简讯
- OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,图像质量、编辑精度、生成速度全面提升。API 端分为两个新模型:GPT-Image-2.5 Flare 为默认选项,质量提升同时延迟降低 50%;GPT-Image-2.5 Sunburst 面向需要更高精度的专业视觉工作流,生成时间更长。
- OpenAI 发布 Agents API 公测版,将驱动 Codex 的 agent harness 与托管基础设施通过单次 API 调用开放给开发者,并允许自选沙箱环境。
- Tailwind Labs 宣布加入 Shopify,Tailwind CSS 及其他开源项目维持 MIT 许可不变,商业产品 Tailwind Plus 停止接受新用户。
- 由于 LLM 大幅压缩了用 Swift 和 Kotlin 维护双端功能的人力成本,Shopify 决定放弃 React Native,将全部移动应用迁回原生开发,Shop 应用已在 12 周内完成重写并上架。但 Shopify 此举也是为了让 AI 写更好的迁移代码以及确保双端一致性,另外写了一套 Helix 的系统。(新一代 RN 开发者的 Airbnb 时刻?
- Meta 也推出了个人助理向 Agent 产品 Muse 。(Codex Bot 怎么还没端出来
- Cloudflare 在
workerd中重写了 Workers 运行时的模块 registry ,与 Node.js 更对齐了。 - WebKit 最近新增了对 interactive-widget 的支持,这是一个视口 指令,用于控制虚拟键盘出现时页面如何调整大小。
- GitHub 用约 14 周时间、由一名工程师主导 AI 编码 Agent,将 Copilot Agent 运行时从约 43 万行 TypeScript 原地重写为 83 万行生产级 Rust,成本约 12 万美元 token 加三周人力,性能获得数倍至数十倍提升。(动机是减小多种语言 SDK 使用时都要调用完整 node.js 的开销
- 前 OpenAI 核心对齐研究员创立的 TypeSafe AI 带来了全新类别的 System One 模型 Jev。不同于传统 LLM 逐 token 生成不可控文本的模式,Jev 是决策模型,它并行筛选决策而不是生成文字,所以速度极快,适合很多需要程序确定的场景,比如 Browser Use, Computer Use 。
有趣
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▶️ The Story of VS Code | Official Documentary
VSCode 官方出品的纪录片,讲述了这款编辑器的技术渊源,Node 登陆 Windows,以及它经由 node-webkit(现为 NW.js)和 Electron 的演进历程。
工具
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用 WebGPU 在浏览器里跑一个小模型做语法高亮,27.5KB 大小,模型自己猜语言,不阻塞主线程。
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Expo 推出 EAS Simulator:在云端运行 iOS Simulator 并流式输出到浏览器,让非 Mac 设备获得完整 iOS 开发环境
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在开发了 Nuxt Dev Tools 和 Vite Dev Tools 等等 Dev Tool 之后,antfu 开发了一个 Dev Tools 框架,用于开发各种 Dev Tools 而不用写那么多重复的代码。
文章
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Wealthsimple: one year post-acquisition
Fey 三位创始人分享被 Wealthsimple 收购一年后,从清理 Angular 遗留架构、重塑设计体系到全面转向 AI 编程,把团队交付速度提升约 4 倍,并推动产品对标 Linear、ChatGPT 级别的软件标准。
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Better Icon and Label Alignment
Ahmad Shadeed 提出用
lh单位配合calc()计算偏移量,解决列表图标在文本换行后失去对齐的问题,并分别针对 HTML 元素图标与伪元素背景图标给出两套方案。 -
How we built Interfere’s new website
Interfere 新网页的设计开发过程分享。
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Ibelick 基于 prompt-kit 组件库的开发经验,将 AI 输入框拆解为输入区、工具触发、附件、辅助建议、消息控制、状态与边界场景七个层面,核心原则是输入框在任何状态下都保持可交互且不打断用户。
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设计的核心法则在于把细节做到极致的同时严格限制细节总量,因为注意力有限,而软件让增加功能的成本趋近于零,导致复杂度不断累积、最终侵蚀产品品质。
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Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra
OpenAI 针对新模型 GPT-6 Astra 发布提示工程指南:能力更强的模型让旧有的大量脚手架式指令成为负担,开发者应精简 skill 描述、重写 AGENTS.md 并明确任务完成标准。