#系统设计
云风这个纯文本保存本地聊天记录的方案，在我看来就是纯纯的草台班子的设计方案，这个方案几乎没有任何扩展性、容错性。

之所以采用数据库，是要用到它的索引（加速查询）和崩溃恢复等功能点。我举一个最简单的例子：在微信聊天记录中搜索文本。按照他的这个设计，每个对话一个文本文件，那么对话一多文件就多；另外，还可能存在某些吹水的群每天上千条消息，这样累计下来可能单个群聊天就是十万甚至更多的消息。那么这样一个简单的文本查询功能，怎么在大量的对话文件、单个文件还很大的情况下，几乎用户无感知的返回查询结果呢？

云风在评论区里还用梦幻西游来讲自己的方案有多成功，开玩笑，梦幻西游每天的聊天数据量差微信多少个数量级？给三个人做菜，和相同时间给几百人、几千人、几万人做菜，能用同样的方案吗？

#杂
《晓婧”回宫“》：我是又笑又哭看完的这段脱口秀，相信在职场有过和前东家纠结的人，看了这段脱口秀多少能会有些共鸣。

#人工智能
《为 AI Agent 构建记忆系统》，视频，slide

#世界观
#人工智能
《贺久恒：AlphaGo战胜人类棋手十年之后，它如何改变了围棋和下围棋的人？》

#人工智能
《AI Infra 全景图》：还是我之前的判断，agent是新时代最大的机会之一，而这篇文章列举了这个产业链上不同层次的Infra，开发者也许会在这里找到个体的、组织的新机会。

#人工智能
《当 Agent 走向生产，Infra 面临哪些挑战？》

引用文章中的话，从给人写infra到给agent写infra，面临两个变换：

变换一是主体：从人到 Agent。这不只是换了个用户：Agent 以机器速度和机器规模干活，还自主决策，7×24 不停。

变换二是系统性质：从确定性到随机性。模型的输出是非确定的，Agent 的任务是长时运行、有状态的。

#杂
《长10乙回收成功：美国人做了和没做的事，我们都要做》，光看视频就觉得很帅了。

#播客
#政治
《脱欧十年：当经济撑不起身份叙事，英国还剩什么？》

#投资
#人工智能

十年过去了，更新了知乎问题“2016 年你买过的最物有所值的东西是什么？”的回答。

#开源项目
#数据库

pgsqlite：实现了一个 PostgreSQL 协议适配层，让原本只能通过 SQLite 接口访问的数据库，就像一个 PostgreSQL 服务器一样，用于简化开发/测试基础设施中的数据库准备。

#开源项目
Rust实现的linux 0.11版内核linux-0.11-rs。作者还开源了自己参加全国大学生比赛的编译器作品 GeeGeeGee。

在遥远的二十年前，同济大学的一位老师，也是完整解剖了这个版本的代码：《Linux 内核 0.11 完全注释》

#投资
#世界观
《牛鞭效应与AI热潮》

#系统编程
《Everyone Should Know SIMD》

#数学
《菲尔兹奖没有意外！两位中国籍数学家创造历史》

中国籍数学家邓煜、王虹同时获得2026年菲尔茨奖。（以前在频道里提到过王虹，履历不算是一个数学天才型选手，非数学竞赛生出身）

和丘成桐、陶哲轩两位曾经获得菲尔茨奖的数学家不同的是，这两位一直到本科阶段，接受的都是中国大陆的教育。某种程度上，我认为他们的得奖是大陆基础教育的胜利。

#人工智能
《Clean Code for AI Agents》

这篇文章讨论了在2026年，当代码的主要读者从人类程序员转变为AI代理（如Claude Code、Cursor等）时，《Clean Code》原则需要如何重新排序和调整。

AI代理有独特的技术约束——上下文窗口有限、文件截断、依赖grep导航、每次工具调用都消耗token和延迟。因此，传统的代码整洁原则需要按新的优先级重新整理：

最重要的原则：小函数和小文件（适配代理的一次性读取）、单一职责（方便隔离推理）、独特有意义的命名（grep友好）、带原因和背景的注释（代理爱读注释，且不应被删掉）、显式类型（避免类型推断错误）、DRY（防止代理漏改重复代码）、可无头运行的测试（TDD成为技术义务）。

#数据库
PGSimCity - PostgreSQL 工作原理可视化解析

PGSimCity 是一个 PostgreSQL 数据库引擎的 3D 可视化模拟工具，将数据库内部机制映射为一座虚拟城市，便于用户理解。它展示如 TPS、缓存命中率、WAL 流量等关键指标，并允许用户自定义事务频率、读写比例等参数，模拟数据库性能变化。用户可通过回放控制、交互建筑和预设场景（如检查点风暴、缓存激冷等）深入观察 PostgreSQL 的内部运作，包括缓冲池、检查点进程、自动清理与复制机制。该项目主要用于教学与原理展示，参考了大量权威资源，包含一个 4 分钟的引导教程，目前仍为早期原型。

#数学
周末看了两个科普挂谷猜想的视频：李永乐老师的《挂谷猜想究竟是什么》，《一口气看懂王虹获菲尔茨奖》，个人觉得后者更好，有动画解释。勉强看懂了一些二维空间下的解释。

另外，也是从这个视频里，知道了豪斯多夫维数 。我们经常说的二维空间、三维空间指的是拓扑维度或者几何维度，这些维度都是自然数。而拓扑维度在描述分形的时候就遇到了困难，于是引入了这个豪斯多夫维数，它并不像拓扑维度一样总是自然数，而可能是非整数的有理数或者无理数。具体可以看上面第二个视频的解释。

#人工智能
传统的软件行业，是有“边际效益”的：成本主要集中在软件开发期内，开发完毕之后，同一份软件给一个人用和给一万个人用，成本差不多。当然，如果是互联网行业的软件，多一个用户会多一些带宽和存储成本，但是总体而言，多出来用户之后的成本可以认为是满足边际效应的。

但是如今大模型领域则不是这样。姑且把大模型领域分为训练和推理两个阶段，前期花费大量成本训练模型完毕了还不算，模型部署上线后，推理的成本是实打实的：多一个用户的请求，就多一份不能被忽略的推理成本。

从这个意义上来说，就现阶段而言，模型推理服务（Model As A Service，MAAS）其实更像是制造业。区别在于：传统制造业，原材料和产出物，都是实体；而模型服务，输入和输出，是虚拟的数字物件token。

#分布式
#数据库
《Bigtable 二十年：架构的不变与变》

#播客
#人工智能
#AIInfra
《对游凯超3小时访谈》
《深度对谈 vLLM 团队：如何从零搭建一个成功的开源生态》

这两个播客质量不一，前者更好更专业，后者由于出自真格基金，主持人的提问和思考跟不上。时间如果有限，听第一个即可。

#sqlite
《How We Built a Zero-Disk, S3-Tiered Storage Engine for SQLite》

如何给 sqlite 加上远程备份一直是一个热点问题，这个文章提供另一种思路：通过 sqlite 的 VFS 接口，给 sqlite 的数据存储提供冷、热分层存储。