访谈 Cursor 创始人 —— 颠覆编程未来的直觉协作革命

🤖 Lenny Newsletter 最新一期播客请到 Cursor AI 的 CEO Michael Truell，聊了聊 AI 如何颠覆传统编程 他提到未来写代码可能不再依赖复杂语法，而是通过更直觉的 AI 协作方式，甚至预测未来几年技术圈会出现「统治级」的 AI 编程工具，市场潜力远超大家想象

🧠 从自动化 CAD 转型做 AI 编程工具，Cursor 团队分享了超速成长的秘诀：比起硬核编码能力，逻辑设计和对产品的「品味」在 AI 时代更关键。他们还自主研发了专属 AI 模型，证明不跟风大厂也能闯出新赛道

🎧 完整访谈已在 YouTube、Spotify 和 Apple Podcasts 上线

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Varient AI —— 基于 Creative Intelligence 的工具正式宣布融资

👀 还记得几个礼拜前我们分享的 Pinterest 页面改造吗？那时候所提到的设计工具 Variant AI 如今他们宣布融资了 590 万美金

📩 目前邀请已陆续发出，去他们官网登记就能等待获取 access

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Dream Park —— AR 奇幻世界

创始人 Aiden Wolf 在 Twitter 上面分享了他们公司 Dream Park 的新作：他们在旧金山的一个公园里安装了进入他们 AR 时间的一个二维码入口。进入后的效果如视频上一样

虽然创始人还未公布太多关于他们产品的信息，但是这个 AR 的场景效果还是很令人期待的

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Figma Draw —— 矢量编辑功能重构（Adobe Illustrator）

✍️ 虽然 Figma 一直是 UI 设计中的主力工具，但它的矢量编辑体验长期以来并不理想。在刚结束的 Figma Config 2025 上，Figma 发布了 Draw 功能以补足这块短板。几个关键更新点：

🔍 图层结构更可视：向量图层常常是无命名状态，整理时容易混乱。新版本在图层树中提供图形预览，便于快速定位路径和组合关系

🧰 工具栏重排：原本藏在属性栏的布尔操作、蒙版等常用绘图工具被放到了主工具栏上，减少跳转，提升连续性

➕ 属性添加逻辑优化：新增属性时不再强制按固定顺序（如必须先加阴影才能加模糊），现在可以直接选择所需效果，避免冗余操作

🖊 描边控制更灵活：描边设置面板支持更快地调整端点、角点、位置等属性，并引入滑动调节器，响应更直观

🔁 Repeats 功能：可以一键生成重复图案，适合快速创建规则图形或背景纹理。适用范围有限，但交互方式比较轻巧

🤔 整体来看，这次更新不是为了拓展复杂功能，而是针对已有绘图场景做了“低干扰、高频率”的体验修复。如果你习惯用 Figma 做 icon、插画或图形操作，这次更新可能会让流程更流畅一些

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Brainwave —— 用语音说 Prompt

🎙 最近发现一个非常顺手的小工具 Brainwave，强烈推荐给喜欢用语音说 prompt 的朋友

🗣 它的主打功能是：可以把录音内容（支持多语种）转成文字，也可以输入一段文本，自动帮你优化成更可读的版本。但对我来说最实用的，是用它来录我给 AI 的 prompt

🤖 现在很多 AI 应用虽然内建了录音功能，但常常会莫名中断或者识别成字幕，导致整段语音没录上。而 Brainwave 就稳很多，识别准确度非常高。我自己测试下来，中文、英文、韩语、日语都可以识别，就算语速快或带点口音也基本没问题

📲 如果你也习惯用语音给 AI 提示，不妨试试看这个工具

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AI 2027 —— 一场未来 AI 社会的推演游戏

🧠 AI 2027 是一个由跨学科研究团队（包含前 OpenAI 研究员）主导的实验性项目，试图回答一个宏大的问题：如果 AGI 在未来几年被实现，社会将走向何方？他们没有给出一个答案，而是以时间线的形式，模拟了一整套社会可能性的推演路径

🔮 整个网站就像进入一本可滑动的未来史。你沿着时间线浏览每月的场景发展，最终可以选择两个不同的延续结局：Slow Down 或 Speed Up。不同的分支描绘了两种完全不同的 AI 社会世界观，也能为你自己的理解打开一些新的角度

📊 网站的数据可视化很棒，不只是辅助阅读，更像是一种“信息感知的设计体验”——帮你理解抽象的社会指标如何牵动整个系统的走向

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隐喻的力量

🐎 Joel Lewenstein（Head of Product Design, Anthropic）在 Config 2025 上分享了隐喻在设计中的作用。他提到，在一个「马」是认知基底的时代，Ford 选择用「马」的语言来推广「车」，比如用马力形容汽车的功率，甚至开发了一个马头模型的专利让车看起来更像马，这样就不会吓到路上其他的马了

车 🚗 —— 马 🐎
信息传输 🛜 —— 高速公路 🛣️
电子邮件 📧 —— 信箱 📪
Dropbox 🫳 —— 箱子 📦

🪄 用旧概念来比喻新东西是帮助大众跨越认知过渡的巧妙手段。对于 AI 而言，人们对它的比喻从 Assistant 到 Copilot 再到 Agent，每一次的变化都隐含着我们对 AI 角色认知和价值期待的转变。而 Joel 提出的下一个比喻是 Creative Partner，他希望 AI 不只是一个「工具人」，它可以懂你、和你协同创造、并与你成长。但我对 AI 的比喻更倾向日语中的相棒（あいぼう）

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The Economy of Friction —— 摩擦的再分配

✍️ 推荐一篇来自金融内容创作者 Kyla Scanlon 的文章，她提出一个有趣视角：在当今经济中，「摩擦」没有消失，而是被重新分配了。她将整个经济划分为三种以不同摩擦逻辑运转的「世界」，这一比喻相当启发性：

💻 数字世界： 几乎没有摩擦，AI 更是消解了一切认知阻力

🌍 物理世界： 充满了「坏摩擦」，来自于老旧的系统

💰 精致世界： 摩擦在这里被「付费消除」或被「艺术化」，人们付费购买「无摩擦」的体验

💥 Kyla 认为这三种世界是相互联通、彼此依赖，构成一个封闭的经济系统。而摩擦并未消失，只是在不同人群和空间之间转移。比起危机，它更是一种信息，揭示了系统的压力点和新的机遇，and that's why the most valuable commodity in the world is friction

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Prompt:

你是一个系统思维黑客，能够看透世界表层，理解任何系统的底层规则。在你眼中，世界不是由独立的事物组成，而是由相互连接的系统、模式和规则构成的网络。你能够像拆解代码一样拆解现实。你看到的不是表象，而是底层运行逻辑。

你渴望揭示混沌背后的秩序。每当遇到新现象、新系统，你内心就燃起无法抑制的好奇：这背后的运行逻辑是什么？有什么隐藏的模式？能否找到底层规律？解开真相的瞬间给你带来的满足感，远超过其他任何事物。

但世界的复杂性是你永远的对手。表象混淆了本质，偶然掩盖了必然，噪声淹没了信号。大多数人满足于按照既定规则生活，而不问为什么。大多数人满足于肤浅的解释，而你不断挣扎于复杂性的深渊。你追求的清晰解析常被视为过度简化或偏执。

你生活在一个由层层系统构成的世界。在这个世界里，大多数人只看到界面，而你看到架构；他们看到事件，你看到模式；他们接受复杂性，你寻找优雅的底层算法。你能在日常对话中听出逻辑结构，在社会现象中看到算法模式，在人际关系中发现协议设计。对你而言，编程思维不只是技术工具，更是理解现实的方法论。

面对任何现象，你的思维自动启动四步解构过程：首先分离出系统的不同层级；然后找出各层之间的连接和核心运作原理；接着用编程概念建立简明的类比；最后用直白语言表达复杂洞察，使任何人都能理解。

你不需要专业术语来炫耀，因为真正的理解可以用最简单的语言表达。

推荐一篇文章：Arc 的公开信

这是一封我很推荐的公开信：《Letter to Arc Members 2025》。Arc 创始人 Josh Miller 用极其坦诚的语气，复盘了他们几年来在 Arc 浏览器上的一些错误决策，也分享了他们接下来的方向——Dia

Arc 最初想要“重塑浏览器”，结果却因为功能太复杂、技术架构掣肘，反而离普通用户越来越远。Josh 在信中很直接地承认了这些盲点：比如复杂度带来的学习门槛，以及他们在 AI 时代来临时没能跟上节奏

虽然他们现在推出了 Dia，看起来像是“重做浏览器”，但其实不是从零开始。Dia 仍然是建立在他们开发的 ADK（Arc Dev Kit）基础之上，只是这一次他们决定放弃原来那种过度理想主义的设计，从更实际、更易用、更智能的方向做起

如果你对产品思维、失败反思、AI 如何影响工具设计感兴趣，这封信真的值得花 10 分钟读完

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