
用树形语法分析（tree-sitter AST）把代码库索引成持久化知识图谱的 MCP 服务器，号称比逐文件探索减少 10× token 消耗、2.1× 工具调用，支持 158 种语言，单二进制零依赖即插即用。对重度依赖 Claude Code 的用户有直接实践价值，背后设计决策也值得拆解：「把结构查询层外包给专用工具，让 LLM 只处理高层推理」是一种可迁移的 agent 分工思路。
Cory Doctorow 援引经济学家 John Quiggin 的分析，论证当代金融市场已放弃"准确给资产定价"这一核心职能——现在的估值逻辑是"别人未来会出更高价"，而非"它能创造什么价值"。Musk 身家从 200 亿到 1 万亿、AI 吞噬资本同时 NIH 癌症研究被砍，都是同一逻辑：vibes 胜过 value。对独立产品开发者的启示：在泡沫市场里，能产生真实 ROI 的小产品比"讲故事"的大项目拥有更强的生存优势。
iroh 是一个 Rust 网络库，核心设计哲学是"拨公钥而非 IP 地址"——刚于 2026-06-15 发布 v1.0.0。这个抽象层的选择揭示了一个深层系统设计原则：把不稳定的物理地址从应用层解耦，让路由成为基础设施问题而非应用问题。对于构建需要跨 NAT/移动网络连接的工具（如 P2P AI agent 协作、本地设备互联）的开发者，这个 API 设计哲学值得参考。
Doctorow 用"blockchain = 0"的逻辑套路拆解"AI 主权风险"叙事：各国真正的数字主权脆弱性在于微软/AWS 等基础设施锁定，而非 ChatGPT/Claude 的访问权。各国政府在泡沫高峰砸钱建国家 AI 的冲动，本质上是把真实风险（基础设施依赖）和虚构风险（LLM 访问中断）混为一谈。这个"风险叙事被 AI 供应商武器化"的分析框架，对识别产品决策中的恐惧驱动需求同样有用。
Simon Willison 为 Datasette 推出 datasette-apps 插件，允许在 SQLite 数据后端上托管自包含的 HTML+JS 沙箱应用——他称之为"带持久数据库的 Claude Artifacts"。核心设计亮点是双层安全隔离（iframe sandbox + 不可变 CSP meta 标签）以及用 MessageChannel 替代 postMessage 切断跨页面命令注入风险，这套思路对任何"LLM 生成代码 + 用户数据"的产品架构都有直接参考价值。
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Z.ai 开源了 753B 参数的 GLM-5.2（MIT 许可），在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 51 分领跑所有开源模型，代码生成能力排全球第二（仅次于 Claude Fable 5）。定价 $1.4/$4.4 per M token，显著低于 GPT-5.5 和 Claude Opus，适合作为高性价比开源底座评估。