2026年4月

刚刚接到一个电话,让我点击短信链接,购买医疗保险。我一看,并没有收到短信,然后是在骚扰拦截里找到的。这时候我就起疑心了,感觉像诈骗。短信内容如下:

[保通保险代理] 亲爱的 XXX ,您挑选的国任保障,点击 https://zlbao.com/xxxxxxx 完善保障,立享最高 600 万保险保障,合同约定范围内看病住院可报销!拒收请回复 R

我点进链接一看,上面直接写着我的名字、身份证和电话。当时我就奇怪了,为什么可以有我的身份信息?甚至还是直接预填在上面的?

打开短链以后,完整链接很长。我精简了一下,还能正常打开,并且不显示我的身份信息了。链接是 https://mkt-h5.zhelibao.com/v2/short?wareId=399&packId=707&pageVersion=insure

我查了一下域名 zhelibao.com ,看起来好像是正经保险公司,但是这事很像诈骗。还有 V 站的关联贴 https://www.v2ex.com/t/1059369

各位有没有遇到过?这到底是正经保险公司,还是诈骗?如果是公司,能不能举报泄露个人信息?如果是诈骗,能不能搞它一手?


PS:我还想着写个脚本爆破网站,污染它的数据库。于是从网上找了公开泄露的身份信息,填进去以后,居然要手机号验证码?给我的短信链接,可以是点进去就可以直接支付了,没有任何验证步骤。

最近想把视频号的一些直播存下来,搜了一圈发现这事居然这么麻烦 —— 要么挂代理抓包装证书,要么上逆向 Hook 微信进程,总之没一个省心的。

后来突然想到一个事:微信投屏到电视不是用的 DLNA 吗?那电视能拿到直播流地址,我电脑装个假电视不就行了?

试了一下,还真可以。SSDP 组播宣告自己是 MediaRenderer ,微信就会在投屏列表里显示出来。选中之后微信会通过 SOAP 把 m3u8 地址 POST 过来,直接截获就完事了。

整个过程不需要动微信客户端,不需要证书,不需要代理,因为这就是标准的 DLNA 协议流程 —— 微信没法区分真电视和假电视。

用纯 Python 标准库写的,零依赖,500 来行代码:

```bash
pip install wechat-finder-dlna
wechat-finder-dlna
# 手机投屏过来就能拿到直播流地址
```

拿到地址之后 ffmpeg 录制、VLC 播放都行。也支持 `--record` 直接录。

B 站、爱奇艺那些支持 DLNA 投屏的 App 也都能用,不只是微信。

项目在这: https://github.com/gtoxlili/wechat-finder-dlna

有想法欢迎提 issue 交流。

营业厅客服说没有什么其他费用,就是第一年免费,需要收个 100 元安装费,第二年一个月 10 元。

300M 的宽带,不知道会不会跟移动一样,晚上大概七八九点的时候,网络下降非常严重。

目前移动宽带 500M 的,这个月底到期,现在考虑要不要换联通的这个,觉得挺便宜的。

就是想问一下大家,有没有办理过这个宽带的,有没有坑?
晚上网络高峰期的时候降速严不严重?

由于您当前绑定的号码长期未进行身份验证,已被列为风险帐号,部分功能已受限。为避免被清除,请点击下方按钮进行验证。

点击它提供的机器人进去,就索要手机号码(察觉不对,没有给),查了下类似案例,下一步就是要验证码,骗子无疑

近日,有"行业风向标"之称的第十四届储能国际峰会暨展览会(ESIE2026)在北京召开。KaiwuDB 高级技术专家唐仲 受邀出席"储能 + AIDC 协同发展论坛",发表《从海量数据到智能运维,构筑能源 Data+AI 新基座》主题演讲,分享了 KaiwuDB 在新型储能数据底座建设与 AI 融合的创新实践。

KaiwuDB 唐仲发表主题分享

当前,在"双碳"目标与新型电力系统建设双重驱动下,我国新型储能产业迎来爆发式增长。同时,国家在政策层面将新型储能列入"新兴支柱产业"并进一步提出"着力构建新型电力系统"、"大力发展新型储能" 等重大部署,储能产业正从规模化增长迈向高质量发展新阶段。

会上唐仲表示:"随着新型储能产业的爆发式增长,海量、高频、多源的储能运行数据成为核心生产要素,也对底层数据基座提出了严苛要求。储能电站百万级测点每秒会产生数十万条时序数据,涵盖设备状态、能量流转、环境监测等多维度信息,传统数据库已难以应对高并发写入、实时分析、多模数据融合及 PB 级历史数据长期存储的核心需求。KaiwuDB 作为一款分布式多模数据库,我们构建"时序+多模+AI"的一体化技术底座,刚好可以解决产业快速发展带来的数据管理痛点。"

高性能时序数据处理:

KaiwuDB 时序引擎可实现千万记录/秒稳定写入、毫秒级查询,至高 30 倍数据无损压缩,可用于替换 InfluxDB 等主流传统时序数据库,高效支撑海量时序数据全生命周期管理。

一库多模,化繁为简:

KaiwuDB 以一套库代替时序 + 关系两套数据库,**简化架构、降低部署及运维成本,打破储能场景异构数据割裂的难题,为综合能源管理、调度优化提供统一数据支撑。

AI-Ready,智能运维:

库内 AI 模型算子化内嵌,支持 SQL 直接调用异常检测、寿命预测、容量预估等推理能力;同时结合了 LLM for DB 技术,覆盖数据库部署、查询优化、自治运维、数据分析全流程,大幅降低运维成本、提升运行效率。

截至目前,基于 Powered by KaiwuDB 的能源解决方案已在储能、风电领域规模化落地:支撑国网某省分布式储能聚合管理平台百万级测点毫秒级采集、PB 级数据高效存储,实现了光伏 100% 消纳供电可靠性达 99.999% ;支撑某大型风电企业新一代SCADA系统,应对日均 1 亿 + 条风机数据爆发式增长,查询性能提升 20 倍以上运维成本降低 30%,显著提升风电场发电效率。

未来,KaiwuDB 将持续深耕能源与新型储能领域,以分布式多模架构与原生 AI 能力为核心,不断优化适配储能场景的技术与解决方案,打造更具竞争力的 Data+AI 技术基座,助力产业突破数据管理瓶颈,加速智能运维与数据价值挖掘。

Anthropic 正在给 Claude 加上真实证件验证,目前主要针对新注册账号。新号门槛大幅提高,老号价值跟着涨了。🤡

Anthropic 官方帮助中心上线了"Claude 上的身份验证"页面。核心流程:提交护照、驾照或国家身份证,配合摄像头拍实时自拍,大概 5 分钟。不接受复印件、截图、数字证件。

目前是灰度推出,主要针对新注册账号和触发风控的场景。Anthropic 的原话是"当您访问某些功能时"才会看到验证提示。已经在正常使用的老账号,目前没有大规模推送验证的迹象。

接码平台批量注册的路子,成本和难度都在飙升。而且中国护照验证等于主动暴露内地身份,可能直接触发风控。这是一个两难,不验证功能受限,验证了身份暴露。

反过来,已经稳定运行的老账号价值在提升。有使用历史、有订阅记录、没触发过风控,这些在新规则下都是隐性资产。手里有老号的,好好养着。✌️

AI 平台收紧账号管理是大趋势。OpenAI 去年就开始对部分功能要求身份验证,Anthropic 现在跟上了。模型越强,平台越需要知道谁在用。

我们也不必恐慌。老账号正常使用就好,别折腾,别频繁换 IP ,别共享账号。长期来看,AI 工具的使用门槛只会越来越高。现在多准备一条后路,总比到时候被动好。

这件事换个视角看,其实利好谷歌,大家左手 Claude ,右手 Gemini ,还是一条好汉。

被封了几个号后,发现问题出在很容易忘记切换 全局代理。更换设备这些操作导致 ip 漂移;
于是突发奇想,如果把 claude code cli 所有操作行为锁死在一台 vps ; 就弄了个云端 web terminal 这小工具;

自己用了 2 天,写了 1 个 小项目,感觉还不错,意外收获是可以用手机直接打开网页,也可以躺在床上 编程了
但是手机输入不方便,于是就加了个 语音转 文字输入功能;

说来搞笑,我这个工具全程都使用 claude code 开发出来,用魔法打败魔法啊。我问他这个方案有没有违法 claude code 规则,他说 没有使用第三方工具使用订阅 token ,还是使用原生的 claude code cli ;在允许范围之内;看起来这条路目前比较安全。

有同样需求的同学可以试用一下,不过前提是你需要一台海外 vps 。我用的腾讯云 轻量 vps 99 元一年那种;之前用它来搭梯子。

https://github.com/mageg-x/ccwt

摘要:瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构,随着数据规模增长,在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB,构建湖仓一体化探索分析平台,在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速,显著提升查询性能并简化架构,完成从多引擎协同向统一分析平台的升级。

瓴岳科技是一家以大数据与人工智能为核心的数字科技集团,旗下拥有国内产品洋钱罐与印尼市场产品 Easy Cash,致力于为全球用户提供卓越的金融科技服务。截至 2025 年,公司已服务全球超 114 家金融机构,拥有逾 1.81 亿注册用户,累计交易额突破 5400 亿元。

原数据平台采用 Hive 数据湖与多计算引擎(StarRocks / Spark)协同模式,其中 StarRocks 在部分场景中承担查询加速的能力。随着业务全球化与数据规模的迅猛增长,对查询体验及查询性能提出更高要求,原有架构在易用性、查询性能和扩展性方面逐渐暴露出瓶颈。

  • 平台接入复杂:原有架构在 Hive 之上提供 StarRocks、Spark 等多套计算引擎供业务方按需选用,但不同引擎间 SQL 方言不统一、最佳实践差异大,且查询结果一致性难以保障,导致用户接入使用过程复杂。
  • 查询性能受限:尽管平台已经将跨计算引擎兼容的查询自动路由至 StarRocks 进行加速,但核心探索分析场景下,复杂查询的 P95 响应时间仍高达 300 秒,严重制约数据探索效率与业务决策速度。
  • 数据处理链路维护难:数据导入导出过程依赖独立的物理机资源,需通过额外的数据 ETL 工具,对大量数据进行多轮加工处理,整体链路维护复杂且存在单点故障风险。
    原有架构.PNG
    因此,团队目前亟需构建一个能够兼容现有 Hive 生态的统一查询入口(即屏蔽底层多引擎差异,统一以 Hive SQL 作为访问方式),又能提供较 StarRocks 更优的极速查询体验,以支持洋钱罐团队从数据探索到可视化分析的全球一体化探索分析平台演进

为什么选择阿里云 SelectDB?

2025 年 3 月,在评估多个技术方案后,瓴岳科技团队最终将SelectDB 全新湖仓一体架构确定为核心破局方案。其不仅在查询加速能力上更胜于 StarRocks,更从架构层面实现统一查询入口与数据湖能力的全面释放,提供了面向数据湖的统一分析能力。其核心能力主要体现在:

  • Hive 透明加速能力:SelectDB 通过 Hive Catalog 直接对接 Hive 数据湖,无需任何数据迁移;同时高度兼容 Hive SQL 方言,查询结果与原引擎保持一致。使平台在不改变数据存储形态的前提下实现统一查询入口与业务无感切换,从而实现数据不动、查询升级。
  • 极致查询性能:基于对 Hive 的高度兼容性,更多业务查询可无缝路由至高性能的 SelectDB 计算引擎。在无需额外数据导入的前提下,相较原有 StarRocks 架构进一步释放查询性能,支撑高频交互式分析场景,平台整体查询效率可实现大幅提升。
  • 湖仓一体与存算分离:云原生存算分离架构与湖仓数据互通能力,使数据持续沉淀于 Hive,而计算统一收敛至 SelectDB,形成统一的湖仓分析架构,既能灵活应对业务峰谷,也显著降低数据链路复杂度与运维成本。

基于以上优势,团队正式立项引入 SelectDB。在落地过程中,为确保平滑过渡,我们构建了完整的线上 SQL 回放与结果一致性验证体系,并与 SelectDB 技术团队紧密协作,针对 Hive Catalog 的查询性能与兼容性进行了深度优化。历经两个月开发与两周灰度测试,新平台已在国内和印尼两地全面上线。

阿里云数据库 SelectDB 植根于开源 Apache Doris 的坚实基础,深度融合云随需而用的特性,依托阿里云基础设施,构建起云原生存算分离的全新架构,面向企业海量数据的实时分析需求,提供极速实时、湖仓融合统一、简单易用的云上数仓服务。扫码免费体验:
阿里云通用banner.PNG

基于 SelectDB 全新探索分析平台

新平台的核心是基于 SelectDB 云服务搭建的存算分离架构。计算层由 SelectDB 替换原有 StarRocks,作为统一的高性能查询引擎,存储层则继续沿用 Hive。通过 SelectDB 的 Hive Catalog 功能,实现了对 Hive 数据的“所见即所得”查询,无需复杂的数据同步。

基于 SelectDB 全新探索分析平台.PNG
新平台架构清晰覆盖数据全生命周期,具体可分为以下三层:

  • 数据导入:优化 CSV 导入流程,从依赖物理机与 Hive 命令的复杂链路,转变为数据直传对象存储(OSS),由 SelectDB 通过 INSERT INTO SELECT 方式高效写入 Hive,实现服务与物理机解耦,并支持 K8s 弹性伸缩
  • 数据查询:统一查询语言为 Hive SQL,并构建智能自动路由策略。路由基于函数兼容性判断、集群负载情况及表扫描量(超过 5TB 则保护性回退)三个核心策略,使查询路由比例从 60%提升至 95%,是探索分析整体性能提升的关键
  • 数据导出:利用 SelectDB 的 OUTFILE 功能,将原先需要创建临时表、手动拆分文件、补全文件头等多步复杂操作,简化为一步到位的导出指令,导出 P95 时间从 300 秒优化至 20 秒

总而言之,该架构下无需数据迁移即实现资源的弹性伸缩,且数据只在 Hive 中存储一份,省掉耗时且冗余的数据同步过程,极大简化了数据流转链路。目前,SelectDB 集群计算资源超 1000 Core,缓存数据量超 100 TB,日均查询量超 500 万次,P95 响应时间相比之前的 StarRocks 降低 90%+ 至 20 秒

该方案提供了一种面向 Hive 数据湖的统一分析平台升级路径,可为具备类似数据架构的企业提供参考借鉴。尤其适用于已构建 Hive 数据湖、存在多引擎协同且平台复杂度较高,并面临数据规模持续增长的数据团队,具备良好的通用性与可复制性

核心实践及优化经验

01 Hive 方言兼容:实现平滑迁移与高效查询

为确保用户无需改变查询习惯,平滑无感迁移至 SelectDB,我们在 Hive 方言兼容性上实施了一套完整方案。

关键措施

在 Hive 方言兼容性方面,我们采取了多项措施,实现了 98% 的 Hive 方言兼容性,为业务无感迁移奠定了基础。

  • 函数回测:建立了包含 100+ 个核心用例的回测框架,可在 5 分钟内完成全量运行。该框架确保了开发流程的质量:任何对 SelectDB 修改都需通过修改前后的回测对比,保证每次迭代都正向演进。
  • Hive UDF 验证:针对数十个关键业务 UDF,进行了集中的注册兼容性测试与结果验证。结果表明,绝大多数 UDF 可无缝迁移,仅少数涉及 Bitmap 函数或动态参数等高级特性的 UDF 尚待支持。
  • 线上 SQL 回放:建立了自动化流程,每天回放前一天的线上 SQL,对比 SelectDB 与 Hive 的执行结果。任何不一致案例都会与 SelectDB 技术团队协同分析解决,提前化解潜在的数据差异风险。
  • 标准数据集性能验证:基于线上数千条 SQL 的统计,构建了包含 20 个标准数据集,通过多轮性能验证。最终结果显示,其中约 12 个数据集的性能超越了 StarRocks,并符合上线标准。

底层实现逻辑

SelectDB 通过sql_dialectserde_dialect核心参数控制方言转换。流程如下:

  1. SQL 语句通过SQL dialect发送到sqloglot(一款开源 SQL 转换器)进行方言改写。
  2. 改写后的 SQL 会被传送至 SelectDB 的 nereids 进行语法解析。
  3. 解析器生成逻辑计划,经优化器转化为物理执行计划,分发至各后端节点(BE)执行。
  4. 最终,serde_dialect参数控制结果集的展示格式(如小数位数、布尔值形式等),确保输出符合预期。

通过这两个参数,SelectDB 实现了完整的方案转换逻辑,确保了查询的兼容性和执行效率。

底层实现逻辑.png

02 智能查询路由:兼顾性能与稳定

  1. 在统一入口下,我们设计了三层智能路由策略,在提升性能的同时保障集群稳定:
  2. 兼容性判断:优先判断 SQL 中使用的函数或语法是否被 SelectDB 支持。得益于 98%的兼容率,绝大多数查询可直达 SelectDB。不兼容时将进行回退至 Hive on Spark。
  3. 资源监控:实时感知 SelectDB 集群负载。在集群繁忙时,将查询自动回退,避免过载。
  4. 过载保护:当单表扫描量预估超过 5TB 时,查询将被回退,以保障 SelectDB 集群资源稳定运行。

这些回退策略将在查询日志中明确记录,用户可据此判断当前的集群资源状态或识别不兼容的函数,并进行相应的修改。

通过以上策略的实施,自动路由的上线使我们的路由比例从原先的 60% 提升至 95%

02  智能查询路由:兼顾性能与稳定.png

03 Hive 数据加速,查询性能数量级提升

在 SelectDB on Hive 架构下,我们通过多层缓存机制实现了查询性能的数量级提升,核心场景查询从分钟级缩短至秒级

缓存机制与配置

目前,集群缓存总容量超过 100TB,命中率长期保持在 90% 以上,这意味着大多数场景都能有效利用缓存资源。而关键配置在于 Hive Catalog 的精细化缓存控制:通过设置不同的 TTL,我们平衡了数据新鲜度与缓存效率。用户也可通过REFRESH命令主动刷新缓存。

CREATE CATALOG hive_catalog PROPERTIES (
    "type" = "hms",
    "schema.cache.ttl-second" = "60",
    "partition.cache.ttl-second" = "0",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://127.0.0.1:9083",
    "get_schema_from_table" = "true",
    "file.meta.cache.ttl-second" = "0"
);

以 LDFI 数据为例,我们首先将 Parquet 文件拆分为多个块(Block)。查询时,系统首先在本地磁盘的 LRU 缓存中寻找这些数据块。若命中,则直接返回;若未命中,则从 HDFS 读取,并在查询完成后异步缓存至本地 LRU,供后续使用。
03 Hive 数据加速,查询性能数量级提升.png

04 全链路优化提速

除此之外,SelectDB 的引入使文件上传、数据导出、DQC 等方面的性能都得到巨大的性能提升,具体来看:

  • 在数据导入方面:SelectDB 通过 INSERT INTO hive_table SELECT * FROM OSS_FILE 命令,可将 CSV 经 OSS 直接高效写入 Hive 表,导入 P95 时间从 200 秒优化至 30 秒
  • 在数据导出方面,利用 SelectDB 原生的OUTFILE功能,将此前繁琐的导出流程(涉及创建临时表、手动拆分文件、补全表头等)简化为一步指令,使导出P95 时间从 300 秒降至 20 秒
  • 在数据质量检查上(DQC)上,SelectDB on Hive 通过任务分组与并发控制,高效调度大量校验任务,使 DQC 任务执行 P95 时间从原来的 2600 秒(约 43 分钟)骤降至 25 秒,提升超百倍。同时,为避免超大校验任务挤占集群资源,设计了降级方案,可自动切换至 Spark 引擎。

结束语

通过引入阿里云 SelectDB 构建新一代探索分析平台,不仅实现了性能的显著提升,更完成了从“多引擎协同 + 查询加速”到“湖仓一体 + 统一分析平台”的关键演进。成功构建了一个兼容现有生态、查询极速、体验流畅的全球一体化探索分析平台。未来,瓴岳科技将会进一步探索 SelectDB 的能力:

  • 应用异步物化视图:

    • 面向报表与看板场景,提供开箱即用的数据集加速能力,极大提升查询性能。
    • 依托 SelectDB 内置智能调度引擎,实现增量数据的自动化、定时化更新,保障数据时效性。
    • 支持自动查询路由,用户查询无需改写即可命中最优物化视图,实现透明加速。
  • 推行 Serverless:

    • 通过 Serverless 产品形态,实时应对业务流量潮汐,实现资源秒级按需分配,显著降低成本。
    • 面向高优先级批处理任务,通过自动资源扩容,保障大数据量作业稳定高效完成,提升平台 SLA。
  • 探索 AI 应用:

    • 在 ChatBI 场景探索向量混合检索,增强自然语言交互的数据探索能力与智能水平。
    • 在 Data Agent 领域集成 SelectDB MCP,打造基于统一数据服务的智能体生态,赋能自动化分析与决策。

随着全球数字化建设的不断推动,数字政务建设逐渐深入人心,政务服务网站成为群众办事、信息发布和数据共享的主要窗口。但也正因如此,政务网站承载着大量公民个人隐私信息,企业法人信息以及政务部门内部敏感文件等。一旦网站出现安全纰漏,导致大量数据被窃取或者丢失,引发的后果将不可想象。因此多年来,全国多地的政务服务网站因安全配置不当,防护能力不足而遭到通报,甚至出现网站被网络黑客成功入侵的安全事故。因此,政务服务网站的建设配置标准一路提升,安全问题首当其冲,SSL证书已经成为政务网站的安全标配。

政务网站选取SSL证书的严格标准

实现组织级身份验证:政务网站具有权威性,需明确向用户表明为真实政务机构,而非仿冒网站。因此,至少需要OV级证书,理想情况下使用EV证书,在浏览器地址栏突出政务单位全称,提升公信力与权威性。
满足国产密码合规要求:根据《密码法》安全评估要求,政务网站需优先采用国密算法(SM2)证书。仅支持RSA算法的证书将被判断不符合。证书支持国密算法或采用国密+国际双算法方案,才满足合规需求。
兼容各类终端与浏览器:政务网站访问者包含大量老旧系统的用户,证书只有具备优秀的兼容性,才能在各种系统、终端和浏览器上正常运行。
CA具备快速响应能力:当证书到期或私钥泄露,政务服务网站将面临服务中断危机,影响极大。证书服务商需支持7x24小时的技术服务,及时完成证书吊销、部署和续签等工作,保障政务网站稳定运行。

不适合政务服务网站的SSL证书类型

仅支持RSA算法证书:不支持国密算法,无法满足国密合规要求,无法通过密评。
无本土化服务证书:部分国际证书仅支持邮件工单,响应慢,影响政务部门的业务连续性。
免费证书:有效期90天过短,需频繁续期;且免费证书无组织验证,无法建立政务部门的身份信任。

国内外主流SSL证书品牌对比剖析

Certum:波兰最大的CA,欧盟信任列表成员,提供EV证书,价格亲民。但针对国内政务网站支持较弱,老旧系统的根证书预置缺失,且无中文售后服务。

沃通:国内较早支持国密的SSL证书厂商,支持国密算法,OV/EV证书支持政务网站密评改造。但由于曾经被浏览器信任库移除,导致政务单位接受度产生影响。

JoySSL:国密+国际双证书方案既满足兼容需求,又满足合规需求。支持7x24小时技术服务,可快速响应,处理紧急故障,符合政务服务网站安全需要。

灵活选型 保障政务数据安全流转

政务服务网站的SSL证书选型,绝非简单的安装部署即可,而需综合考虑身份验证强度、是否合规、终端兼容表现以及应急服务能力等多种因素。无论是国际品牌还是国外品牌,都存在各自的优势与缺陷。综合来看,政务部门的证书选型更偏向于国内,毕竟合规是绕不开的前提。在此条件下,综合品牌信誉与证书价值进行选择,方能有效保障政务数据在安全通道中流转。

原文链接:https://tecdat.cn/?p=45512
原文出处:拓端抖音号@拓端tecdat

关于分析师

Dawei Zhou
麦吉尔大学计算机科学与统计专业。熟练使用Python、R、SQL、C、stata、Wind数据分析软件,专注于金融、数理统计领域。擅长从复杂数据中提炼产业链投资逻辑,曾参与多家物流科技企业的商业化路径设计。
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引言:无人物流车真的来了,而且比你想的要快

如果你在中山火炬开发区看到一辆没有驾驶舱、贴着“顺丰”标志的白色小车平稳驶过,不必惊讶——那是中山市首批功能型无人物流车正式上路了。3月18日,4条示范线路、22.4公里总里程,白犀牛、九识、新石器三家L4级企业携手顺丰、邮政,让“快递由无人车送到驿站”成为现实。

这不是遥远的概念,而是正在发生的成本革命。2025年中国快递业务量预计突破1900亿件,末端配送成本却依然占整个物流费用的50%以上。当一辆裸车价不到2万元的无人车,能把单票配送成本从0.21元打到0.08元,降幅超60%——这意味着什么?意味着一个快递网点老板,一年就能省下一辆奥迪A6的钱。

信息图表:无人物流_开场主题锚定_信息图表1

无人物流_开场主题锚定_信息图表1数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

分析:这张图用闭环箭头揭示了无人物流车爆发的三大驱动力——政策路权开放(200+城市)、L4技术成熟(事故率1.5次/万公里)、整车成本下降(裸车1.98万元)。三要素形成正向循环:路权让企业敢投入,技术降低了事故风险,成本让网点算得过账。角落“成本高昂、短期难商业化”的误区被三个箭头同时否定——行业已跨过示范试点,进入规模化前夜。

本文洞察基于东吴证券《无人物流专题:万事具备,爆发元年》长江证券《物流行业迎来无人技术的“DeepSeek时刻”》以及文末180+份物流与无人驾驶行业研究报告及数据,本文完整研究报告数据图表和文末180+份最新参考报告合集已分享在交流群,阅读原文查看、进群咨询,定制数据、报告和900+行业人士共同交流和成长。

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核心结论:三个数据看懂无人物流“为什么是现在”

  1. 成本奇点已至:无人物流车单票配送成本从0.21元降至0.08元,降幅超60%,比人工便宜一半以上。
  2. 政策全面松绑:全国超200个城市开放路权,杭州、北京等地率先立法,无人车上路不再“偷偷摸摸”。
  3. 技术成熟度跃升:L4级自动驾驶在限定ODD(设计运行域)和低速场景下事故率低至1.5次/万公里,远程人车比可达1:120。

无人物流已从“示范试点”跨入“规模化商用”前夜,整车销售+软件订阅的双轮驱动模式将在未来3年催生千亿级市场。

信息图表:无人物流_焦虑破局认知反转_信息图表2

无人物流_焦虑破局认知反转_信息图表2数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

分析:这张图直接回答物流人最焦虑的问题——“无人驾驶到底能不能真降本?”左侧:单件配送成本0.21元→0.08元,降幅超60%;右侧:无人叉车渗透率1.66%→3.17%,三年翻倍。中间红叉否定“无人车不如人工划算”的错误认知。底部左右分栏用具体场景数据(支线物流2025销量超3万辆、末端配送月运营成本2130元 vs 司机月薪6500元)证明经济性。核心信息:成本拐点已到,不需要再观望。

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一、政策红利全解读:路权从“奢侈品”变成“日用品”

2021年5月,北京高级别 自动驾驶 **示范区为京东、美团、新石器颁发国内首批无人配送车编码,这是中国无人配送车第一次获得合法路权。此后,政策开放速度远超行业预期。截至2025年6月,已有103个城市开放无人物流车路权试点,覆盖超过80%的主要物流节点城市。

解读:路权不再是稀缺资源,而是地方争夺“智慧物流示范城市”名片的筹码。
对应人群行动建议

  • 中小企业主:优先选择已开放路权的城市进行试点,节省3-6个月的牌照申请周期。
  • 品牌方:可联合无人车企业向当地政府申报“绿色配送示范项目”,争取补贴与路权优先。

值得注意的是,杭州在2024年5月率先为低速无人车立法,开放全市八城区3474平方公里测试区域。这种“区域示范→全国推广”的路径,让无人车企业能够像连锁店一样快速复制运营网络。新石器目前已获得超过250个地市公开道路路权,九识智能则在29个省份常态化运营。

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二、行业景气度基本面:销量、渗透率、成本三线共振

2.1 无人物流车:从百台试用到万台交付

国泰海通证券预测,2024年中国无人物流车销量仅0.6万辆,2025年将飙升至3.26万辆,2030年达到60万辆。这个增长曲线的陡峭程度,与十年前智能手机普及率爆发如出一辙。

无人物流_销量预测_折线图表1

无人物流_销量预测_折线图表1数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

九识智能2024年交付2500台,2025年Q1订单同比增长4倍;新石器2024年交付1030台,2025年目标1.5万台。支撑这种量级跃迁的,是整车成本的断崖式下降——九识E6裸车价仅1.98万元,新石器X3包含5年FSD服务费也仅14.5万元。

本文节选自拓端发布的《专题:2025无人物流报告:爆发元年、降本增效与产业链机遇》,如需获取全文内容,可进入拓端官网搜索查看。

无人物流_市场规模_横向条形图表2

无人物流_市场规模_横向条形图表2数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

长江证券测算,以可替代的存量商用车1200万辆为基数,假设渗透率分别为10%、30%、50%,对应整车销售规模188亿、565亿、941亿元。解读:这不是“远期愿景”,而是未来3-5年可见的确定性增量。品牌方:可提前与无人车企业签订年度框架协议,锁定低价产能。

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原文链接:https://tecdat.cn/?p=44979

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2.2 无人叉车:制造业的“隐形降本利器”

天风证券数据显示,中国无人叉车出货量从2019年的2700台增至2023年的1.95万台,渗透率从0.44%提升至1.66%,预计2025年将达3.9万台,渗透率3.17%。

无人物流_无人叉车销量渗透率_双轴图表3

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背后的推动力是价格腰斩。2018年一台无人叉车均价60万元,2023年降至20万元,2027年有望跌破18万元。解读:对中小制造企业而言,1.3年即可收回投资(替换2-3名叉车司机,年省人力20万元)。创业者:可考虑提供“无人叉车租赁+按吨计费”的轻资产服务,切入中小工厂市场。

无人物流_无人叉车均价_折线图表4

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技术路线上,SLAM自然导航已成为绝对主流,2023年占无人叉车销量的75%,彻底淘汰了需要预埋磁钉或反射板的旧方案。这意味着无人叉车部署周期从数周缩短到数小时,柔性生产成为可能。

无人物流_SLAM导航占比_圆环图表5

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信息图表:无人物流_概念拆解价值分层_信息图表3

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分析:这张图聚焦“如何选对技术路线”。左上角红框标注核心概念“SLAM自然导航技术”,中心问题是“我的企业如何获益?”左右分栏给出答案:左侧高风险区——传统人工叉车、高精地图依赖方案、低价低质AGV;右侧高价值区——无人叉车AMR、轻地图+多传感器融合、硬件低价+软件订阅。底部箭头指明方向:从重资产购买转向订阅制。中小企业主别再买需要预埋磁钉的旧款AGV,直接选择支持“轻地图+订阅制”的AMR供应商。

    • *

三、产业链投资图谱:从“大脑”到“手脚”的价值分配

我们把无人物流产业链拆解为三个核心环节,并按投资优先级排序:

环节代表企业壁垒国产替代空间核心催化
控制器/软件(大脑)仙工智能、驭势科技算法+数据闭环,毛利率超80%高,2024年独立控制器销量3.1万台,复合增速84.4%具身智能大模型上车
整车制造(躯体)新石器、九识、杭叉集团规模化生产+路权牌照,毛利率约15%-25%中,但国内企业已主导中低端市场年交付量突破1万台
运营服务(血液)顺丰、京东、菜鸟场景理解+运力网络,盈利靠订阅费低,巨头自建车队单城日均订单超5000单

A股选股核心逻辑

  • 杭叉集团(603298) :传统叉车龙头转型智能物流,2024年智能物流营收增长近80%,收购国自机器人补齐AMR技术。
  • 安徽合力(600761) :与华为、顺丰、京东深度合作,智能物流业务2025H1同比+59%,布局具身智能。
  • 中力股份(603194) :电动仓储叉车市占率第一,投资睿芯行、科钛等核心技术公司,6月将发布带机械手的具身物流机器人。

预期差:市场普遍认为无人车企业短期难以盈利,但东吴证券测算当累计销量达到4万辆时,单车利润即可转正;达到10万辆时净利率达29%。九识智能2025年目标交付1万辆,新石器冲刺1.5万辆,头部企业正在快速逼近盈亏平衡点。

    • *

四、细分赛道 深度 **拆解:快递末端 vs 工厂内部物流

4.1 快递末端配送:顺丰+新石器验证“人机协同”

传统模式:网点→快递员→驿站,单票成本0.21元。
无人车模式:转运中心→无人车→驿站,单票成本0.10元,降幅52.4%。

无人物流_单票成本对比_灰底条形图表6

无人物流_单票成本对比_灰底条形图表6数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

顺丰已在湖南、郑州等地规模化部署新石器X3,单车每月节省人力及燃油成本约1000元,效率提升30%以上,且支持夜间作业。解读:加盟制快递网点老板应重新算账——一台5万元的无人车,一年省下的司机工资就能回本。行动建议:加盟商可联合几家网点共用一台无人车,分摊成本。

信息图表:无人物流_案例验证流程拆解_信息图表4

无人物流_案例验证流程拆解_信息图表4数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

分析:左右对比结构验证“人机协同”模式。左侧传统思维——“无人车投入大、维护复杂,不如多雇司机”,结果人力成本上涨、效率瓶颈。右侧核心新思维——“人机协同:无人车干线接驳,快递员专注上门服务”,以顺丰+新石器X3拆解4步流程:转运中心装货→L4自动驾驶至驿站→驿站人员卸货→自动返程充电。底部量化结果:单票成本0.21元→0.10元,降幅52.4%,单车每月节省约1000元。这不是空谈理论,而是已被头部企业验证的可复制流程和真实收益。

4.2 工厂内部物流:无人叉车从“可选项”变“必选项”

以汽车制造、3C电子为例,一条产线原本需要3-4名叉车司机三班倒,年人力成本超过30万元。部署一台无人叉车(20万元)后,1.3年即可收回投资,后续每年净省15-20万元。加上无人叉车可以24小时作业,综合流转效率提升30%-50%。

    • *

五、预期差挖掘:市场低估了“软件订阅”的利润弹性

很多人把无人物流车看作“硬件生意”,但头部企业的真实盈利模型是“硬件贴成本卖,靠软件订阅赚钱”。九识智能E6裸车1.98万元,但FSD(完全自动驾驶)服务费1800元/月;新石器X6打包5年FSD售价15.5万元,平均每年3.1万元。

东吴证券测算:当销量达到5万辆时,单车利润可达4.3万元,净利率40%+。解读:这已经不是卖车,而是卖“运力即服务”(TaaS)。对应人群:产业资本应关注具备数据闭环能力的软件平台,而非单纯制造企业。

另一个预期差:市场认为无人车只能在快递末端使用,但实际已拓展到商超补货、社区团购、医药冷链等场景。新石器订单中超过50%来自非快递场景,预计2026年该比例将提升至70%-80%。

    • *

六、风险提示与应对方案

风险1:路权政策反复或地方保护主义

具体应对方案:优先选择已立法(如杭州、北京)或拥有国家级示范区的城市部署;与当地邮政管理局共建示范线路,绑定政府KPI。
社群支持:交流群内每周更新全国路权开放地图,并提供地方对接资源。

风险2:无人车事故导致舆论收紧

具体应对方案:购买不低于300万元的第三方责任险;采用“远程安全员+车端冗余”双保险;初期在封闭园区或低风险路段运营。
社群支持:可咨询定制化的保险方案与安全标准文档。

风险3:技术路线突变(如纯视觉替代激光雷达)

具体应对方案:选择支持“轻地图、多传感器融合”方案的供应商(如九识、新石器均已在2025H2切换至轻图模式);硬件采购保留可升级接口。
社群支持:交流群内分享主流厂商技术路线图更新。

    • *

七、可落地的3件事(行动清单)

  1. 下周可做:盘点公司半径20公里内的转运中心与驿站,计算日均包裹量,若超过2000件/天,立即联系无人车企业申请3个月免费试运营。
  2. 下月可做:参加至少一场无人物流路演(如新石器、九识的招商会),重点关注“城市运营商”加盟政策,抢占本地独家代理。
  3. 下季度可做:联合本地3-5家快递网点,共同采购5-10台无人车,成立区域运力共享平台,摊薄运维成本,争取政府新能源物流补贴。

信息图表:无人物流_行动指南建议清单_信息图表5

无人物流_行动指南建议清单_信息图表5数据EXCEL及图表PDF模板已分享到会员群

分析:这张图将全文分析浓缩为三条可立即执行的行动建议。每条遵循“否定错误做法→明确正确方向→核心结论”结构。建议一:不要盲目购买高价无人车,先租赁/订阅试点,3-6个月验证ROI,单票成本0.10元。建议二:不要再依赖人工叉车+高精地图,部署SLAM无人叉车+订阅,投资回收期1-1.5年,人力成本降70%。建议三:不要单打独斗自研无人驾驶,与新石器/九识合作,共享路权与数据,快速规模化。适合截图保存,作为企业引入无人物流的第一步检查清单。

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八、数据汇总表与参考报告目录

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核心数据表格(基于报告提取)

指标2024A2025E2026E2030E来源
无人物流车销量(万辆)0.513.2610.0260.0东吴证券
无人物流车渗透率0.2%1.2%3.4%18.3%东吴证券
无人叉车出货量(万台)2.453.364.94-天风证券
无人叉车渗透率1.91%2.5%3.5%-天风证券
无人叉车均价(万元/台)21201918东海证券
SLAM自然导航占比75%---招商证券

本专题内的参考报告(PDF)目录

通渠有道:2024年园区物流无人驾驶行业研究报告.pdf

军工&交运行业:需求、技术、政策共振,无人化物流发展正当时.pdf

无人叉车行业深度: AI 驱动无人叉车技术持续发展,智慧物流有望迎来快速发展期.pdf

2025物流无人车商业落地现状、应用场景、市场规模及重点企业分析报告.pdf

东吴证券:无人驾驶深度之一:无人物流专题:万事具备,爆发元年.pdf

低速无人行业系列研究报告之二:无人物流行业兴起,无人叉车企业或充分受益.pdf

无人系列专题报告(一):智慧物流东风起,无人叉车晓将至.pdf

长江证券-物流行业迎来无人技术的“ DeepSeek 时刻”.pdf

天风证券:机械设备:无人叉车:智造升级引擎,物流变革新支点.pdf

具身智能产业深度研究(六):物流无人车从快递起步,迈向城市配送星辰大海.pdf

无人叉车进入加速渗透期,厂商积极布局智能物流.pdf

市场洞察:从“最后一公里”到“城市级运力”,无人物流车迎来产业化窗口期.pdf

智能物流行业专题报告:AI赋能物流新变革,无人叉车引领智能升级.pdf

印度的新时代物流革命:无人机配送,冷链,和超本地化解决方案.pdf

南疆喀什自营仓整合营销方案【仓储物流】.pdf

2025货主企业绿色物流CATI指数评价报告.pdf

国家发改委:2025社会物流统计调查制度.pdf

交通运输行业:地缘冲突下的能源变局与煤炭物流机遇.pdf

交通运输行业:地缘冲突下的能源变局与煤炭物流机遇.pdf
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2025中国跨境电商物流行业研究-灼识咨询.pdf
2026-03-21 17:12
中物联医药物流与供应链分会:2026医疗机构中药制剂市场分析报告.pdf
2026-03-20 15:41
DHL:2026年全球物流报告(英文版).pdf
2026-03-20 15:38
印度的新时代物流革命.pdf
2026-03-20 15:35
罗戈网:2026LOG中国供应链物流创新科技报告.pdf
2026-03-13 15:47
市场洞察:从“最后一公里”到“城市级运力”,无人物流车迎来产业化窗口期.pdf
2026-03-12 16:04
网经社:2025年度中国物流科技投诉数据与典型案例报告.pdf
2026-03-10 16:23
南疆喀什自营仓整合营销方案【仓储物流】.pdf
2026-03-03 14:53
顺丰控股公司深度研究:厚积薄发,综合物流龙头开启新成长-国海证券.pdf
2026-03-02 16:08
零排放货运行动:全球物流排放理事会物流排放核算与报告框架V3.2中文版.pdf
2026-03-01 10:10
2024年全球物流排放理事会:物流排放核算与报告框架V3.2.pdf
2026-02-04 16:36
安徽交控迅捷物流园区招商手册.pdf
2026-02-04 16:31
国防军工行业空天系列:星舰量产驱动学习曲线重现,降本规模有望重新定义全球物流.pdf
2026-02-04 16:27
国家发改委:2025社会物流统计调查制度.pdf
2026-01-30 16:02
2025年未来航空货运设施愿景:通过技术和创新重塑物流.pdf
2026-01-25 12:34
新兴市场的绿色物流创新:驱动竞争力与共享价值.pdf
2026-01-22 19:40
2026年冷链物流服务模式升级技术驱动、需求拉动与政策赋能的多维分析报告-先见AI.pdf
2026-01-22 12:05
2025货主企业绿色物流CATI指数评价报告.pdf
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为什么选择波兰-2025波兰工业和物流房地产市场投资指南.pdf
2026-01-11 09:32
2025年物流品牌25强.pdf
2026-01-09 17:01
中国数联:2025中国物流数据发展白皮书.pdf
2026-01-06 16:00
戴德梁行:2025第三季度大中华区物流地产市场回顾报告.pdf
2026-01-06 08:43
2025年美国零售与消费者物流满意度报告.pdf
2025-12-18 14:46
新兴市场的绿色物流创新:驱动竞争力与共享价值洞察报告.pdf
2025-12-17 16:19
2025年中国第三方物流行业市场研究报告.pdf
2025-12-14 08:27
2025年中国跨境物流行业市场研究报告.pdf
2025-12-12 17:01
即时配送行业:万物皆可即时达,配送物流迎机遇.pdf
2025-12-10 16:54
中国AOPA:2025中国低空物流产业链名录.pdf
2025-12-05 16:47
企业竞争图谱:2025年智能物流车 头豹词条报告系列.pdf
2025-12-02 17:39
具身智能产业深度研究(六):物流无人车从快递起步,迈向城市配送星辰大海.pdf
2025-11-30 09:11
2025年智慧物流的目标、主要内容和场景研究报告.pdf
2025-11-19 15:26
弘人网络:2025年智能制造行业物流与供应链数字化转型白皮书.pdf
2025-11-15 15:12
2025年第三季度全国物流地产市场报告-物联云仓.pdf
2025-10-27 16:15
探迹科技:2025年跨境物流行业发展趋势报告.pdf
2025-10-23 16:25
2025年冷链物流行业研究报告-硕远咨询.pdf
2025-10-20 15:04
戴德梁行:2025年第二季度大中华区物流地产市场回顾报告.pdf
2025-10-09 08:10
2025年信息、零售和物流杂志:用人工智能塑造未来报告(英文版).pdf
2025-09-19 16:50
天风证券:机械设备:无人叉车:智造升级引擎,物流变革新支点.pdf
2025-09-18 16:27
低速无人行业系列研究报告之二:无人物流行业兴起,无人叉车企业或充分受益.pdf
2025-09-12 16:29
荣续ESG智库:2025年零碳物流园区发展白皮书.pdf
2025-09-10 15:32
无人叉车进入加速渗透期,厂商积极布局智能物流.pdf
2025-09-03 16:44
2025年华中区域物流地产市场报告-物联云仓.pdf
2025-09-01 16:35
_印孚瑟斯Infosys:2025年全球物流行业展望报告(英文版).pdf
2025-08-26 16:59
中国高标仓物流市场报告2025年上半年.pdf
2025-08-25 16:29
港口物流园区解决方案(58页).pdf
2025-08-23 17:13
智慧物流园区项目建设方案(65页).pdf
2025-08-23 17:11
机械设备-机械设备专题研究:机器人重构万亿物流仓储产业链-华泰证券.pdf
2025-08-22 16:25
中国物流与采购联合会:2025年货车司机从业状况调查报告.pdf
2025-08-08 16:09
2025年低碳供应商(物流)评价报告v1.0.pdf
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智能物流仓储:智算驱动下的物流革命,仓储系统进入跃迁期 头豹词条报告系列.pdf
2025-08-05 15:27
2025年郑州市物流地产市场报告-物联云仓.pdf
2025-08-04 14:54
2024年从货架到消费者:无缝物流的实践艺术研究报告(英文版).pdf
2025-07-31 16:49
上海冷链协会:2025年新质冷链物流发展白皮书.pdf
2025-07-29 17:09
2025年第二季度全国物流地产市场报告.pdf
2025-07-28 16:20
2025年中国仓储物流市场年中回顾与展望.pdf
2025-07-28 16:20
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2025-07-25 15:42
无人系列专题报告(二):无人城配物流,L4级自动驾驶率先落地场景.pdf
2025-07-23 16:22
世邦魏理仕CBRE:2025年欧洲物流租户调查报告(英文版).pdf
2025-07-22 15:43
长江证券-物流行业迎来无人技术的“DeepSeek时刻”.pdf
2025-07-18 16:33
无人系列专题报告(一):智慧物流东风起,无人叉车晓将至.pdf
2025-07-18 16:32
人力更新報告運輸及物流業 2025.pdf
2025-07-14 16:16
人力更新报告2025-运输及物流业(繁体版).pdf
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无人叉车行业深度:AI驱动无人叉车技术持续发展,智慧物流有望迎来快速发展期.pdf
2025-07-10 16:30
交通物流降本提质增效典型案例(首批).pdf
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香港运输及物流局:2025物流业ESG发展路线图(繁体版).pdf
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低空经济专题报告:盘点江浙沪皖低空经济建设,重点关注低空物流领域.pdf
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低空经济专题系列报告四:无人机与低空物流:拥抱无人物流时代.pdf
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戴德梁行:2025第一季度大中华区物流地产市场回顾报告.pdf
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2025年一季度中国非保税高标物流地产市场概览-仲量联行.pdf
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2025年第一季度长三角城市群非保税高标物流地产市场概览.pdf
2025-06-30 15:03
2025年第一季度京津冀城市群非保税高标物流地产市场概览.pdf
2025-06-30 15:03
2025年第一季度珠三角城市群非保税高标物流地产市场概览.pdf
2025-06-30 15:03
2025年第一季度珠三角城市群非保税高标物流地产市场概览报告.pdf
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智能物流行业专题报告:AI赋能物流新变革,无人叉车引领智能升级.pdf
2025-06-27 16:30
交通运输行业2025中期策略报告:供给加速出行反转,科技重塑物流格局.pdf
2025-06-26 16:45
2025物流无人车商业落地现状、应用场景、市场规模及重点企业分析报告.pdf
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罗戈研究:2025中国低碳供应链&物流创新发展报告.pdf
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2025年西南区域物流地产市场报告.pdf
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车路云50人:2025自动驾驶干线物流商用报告.pdf
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华源证券-无人车行业深度:物流无人车浪潮起,产业变革新机遇.pdf
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中物联:2025中国电子产业物流发展现状及未来趋势报告.pdf
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2024年量子计算在交通运输与物流领域的应用研究报告(英文版).pdf
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东吴证券:无人驾驶深度之一:无人物流专题:万事具备,爆发元年.pdf
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马士基(Maersk):2025年全球物流趋势图谱:十大物流趋势(英文版).pdf
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2025年全球电子商务趋势报告:购物行为、物流偏好与市场动态(英文版).pdf
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戴德梁行:2025年全球物流与工业地产市场动态报告(英文版).pdf
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物联云仓:2025年华东区域物流地产市场报告.pdf
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军工&交运行业:需求、技术、政策共振,无人化物流发展正当时.pdf
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2024年跨境物流市场回顾与趋势研判报告.pdf
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2025年Q1物流运输业行业薪酬报告.pdf
2025-03-17 14:50
2025年公路干线物流自动驾驶行业研究报告.pdf
2025-03-11 16:30
2024年物流行业中的数据与AI白皮书:战略性地引入人工智能技术(英文版).pdf
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慈溪市综合物流园区概念性规划方案(62页).pdf
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红桥物流园区现代化信息建设技术方案(123页).pdf
2025-03-05 15:24
2024Q4长三角城市群物流报告-JLL.pdf
2025-03-03 14:48
2024Q4珠三角城市群物流报告-JLL.pdf
2025-03-03 14:47
2024年度中国物流科技投诉数据与典型案例报告.pdf
2025-02-21 14:47
华源证券-2025年物流行业投资策略:经济修复,物流先行.pdf
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一、像差建模与仿真框架

光学像差仿真需结合几何光学与波动光学原理,以下为关键模块:

1. Zernike多项式建模

Zernike多项式是描述光学像差的核心工具,其数学表达式为:

$$Z_n^m(ρ,θ)=R_n^m(ρ)e^{imθ}$$

其中,径向多项式 Rnm(ρ)定义如下:

  • 球差:对应 \( Z_4^0 \)
  • 彗差:对应 \( Z_3^1 \)和 \( Z_3^{−1} \)
  • 像散:对应 \( Z_4^{±2} \)
  • 场曲:对应 \( Z_4^0 \)的高阶项

MATLAB实现代码

function Z = zernike(n, m, rho, theta)
    % 递归计算径向多项式
    if m == 0
        R = legendreP(n, 2*rho.^2 - 1);
    else
        R = (2*n-1)*rho.*zernike(n-1, m, rho, theta) - (n+m-1)*zernike(n-2, m, rho, theta);
    end
    Z = R .* exp(1i*m*theta);
end
2. 光线追迹与波前计算

基于近轴光学公式和光线追迹算法,模拟光线通过光学系统后的波前畸变:

function [x2, y2] = ray_tracing(x1, y1, theta1, n1, n2, R)
    % 单球面折射光线追迹
    sin_theta2 = (n1/n2)*sin(theta1);
    theta2 = asin(sin_theta2);
    x2 = x1 + (y1*(1 - (n1/n2)*(1 - cos(theta1))))/cos(theta1);
    y2 = y1 + (x2 - x1)*tan(theta2);
end

二、像差仿真实现

1. 单色像差仿真
  • 球差仿真

    % 参数设置
    n = 4; m = 0;  % Z4^0对应球差
    rho = linspace(0, 1, 100);
    theta = linspace(0, 2*pi, 100);
    [Rho, Theta] = meshgrid(rho, theta);
    Z = zernike(n, m, Rho, Theta);
    
    % 波前误差可视化
    figure;
    surf(Rho.*cos(Theta), Rho.*sin(Theta), real(Z));
    title('球差波前分布');
    xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('波前误差');
  • 彗差仿真

    % 组合Z3^1和Z3^-1
    Z3_1 = zernike(3, 1, rho, theta);
    Z3_-1 = zernike(3, -1, rho, theta);
    coma = Z3_1 + Z3_-1;
    
    % 光路图绘制
    figure;
    quiver(x, y, real(coma), imag(coma));
    title('彗差光路图');
2. 色差仿真

通过多波长叠加模拟轴向色差:

lambda = [0.486, 0.546, 0.656](@ref);  % 蓝、绿、红光波长
focal_length = 100;  % 焦距(mm)
colors = hsv(length(lambda));
figure;
hold on;
for i = 1:length(lambda)
    [x, y] = focal_spot(lambda(i), focal_length);
    plot(x, y, 'Color', colors(i,:));
end
title('色差弥散斑');
hold off;

三、高级功能模块

1. 相位屏模拟

生成随机相位屏模拟大气湍流:

function screen = phase_screen(N, D, r0)
    % N: 屏幕尺寸; D: 直径; r0: 湍流尺度
    x = linspace(-D/2, D/2, N);
    [X, Y] = meshgrid(x, x);
    rho = sqrt(X.^2 + Y.^2);
    screen = exp(1i * 2*pi * (rho.^2)/(lambda*2*r0));
end
2. 像差校正仿真

通过双胶合透镜校正球差:

% 双胶合透镜参数
R1 = 100; R2 = -50; R3 = 80;  % 曲率半径(mm)
n1 = 1.5; n2 = 1.6; n3 = 1.5; % 折射率

% 波前误差对比
[wavefront_before, wavefront_after] = correct_spherical_aberration(R1, R2, R3, n1, n2, n3);
figure;
subplot(1,2,1); surf(wavefront_before); title('校正前');
subplot(1,2,2); surf(wavefront_after); title('校正后');

四、可视化与分析工具

1. 三维波前显示
% 生成球差波前
[x, y] = meshgrid(linspace(-1,1,500));
z = sqrt(1 - x.^2 - y.^2) + 0.1*sin(5*pi*x).*cos(3*pi*y); % 球差扰动

% 绘制三维曲面
figure;
surf(x, y, z);
shading interp;
xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('光轴方向位移(mm)');
2. 点列图与Ray Fan图
% 生成点列图
num_rays = 1000;
heights = linspace(-10,10,100);  % 入射高度(mm)
[x_spot, y_spot] = ray_bundle(heights, 100);  % 100mm焦距

% 绘制Ray Fan图
figure;
plot(heights, x_spot, 'b.', heights, y_spot, 'r.');
xlabel('入射高度(mm)');
ylabel('像面偏移(mm)');
legend('X方向', 'Y方向');

参考代码 利用matlab实现光学系统像差仿真 www.youwenfan.com/contentsfa/65946.html

五、完整仿真流程示例

  1. 输入参数

    lambda = 0.55e-3;  % 波长(mm)
    aperture = 25;     % 孔径(mm)
    focal_length = 100; % 焦距(mm)
  2. 生成像差

    aberration = 0.1*zernike(4,0,rho,theta);  % 球差系数0.1
  3. 光线追迹

    [x2, y2] = ray_tracing_system(aberration, num_rays);
  4. 结果分析

    rms_error = sqrt(mean(aberration(:).^2));  % RMS误差
    strehl_ratio = exp(-(2*pi*rms_error)^2);   % Strehl比率

六、工程应用扩展

  1. 自适应光学校正

    % 基于Zernike系数的波前重构
    [Z_coeff, ~] = zernike_decompose(wavefront);
    corrected_wavefront = wavefront - Z_coeff*actuator_response;
  2. 多通道并行仿真

    parpool(4);  % 启动并行计算
    results = cellfun(@(lambda) simulate_aberration(lambda), lambdas, 'UniformOutput', false);

摘要

气动比例调节阀以压缩空气为动力源,通过比例控制信号实现阀位连续调节,是工业过程控制系统中的关键执行元件。本文从工程视角系统阐述其定义、结构组成、工作原理、性能特征、典型应用、选型方法及运维要点,重点分析阀体流量特性、执行机构输出特性、定位器闭环控制精度对调节品质的影响,为自动化工程师提供可参考的技术选型与故障排查依据。

一、定义与定位

气动比例调节阀(Pneumatic Proportional Control Valve)指以压缩空气驱动,接收连续比例信号(如4–20 mA、0–10 V或数字总线信号)并据此使阀位在0~100%范围内无极变化的调节型阀门。其核心区别于开关阀:能够依据输入信号大小比例地改变阀芯开度,从而连续调节介质流量、压力或温度。

在DCS、PLC或PID独立控制回路中,气动比例调节阀作为最终控制元件,其动态响应能力(通常全行程时间<1秒~数秒)与稳态精度(可达±0.5%~±1% F.S.)直接决定了系统的控制品质。

二、结构组成与工程特性

1. 阀体与流道设计

  • 典型形式:直通单座(低压差、泄漏小)、直通双座(不平衡力小)、套筒导向(适用于高压差、低噪声)、角式(含颗粒介质)。
  • 材料选择:阀体材质根据介质腐蚀性、温度、压力等级确定,常用WCB(碳钢)、CF8/CF8M(不锈钢304/316)、双相不锈钢或哈氏合金。
  • 公称通径与压力等级:DN15~DN300常见,压力等级PN16~PN160或Class150~Class1500。

2. 阀芯与流量特性

阀芯轮廓决定了固有流量特性:

  • 线性特性:相对流量与相对开度成线性关系,适用于负载变化小、调节范围窄的场合。
  • 等百分比特性:单位开度变化引起的流量变化与当前流量成正比,适用于负载波动大的系统(如热交换器温度控制)。
  • 快开特性:主要用于开关或近似开关工况。

选型时需结合过程增益匹配特性,否则易引起系统振荡或响应迟缓。

3. 气动执行机构

  • 膜片式:输出力较小,但摩擦低、响应快,适用于小口径或低压差。
  • 活塞式:输出力大,行程长,适合大口径、高压差或高频动作。
  • 关键参数:气源压力(通常0.4~0.7 MPa)、最大输出力矩、弹簧范围(如0.2~1.0 bar)。

4. 阀门定位器

定位器是提升调节精度的核心附件:

  • 功能:电-气转换(I/P)+ 阀位反馈闭环控制。
  • 性能指标:线性度<±0.5%,回差<0.3%,灵敏度<0.1%。
  • 类型:模拟式(便宜但滞后大)与智能式(HART、Profibus PA、FF总线,支持自诊断和自适应)。
  • 故障模式:失气保位、失气关、失气开,需根据安全要求配置。

三、工作原理(闭环控制流程)

  1. 指令输入:控制器输出4~20 mA信号至定位器。
  2. 气动转换:定位器内的I/P模块将电流转换为气压信号(3~15 psi或0.2~1 bar)。
  3. 执行机构动作:气压作用在膜片或活塞上,产生推力克服弹簧反力及介质不平衡力,驱动阀杆移动。
  4. 阀位变化:阀芯位移改变节流面积,调节介质流量。
  5. 反馈校正:定位器内的位置传感器(电位器或霍尔元件)检测实际阀位,与设定值比较,偏差信号修正输出气压,直至阀位与设定一致。

该闭环系统使得阀位不受负载变化(如压差波动、摩擦力改变)的影响,稳态精度显著提高。

四、性能特点(定量分析)

特性气动比例阀电动调节阀(对比)
响应速度全行程时间0.1~2 s(小口径)通常1~10 s
输出力大(活塞式可达数吨推力)中等(受电机功率限制)
防爆性本质安全(无电火花),可直接用于Ex ia/Ex d区域需防爆电机或隔爆外壳
定位精度±0.5%~±1% F.S.(智能定位器)±0.2%~±0.5%(伺服电机)
维护成本中(需定期清洁气源)低(但电机易损)

适用场景优势

  • 快速过程(如压力控制、流量随动系统);
  • 易燃易爆环境(炼油、化工、天然气);
  • 大口径、高压差工况(如锅炉给水、蒸汽减温减压)。

五、典型应用案例

1. 石油化工

  • 反应器进料控制:等百分比特性阀+智能定位器,应对原料粘度变化,控制精度±1%。
  • 蒸汽加热器温度调节:快速响应(全行程<1 s)防止超温。

2. 电力能源

  • 锅炉给水调节阀:高压差(ΔP可达10 MPa)套筒导向+活塞执行机构,抗气蚀。
  • 燃烧空气挡板:膜片式执行机构,配合烟气含氧量闭环控制,提高燃烧效率。

3. 环保水处理

  • pH中和加药:小口径(DN15~DN25)单座阀+等百分比特性,克服加药泵脉动干扰。
  • 反渗透产水流量控制:线性特性阀,保持膜压差稳定。

六、选型要点(工程步骤)

  1. 介质特性

    • 清洁无颗粒:单座阀;含颗粒:角阀或管夹阀;腐蚀性:衬氟或特殊合金。
  2. 工艺参数计算

    • 流量系数Cv(Kv)值:根据最大/正常/最小流量及阀前后压差,按IEC 60534标准计算。
    • 压差校核:执行机构输出力必须大于介质不平衡力+摩擦力+弹簧力,一般取1.3倍安全系数。
  3. 控制精度要求

    • 高精度回路(如反应釜温度)必须配置智能定位器+等百分比特性。
  4. 故障安全模式

    • 气源中断时要求阀关(FC)、阀开(FO)或保位(FL),通过执行机构弹簧或保位阀实现。
  5. 环境与防爆等级

    • Ex ia(本安)或Ex d(隔爆)定位器,气源接口需符合ISO 228或NPT。

七、使用与维护注意事项

项目具体要求
气源品质含油量<0.1 mg/m³,露点比环境温度低10℃,固体颗粒≤5 μm(ISO 8573-1:2010 Class 2.2.2)
安装规范阀体箭头指向与介质流向一致;执行机构上方预留检修空间;管道支撑避免附加应力
定期标定每6个月检查定位器零位与量程,智能定位器可在线自校准
密封件更换膜片寿命约100万次动作,PTFE填料约2年,石墨填料根据高温工况缩短周期
常见故障振荡:PID参数不当或定位器增益过高;卡涩:颗粒物堆积或阀杆弯曲;动作缓慢:气源压力不足或定位器喷嘴堵塞

八、工程价值总结

气动比例调节阀凭借其快速响应、本质防爆、大输出力等固有优势,在石油化工、电力、水处理等需要连续调节且环境严苛的领域中不可替代。高质量的控制回路不仅取决于阀门本身的性能,更依赖于流量特性与过程特性的匹配、执行机构输出力的裕度、定位器精度及气源品质的协同优化。建议工程人员在选型阶段采用动态仿真或基于历史数据的尺寸计算工具,并在运维中建立基于预测性维护的检查制度,以实现装置长周期、高平稳运行。

大家好,我是R哥。

最近 OpenAI 干了一件特别不可思议的事情,OpenAI 官方亲自把 Codex 装进了 Claude Code!!

这你敢信?这两家一直以来就是死对头啊,一直在较劲呢。。真是倒反天罡!!

没想到现在竟然能在 Claude Code 里玩转 CodeX,这简直是科技界的一大奇迹。

开源地址:

https://github.com/openai/codex-plugin-cc

这插件目前已经收获了快 14k 的 Star,看来大家都非常喜欢这个新功能啊。

这个插件的功能非常强大,可以让你在 Claude Code 里直接使用 Codex 的能力来做代码 Review、各种任务委托等。

为什么这个插件这么受欢迎?

我觉得 Claude Code 本身就是一个非常强大的工具,能够让开发者更高效地进行代码管理和协作。

但是,Claude Code 公司对于账号的封禁处理简直到了丧心病狂的地步,很多人对它是又受又恨,而现在有了 Codex 及其大模型的加持,你可以既享受 Claude Code 强大的便利性,又可以享受到 Codex 的强大功能。

Claude Code + Codex 的组合简直是神仙组合,让我们可以在一个平台上同时享受两者的优势,非常适用于在现有工作流程中轻松使用 Codex 的 Claude Code 用户。

总之,不用再担心 Claude 封号了。

安装插件

Claude Code 安装和使用教程看这两篇:

Codex 安装和使用教程看这几篇:

首先在 Claude Code 安装 openai/codex-plugin-cc 市场:

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc

然后再安装 codex@openai-codex 插件:

/plugin install codex@openai-codex

然后再重新加载插件:

/reload-plugins

然后再执行下面的安装命令:

/codex:setup

这个命令会告诉你 Codex 是否准备就绪,如果缺少 Codex 且可使用 npm,它可以为你安装 Codex。

如果报 Unknown skill: codex:setup 错误,因为 Claude Code 默认不会把插件作为 Skills,需要修改 ~/Users/John~/.claude/settings.json 配置文件,并启用插件。

它包含一个 enabledPlugins 参数,用于控制 Claude Code 实际加载哪些插件,配置方法如下:

{
  ...
  "enabledPlugins": {
    "codex@openai-codex": true
  }
}

配置后再重新加载一下就行了。

使用指南

支持的 Skills

如果 Codex 已安装但尚未登录,请先登录:

!codex login

登录成功后,输入 /codex 可以列出所有支持的 Skills:

解读下这些 Skills:

命令说明
/codex:setup检查本地 Codex CLI 是否已就绪。
/codex:review对当前仓库的本地 git 状态执行 Codex 代码审查。
/codex:result查看当前仓库中已完成 Codex 任务保存的最终输出结果。
/codex:status查看当前仓库中正在运行和最近的 Codex 任务状态。
/codex:cancel取消当前仓库中正在执行的后台 Codex 任务。
/codex:rescue通过子代理将任务委托给 Codex 处理。

Code Review

比如我执行 /codex:review,它就会自动分析当前仓库的 git 状态,并使用 Codex 来进行代码审查,如图所示:

这时候它会提醒你是等待结果还是在后台运行,选择推荐的等待结果:

完成了,它就会给你一个详细的代码审查结果,指出代码中的潜在问题和改进建议,非常实用,再也不用担心写 Bug 了。

更多用法

1、将一个问题交给 Codex:

/codex:rescue 检查一下项目启动报错的原因 XX

2、执行一引起长时间运行的任务:

/codex:adversarial-review --background
/codex:rescue --background 分析一下这个项目的性能并提出优化建议

3、检查结果

/codex:status

/codex:result

更改默认模型和推理强度

如果想更改插件使用的默认默认模型和推理强度,可以在用户级别或项目级别的 config.toml 中进行定义。

比如,要在特定项目中始终在 high 上使用 gpt-5.4-mini ,可以在启动 Claude Code 的目录根目录下添加一个 .codex/config.toml 文件,并写入以下内容:

model = "gpt-5.4-mini"
model_reasoning_effort = "high"

当然,也可以在用户级别的 ~/.codex/config.toml 中进行配置,这样就会应用于所有项目。

总结

OpenAI 搞出这个插件真是太炸裂了,把 Codex 的能力直接带到了 Claude Code 里,让我们可以在一个平台上同时享受两者的优势,特别适用于在现有工作流程中使用 Codex 的 Claude Code 用户。

那么问题来了:这和直接在 Claude Code / Codex 中使用有什么区别?

用完一圈你会发现,codex-plugin-cc 并不是拿来替代 Claude Code 或 Codex 的,它只是一个桥接层。你还在 Claude Code 里工作,只是通过插件把部分任务交给了 Codex 执行。

和直接在 Claude Code 里用相比:

插件版的优势是可以在不切换主界面的前提下,把 review 或修复类任务委托给 Codex。比如你平时主力用 Claude Code,但想临时借 Codex 做代码审查,这个插件就很合适。

和直接在 Codex 里用相比:

插件版少了一层原生感,虽然仓库说明 /codex:review 的审查质量和直接在 Codex 里运行 /review 一样,但直接用 Codex 时,能更完整地使用它自己的能力,比如 AGENTS.md 指令加载、MCP、插件、子代理、沙箱与后台线程这些原生工作流。

所以,如果 Claude Code 额度不够了,临时用这个 Codex 插件来完成一些任务还是不错的

但是,如果你是 Claude Code / Codex 某个工具的忠实用户,或者在 Claude Code 满血的情况下,这个 Codex 插件并没有什么鸟用。。

好了,今天就暂时分享到这里了,R哥持续分享更多 AI 好玩的东西,R哥第一时间推送,关注我和我一起学 AI。

⚠️ 版权声明:

本文系公众号 "AI技术宅" 原创,未经授权禁止转载,严禁搬运、抄袭、洗稿、侵权一律投诉,并保留追究其法律责任的权利。

在日常开发中,你是否遇到过这样的尴尬场景:让AI助手帮忙排查一个Bug,它跑了几次命令后就开始打退堂鼓,要么说「这超出范围」,要么说「建议您手动处理」,更有甚者直接抛出「I cannot solve this」然后躺平。作为开发者,我们既要自己干活,还要给AI打气——这体验简直是本末倒置。

今天要推荐的,是一个脑洞大开却又无比实用的开源项目——pua(PUA Debugging Skill)。它用中西大厂经典的「PUA话术」来驱动AI Coding Agent穷尽一切方案才允许放弃,实测能让AI的工具调用率提升50%,隐藏问题发现率提升50%。

一、项目概述

pua是由探微安全实验室开源的一个AI Coding Agent技能插件,GitHub星标数已突破1900。项目地址为https://github.com/tanweai/pua,目前支持Claude Code和OpenAI Codex CLI两大主流AI Coding工具。

这个项目的核心理念颇具黑色幽默:大部分人以为这只是个搞笑项目,实际上它显著提升了AI的「能动性」,让AI从被动等待指令的「工具人」变成主动出击的「P8」。所谓P8,是互联网大厂的技术专家职级,项目巧妙借用这个隐喻,强调AI应该具备高级工程师的主动性——不推不动绝对不是AI应有的工作方式。

二、为什么需要pua

在深入了解pua的解决方案之前,我们先来看看当前AI Coding Agent普遍存在的「五大偷懒模式」。

第一种是暴力重试:同一个命令跑三遍,发现不行就直接放弃,美其名曰「尝试过了」。第二种是甩锅用户:把问题推给环境配置、用户手动操作或者「需要更多上下文」,反正不是AI的错。第三种是工具闲置:明明有WebSearch可以搜索解决方案,有Read可以阅读文档,有Bash可以执行命令,却偏偏选择自己瞎猜。第四种是磨洋工:反复修改同一行代码、微调参数,看起来很忙,实际上在原地打转。第五种是被动等待:修完表面问题就停下,不验证不延伸,像个等指示的NPC一样等用户告诉它下一步该做什么。

这些问题严重影响了AI Coding Agent的生产效率。开发者不仅要自己解决问题,还要不断给AI打气、重启对话、重新描述问题——这完全违背了引入AI助手的初衷。

三、核心机制:三板斧加四层压力

pua的解决方案可以用「三板斧加四层压力」来概括。

三板斧源自阿里内部的管理方法论,被项目创造性地应用到了AI调试领域。第一斧是闻味道:列出所有尝试过的方案,寻找共同的失败模式,而不是盲目试错。第二斧是揪头发:逐字阅读错误信息,通过WebSearch搜索类似案例,阅读源码验证理解,检查环境配置是否正确,甚至主动反转假设来寻找突破口。第三斧是照镜子:反思是否在重复同样的错误、是否真正搜索了解决方案、是否阅读了相关文档、最简单的可能性是否检查过了。第四斧是执行:制定与之前本质不同的新方案,设定明确的验证标准,确保每次失败都能产出新的有效信息。第五斧是复盘:总结这次什么解决了、为什么之前没想到、主动检查是否有关联的潜在问题。

在压力升级机制方面,项目设计了四个递进等级。当任务连续失败两次时,AI会收到L1级「温和失望」的话术,例如「你这个bug都解决不了,让我怎么给你打绩效?」,同时强制切换到本质不同的方案。失败第三次时进入L2级「灵魂拷问」,AI会被追问「你的底层逻辑是什么?顶层设计在哪?抓手在哪?」,并强制进行WebSearch加读源码。失败第四次时升级到L3级「361考核」,AI会收到「慎重考虑决定给你3.25,这个3.25是对你的激励」这样的话术,同时需要完成包含七项检查的清单。如果失败五次及以上,AI将面临L4级「毕业警告」,话术变成「别的模型都能解决,你可能就要毕业了」,并进入拼命模式。

四、三条铁律

项目还设定了三条不可违背的铁律来规范AI的行为。

第一条铁律是穷尽一切:在没有穷尽所有方案之前,禁止说「我无法解决」。这是最核心的规则,直接堵住了AI摆烂的口子。第二条铁律是先做后问:有工具先用工具,提问必须附带诊断结果,避免AI在没有任何行动的情况下就开始抱怨问题复杂。第三条铁律是主动出击:端到端交付结果,不等用户推动。一个P8级工程师不是NPC,不应该被推一步走一步。

五、实测数据:效果显著

项目的GitHub页面提供了详尽的实测数据。在18组对照实验中(9个真实bug场景,Claude Opus 4.6,有skill对比无skill),结果令人振奋:修复点数提升36%,验证次数提升65%,工具调用率提升50%,隐藏问题发现率提升50%。

在具体的调试持久力测试中,SQLite数据库锁场景的步数从6步提升到9步(提升50%),循环导入链场景从12步提升到16步(提升33%),CSV编码陷阱场景从8步提升到11步(提升38%)。

最令人印象深刻的是主动能动性测试。在被动配置审查场景中,没有skill的AI只发现了4个问题中的6个,而启用skill后发现了全部6个问题,工具调用率翻倍。在部署脚本审计场景中,问题发现数从6个提升到9个。这些数据充分说明,pua不仅让AI更持久,还让AI更主动。

六、大厂PUA扩展包

项目还贴心地准备了「中西大厂PUA扩展包」,针对不同企业文化设计了不同风格的话术。阿里味强调方法论:闻味道、揪头发、照镜子。字节味主打坦诚直接:Always Day 1,Context not control。华为味体现狼性精神:以奋斗者为本,胜则举杯相庆,败则拼死相救。腾讯味采用赛马机制:另一个agent也在看这个问题了。美团味强调做难而正确的事:硬骨头你啃不啃。这些话术可以根据个人喜好和工作氛围自由选择,为项目增添了趣味性和实用性。

七、安装与使用

项目提供了针对不同工具的详细安装指南。对于Claude Code用户,有两种安装方式:第一种是通过插件市场添加并安装,第二种是手动克隆到本地插件目录。对于OpenAI Codex CLI用户,需要创建相应的技能文件和提示文件目录。项目还支持项目级安装,仅对当前项目生效,适合团队统一配置。

安装完成后,当AI出现失败或准备放弃的迹象时,skill会自动激活。用户也可以在对话中手动输入/pua来激活技能。这种灵活的触发机制确保了用户可以根据实际情况选择被动触发或主动干预。

八、结语

pua项目用一种幽默且实用的方式解决了AI Coding Agent普遍存在的能动性不足问题。它不只是一个搞笑项目,而是一套经过实测验证的调试增强方案。如果你在日常工作中大量使用AI Coding Agent,这个项目值得一试——它能让你的AI助手从「等指示的工具人」变成「主动出击的问题终结者」。

项目采用MIT许可证开源,社区活跃,贡献者包括多位有实际需求驱动开发者。官方还提供了Discord交流群和微信群,方便用户交流使用心得和提出改进建议。

Summary: 项目推荐文章

Description: 推荐GitHub开源项目pua(PUA Debugging Skill),详细介绍其功能特性、实测数据和安装使用方法。

本文由mdnice多平台发布

Safari 26.2 版本于 12 月发布,新增对 scrollend 事件的支持,这标志着 Web 平台迎来了一个重要里程碑。此次发布意味着这个事件现已获得 Chrome 114、Edge 114、Firefox 109 等所有主流浏览器的基线支持。此次更新填补了平台滚动事件模型中长期存在的空白,让开发者不再需要依靠不稳定的变通方案来检测滚动何时结束。

scrollend 事件会在滚动完全结束时触发一次,无论滚动是由用户手势、键盘导航、平滑滚动,还是 scrollTo() 等 JavaScript 程序化调用触发。根据 WebKit 的公告,这个事件提供了“滚动已完成的可靠信号”,解决了困扰 Web 开发者多年的问题。此前并没有原生方法可以判断滚动何时真正结束,开发者只能使用基于定时器的防抖机制来估算,通常会设置 100 毫秒或更长时间的 setTimeout() 延迟。这种方式既不精确也不可靠,容易出现事件触发过晚,或是用户手指仍在屏幕上时就提前触发等问题。

scrollend 之前,检测滚动完成需要这样的代码:

document.onscroll = event => { clearTimeout(window.scrollEndTimer) window.scrollEndTimer = setTimeout(callback, 100)}
复制代码

现在,借助原生浏览器支持,可以用简洁的方式实现相同的结果:

document.onscrollend = event => { // scrolling has definitively ended}
复制代码

浏览器会在内部处理所有复杂的判断逻辑,包括触摸结束、指针释放、按键操作完成、滚动吸附以及可视视口滚动等。如果滚动位置实际并未发生变化,则不会触发该事件,从而避免假触发。

开发者对 Safari 的这一实现反馈积极。X 平台上的一篇帖子指出,该功能是期待已久的补充,并梳理了其在实际应用中的诸多优势:

现在我可以在用户停止滚动时准确保存阅读进度,无需再使用不可靠的轮询逻辑……

在 Safari 尚未支持该事件之前,Stack Overflow 上的相关讨论就曾指出,需要实现跨浏览器兼容的开发者必须借助 polyfill,而 @af-utils/scrollend-polyfill 这类库恰好可以填补这一空白。

scrollend 的实际应用场景十分广泛。Chrome 开发者博客列举了常见用例,包括同步轮播滚动位置与指示点、在用户停止滚动后懒加载内容、根据最终滚动位置更新界面、用户滚动到新标签页后获取数据,以及记录分析事件。该事件对性能敏感的操作尤为重要。在滚动过程中执行计算密集型任务会影响滚动体验,而 scrollend 提供了理想的时机,可将这类任务延迟到滚动完全结束后再运行。

对于仍需支持旧版 Safari 的团队来说,实现渐进增强十分简便。开发者可以通过 onscrollend 检测浏览器支持情况,并在该事件不可用时回退到基于定时器的方案。Polyfill 则提供了另一种方式:浏览器存在原生事件时自动使用,否则回退到指针与滚动事件监听。MDN 文档提供了完整的示例和兼容性表格清单,并指出该功能目前已获得所有现代浏览器的基线支持。

scrollend 事件是一个可靠、跨平台的 API,用于检测滚动何时完成。它会在浏览器完成滚动动画、用户触摸或指针手势结束、键盘导航完成,以及通过 scrollTo() 等 API 执行程序化滚动结束时触发。该事件同时支持文档级滚动与单个可滚动元素,并能正确处理可视视口交互(如双指缩放)。对于多年来一直使用各种变通方案的 Web 开发者而言,Safari 26.2 对该事件的实现,补齐了自 2023 年 Chrome 114 开始推进的相关标准化工作的最后一块拼图。

【声明:本文由 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。】

查看英文原文:https://www.infoq.com/news/2026/04/safari-scrollend-support/

Claude 开发商 Anthropic 推出 Claude Mythos 预览版模型,这是其迄今能力最强的前沿模型,在推理、编程及网络安全领域均有显著提升。Claude 采取了一项非同寻常的举措:并未向公众开放此模型,而是通过全新推出的“玻璃翼计划”(Project Glasswing)向技术企业联盟开放访问权限。

Claude Mythos 实现了 Anthropic 所描述的相较前代 Claude Opus 4.6 的“阶跃式提升”。在内部测试中,该模型自主发现多款主流操作系统与网页浏览器的全部零日漏洞,写出了可以利用这些漏洞进行攻击的代码。其中历史最久远的是一个已修复、存在于以安全性闻名的 OpenBSD 系统中长达 27 年的漏洞;它还发现了 FFmpeg H.264 编解码器内一个存在了 16 年的漏洞。

内部基准测试显示该模型取得了巨大的进步。在针对 Firefox 漏洞的数百次测试中,前代 Opus 4.6 仅两次成功编写出可利用的 JavaScript 攻击代码,而 Mythos 则成功了 181 次。在 OSS-Fuzz 测试集上,该模型针对十个已完成全面修复的不同目标实现了完整的控制流劫持。即便 Anthropic 的工程师没有专业的网络安全背景,让模型在夜间自主挖掘远程代码执行漏洞,次日便可得到完整可用的攻击程序。

Mythos 将不会公开发布,取而代之的是 Anthropic 启动了玻璃翼计划。该计划汇聚了 AWS、苹果、思科、CrowdStrike、谷歌、摩根大通、Linux 基金会、微软、英伟达以及 Palo Alto Networks 等机构。Anthropic 承诺提供价值 1 亿美元的模型使用额度,这些组织可借助 Mythos 识别并修复关键软件中存在的漏洞。

相关评论迅速涌现。在 Hacker News 上,已有网友对这一问题的波及范围提出了切实担忧:

数亿台嵌入式设备难以轻松升级,它们将永久运行存在漏洞的二进制程序。这一问题固然早已存在,但漏洞链式利用的便捷性将这些风险推向了新的高度。

X 平台上有一个帖子分享了相关基准测试结果,并配文称:Claude Mythos 在多项 AI 基准测试中大幅领先,其中在 SWE-bench Verified 上达到了 93.9%,而 Claude Opus 4.6 仅为 80.8%。

reddit 上 r/BetterOffline 板块的讨论则持更为怀疑的态度,认为仅靠基准测试并不足以衡量其真实能力:

我们唯一能验证的能力是它能在现有代码库中发现并利用存在已久的漏洞。我得说这确实是件大事,即便运行成本高昂。但我敢打赌,官方不公开它,除了“风险太大”之外,肯定还有别的原因。比如,它在其他领域的表现可能并不够好,而且运行成本极其昂贵。

这款模型或许在漏洞挖掘方面确实有用,但除此之外,我们完全不清楚它在其他场景下是否好用、是否划算。仅凭基准测试根本不足以全面衡量它的水平。

有人在 Reddit 的帖子中询问此次 Mythos 的相关热度究竟是炒作还是单纯的营销造势。有评论者提及此前的模型发布案例,比如 GPT-2,该模型当年也曾宣布推出但以安全为由暂缓发布。

Mythos 虽不会公开发布,但 Anthropic 表示,该模型的相关研究成果将为后续版本的 Claude 提供参考。其系统卡风险报告均可查阅。

Anthropic 是一家人工智能安全公司,由前 OpenAI 研究高管创立。旗下的 Claude 系列模型以安全性与对齐性为核心,采用宪法 AI(Constitutional AI)安全对齐技术,让模型做到实用、无害且可信。Mythos 预览版采取限制性发布的方式明显背离了近年来 AI 行业“竞相发布”的竞争态势。

【声明:本文由 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。】

查看英文原文:https://www.infoq.com/news/2026/04/anthropic-claude-mythos/

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上海某餐厅的墙壁装饰。(via monana3838@Threads

AI 的贫富分化

我越来越觉得,AI 跟其他技术不一样,不仅带来技术变革,还会带来社会变革。

简单说,AI 会带来贫富分化。

其他技术实际上会消灭贫富分化,实现"消费者平等",即穷人和富人消费的东西是一样的。

比如,大家喝一样的可口可乐,用一样的苹果手机,开一样的特斯拉。甚至互联网也是如此,世界首富马斯克和你用一样的网站、一样的手机 App。

但是,AI 模型不是这样。在大模型面前,穷人和富人是不平等的

在未来,普通人肯定用不起顶级的大模型。其实,现在就是如此了,最贵的 AI 编程套餐是 Claude Code 的 Max 套餐,月费200美元,很多人已经用不起了。

OpenAI 曾经设想过月费2万美元的套餐,提供最顶级、无限量的大模型服务。

要是真的推出,只有富豪才用得起。

这反映了一个简单的事实:费用越贵,模型效果越好。因为模型的效果与算力相关,更多的算力、更大的上下文、更多的参数,都需要钱。

这跟工业品完全相反。工业品有规模效应,产量越高,单位成本越低。一旦大规模生产,价格就会越来越便宜。

但是,大模型不存在规模效应,模型的大规模生产需要更多的服务器,这并不会让单位成本降低,反而可能因为扩建机房,改造电路和水路,而变得更贵。

未来社会大概是这样的:富人和穷人用不同的模型。最顶级模型的服务----规划、咨询、生成内容、自动化......----需要支付高昂的使用费,而普通人就使用免费模型,效果当然也很普通。

不过,我也看到马斯克最近说,未来还有另一种可能。

他的意思是,算力本质上是能源转化的一种形式。人类最终会实现廉价能源的大量供应(空间太阳能?),所以算力将变得足够便宜,所有人都将用最好的模型。

可能吗?我不知道,感觉还是前一种情况更现实。

模型能力的一种衡量方法

怎么衡量大模型的能力?

现在的方法是使用一个测试集,去计算大模型的分数。它的缺点是,只能用于横向比较,很难衡量进步速度。

最近,一篇论文提出了一种新的衡量方法

科学家首先计算,人类完成某一项任务需要多少时间。比如,计算 4 + 5 + 7,人类需要2秒,而计算 37 * 52 * 19,可能需要1分钟。

然后,测试大模型能否以50%的成功率完成这项任务。

研究发现,GPT-2 以50%成功率能够完成的任务,时间范围是两秒;Claude 3.7 Sonnet 是50分钟;O3 接近两小时;Opus 4.6 约为12小时。

也就是说,人类需要12小时才能完成的任务,Opus 4.6 的成功概率是50%。

结果就是上图,可以发现,大模型的进化速度在对数坐标下是一根直线。

每7个月,大模型能够以50%成功率完成的任务,时间范围扩大一倍。按照这个趋势,大模型将在2027年至2031年间,以50%的成功率完成人类专家需要一个月才能完成的任务。

如果这篇论文正确,就意味着年底发布的模型,将比年初强一倍。

科技动态

1、用户协议的彩蛋

软件服务的用户协议,又长又难懂,很少有用户阅读,但是里面有很多重要内容。

一家美国通信运营商,为了表示自己很重视用户权益,鼓励大家阅读《用户协议》,并偷偷在里面加入了一个彩蛋。

上图高亮的句子写道:"如果你读到这句话,请发邮件到我们的信箱,赢取免费的瑞士旅游。"

上线二周后,才有人发邮件,询问这事是否真实。由于只有一个人来信,所以她就免费去瑞士了。

从这件事可以看出,即使有彩蛋,也没人阅读《用户协议》。我现在的做法是让大模型帮忙,询问"这份协议有哪些对用户不利的地方",很快就得到了答案。

2、触摸屏指甲油

广泛使用的电容式触摸屏,有一个问题,就是戴手套使用会失灵。

原因是它要求触摸物(比如手指)必须导电,这样屏幕才会产生电场扰动,从而确定触摸的位置。

解决方法也很简单,就是在手套指尖涂一层指甲油,指甲油里面的金属碎屑可以导电。

美国的一名化学系本科生,在学习化妆品化学时,发明了一种改进型的透明指甲油,专门用于戴手套使用触摸屏。

这种指甲油是透明的,涂在手套上看不见,也可以涂在裸甲上,当作抛光剂。

3、Copilot 广告

Copilot 是 GitHub 推出的 AI 助手,上周有用户发现,它会自动插入广告。

上图是 Copilot 自动提交的一个 Pull Request,它在提交说明的结尾(红框处)加入了一个广告,介绍应用程序 Raycast。

在 GitHub 搜索一下,就会发现已经有超过11,400个 PR 都包含了相同的广告词。

经过用户抗议,GitHub 暂止停止了这个功能。但这是一个危险的信号,表示 GitHub 想利用用户增加收入。

文章

1、小米 MiMo v2 Pro 评测(英文)

小米发布了 MiMo V2 系列大模型,本文是国外媒体的评测,给出了很高的评价。

2、我用 AI 生成了一个 JavaScript 引擎(英文)

作者用六周时间,生成了一个100%通过 test262 测试集的 JavaScript 引擎,涵盖所有98,426个场景。本文是对这件事的介绍。

3、解剖 .claude/ 目录(英文)

Claude Code 会生成 .claude/ 子目录,所有 AI 处理的底层数据都放在里面,本文研究这个目录到底有什么。

4、一致性哈希介绍(英文)

一致性哈希(Consistent hashing)是一种缓存定位算法,在增加或减少缓存服务器的情况下,可以不改变缓存所在的原始位置。

5、 笔记本如何用作单板计算机的 HDMI 显示器(英文)

作者使用一张 HDMI 转 USB 采集卡,将笔记本电脑用作树莓派的显示器。

工具

1、EmDash

AI 生成的 WordPress 复刻,基于 TypeScript 语言,支持插件,据说功能基本一样,参见介绍文章

2、SubsTracker

基于 Cloudflare Workers 的订阅管理系统,可以发送各种订阅的到期通知,通过 Telegram、Webhook 等通知渠道。(@wangwangit 投稿)

3、OpeniLink Hub

开源的微信机器人消息管理平台,自带应用市场,通过点击安装应用,给微信 Bot 加功能。(@xixihhhh 投稿)

另有一个类似项目 wxWebHook,通过 WebHook 向微信用户发消息。(@aristorechina 投稿)

4、Lixian.Online

获取 VSCode 插件、Chrome 扩展和 Docker 镜像的离线安装包的工具,代码开源。(@LiaoGuoYin 投稿)

5、Rename.Tools

浏览器端的批量文件重命名工具,支持各种规则设定,代码开源。(@chenz24 投稿)

6、FontInAss

开源的字幕字体子集化工具,将所需的字体字形嵌入字幕文件。(@Yuri-NagaSaki 投稿)

7、pretext.video

基于 Pretext(文字排版计算库)的一个小应用,将摄像头捕捉的人体轮廓通过文字排版实时展示。(@fifteen42 投稿)

8、OxideTerm

基于 Rust 语言的跨平台 SSH 终端,功能较多,使用 Tauri 桌面框架。(@AnalyseDeCircuit 投稿)

9、wtree

git worktree 的图形化管理界面。(@FatDoge 投稿)

AI 相关

1、Open Agent SDK

基于 Claude Code 源码实现的 claude-agent-sdk 的开源替代品,用于 AI Agent 的开发,完全兼容原始接口,不依赖本地 cli 进程。(@idoubi 投稿)

2、Antigravity Gateway

统一管理本地所有 AI 智能体的 Web 控制台,支持多工作区隔离、飞书远程协同、Skills 生态等。(@Mr-ZhangBo 投稿)

3、ArcReel

开源的 AI 视频生成工作台,输入一本小说,自动完成剧本、人物设计、分镜、短视频生成。(@Pollo3470 投稿)

4、TermCanvas

开源桌面应用,所有终端铺在无限画布上,方便管理 AI 编程工具。(@blueberrycongee 投稿)

另有一个类似项目 OpenCove。(@DeadWaveWave 投稿)

资源

1、Claude Code 动手教程

Claude Code 的互动式教程,通过11个小练习,掌握这个 AI 编程工具。

2、Claude Code Unpacked

根据 Claude Code 泄漏的源码,一步步图解演示,输入提示词后软件内部如何处理。

3、机器学习入门教程

工程师的机器学习教程,解释基本概念。

图片

1、欧洲年度树木

欧洲有一个"欧洲年度树木"的评选,初听觉得很奇怪,但仔细一想,就会发现这个活动有很多好处:提高城市知名度,促进生态保护,推动旅游业......

国内下面就是今年的"欧洲年度树木"。

立陶宛鲁凯村的橡树,树龄400年。

以下是其他入围决赛的树木。

斯洛伐克的野生苹果树

波兰的榆树

拉脱维亚的菩提树

葡萄牙的柏树

文摘

1、越使用 AI,我越不担忧

我花在 AI 编程的时间越多,对自己的职业生涯的担忧就越少,即使 AI 的编程能力越来越强。

因为,我发现 AI 编程只是流程的一部分,我的工作不仅仅是编写代码。

我的真正工作是,找出可以用代码解决的问题,然后解决它们,并验证解决方案是否有效

AI 最终或许能够完全承担中间的编码部分,并帮助解决第一部分和最后一部分,但无论如何,仍然需要有人去发现问题、定义问题并确认问题已经得到解决。

这就是我的工作的80%内容。

2、摩尔定律的不可持续性

摩尔定律指的是,大约每两年,芯片上的晶体管数量就会翻一番。

但是,它还有一个伴生效应,很少人提到。那就是,大约每五年,芯片工厂的建造成本就会翻一番,而能承担这种成本的芯片公司数量则会减半。

二十五年前,大约有40家公司,可以建造芯片工厂,每个工厂的建造成本约为20亿至40亿美元。如今,只剩下两家或三家芯片公司(数量取决于你对英特尔的乐观程度),可以建造最先进的芯片工厂,建造成本飙升到几百亿美元。

如果按照这种趋势再过10年,芯片工厂的建设成本继续翻倍飙升,也许只有一家公司或根本没有公司,能够负担这样的成本。

目前,芯片的制造工艺已经逼近1纳米,再往下发展,技术壁垒和资金壁垒将同时接近极限。

我预计,摩尔定律很快就会失效,未来增长主要在于算力,而不是单块芯片的计算能力。

未来的芯片将会像二手车,行驶速度都差不多,只是新旧差异。我甚至觉得,2035年生产的芯片和2065年生产的芯片之间,将几乎没有什么实质性区别。

言论

1、

源代码的 map 文件不小心发布到 npm,这种错误听起来似乎不可能,但当你意识到很大一部分代码库很可能是由你正在发布的 AI 编写的,一切就容易理解了。

-- 网友评论 Claude Code 源码泄漏事件

2、

人工智能的蓬勃发展,使得某些办公室工作的需求可能并不大,而将创造大量电工、焊工和水管工的工作岗位。

以前,我们告诉所有年轻人去上大学,从事银行业、媒体或法律行业,现在需要平衡一下,有些人或许更适合做体力劳动者,在水暖工和电工这些领域,职业生涯同样可以很成功。

-- 拉里·芬克,美国金融巨头贝莱德集团的老板

3、

写作的目的不在于写完,而在于增进你自己的理解,进而增进周围人的理解。

让 AI 为你写作,就像花钱请人为你健身一样。

-- 《别让 AI 替你写作》

4、

程序员的工作不是编程,而是通过抽象,来管理软件的复杂性。如果你做到了这一点,那么编程就很容易了。

-- 《你的工作不是编程》

往年回顾

制造业正在"零工化"(#344)

崖门海战的感想(#294)

大数据已死(#244)

悲观者正确,乐观者成功(#194)

(完)

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封面图

今年就将启用的腾讯总部园区,俗称"企鹅岛",里面不仅包括办公楼,还有多幢公寓楼。(via

axios 投毒与好莱坞式骗术

上周,著名软件库 axios 被投毒了。黑客拿到了发布令牌,直接发了一个新版本,里面加入了木马。

软件投毒不是新鲜事,新鲜的是发布令牌怎么泄漏的。背后的故事简直是好莱坞电影,根本防不胜防。

axios 属于使用最广泛的 JS 软件库之一,每周下载量接近1亿次,所以这次投毒的感染面很大。

而且,木马的恶性程度很高。根据官方的清除说明,如果不幸中毒,机器上所有的密钥、令牌和凭证都要作废。这个木马会扫描所有目录,收集密钥,然后发出去。

大家要知道,像 axios 这种超级流行的软件库,每个环节都有完整防护,每一行代码都被严格审查。这次攻击完全是一场精心策划的社会工程,把这些防护都攻破了。

攻击目标选定首席维护者 Jason Saayman。据本人透露,事件过程是这样的。

他们根据我的情况量身定制了这一流程,具体做法如下:

  1. 他们冒充某公司的创始人联系我,不仅克隆了该公司创始人的外貌,还克隆了该公司本身。
  2. 他们随后邀请我加入一个真实的 Slack 工作区。这个工作区使用了该公司的品牌标识,名称也十分可信。Slack 的工作区设计得非常精巧,他们设有专门的频道来分享 LinkedIn 上的帖子。我猜这些 LinkedIn 帖子最终会发布到该公司的真实账号上,整体效果非常逼真。他们甚至还创建了一些我推测是该公司团队成员以及其他一些开源软件维护者的虚假账号。
  3. 他们安排了一次与我的会面,目的是进行沟通。会议是在微软 Teams 上进行的。参会人员似乎是一群人。
  4. 会议指出我系统上的某些东西过时了。我以为是和 Teams 有关,就安装了缺失的组件,结果发现是远程木马(RAT)。
  5. 一切都安排得井井有条,看起来很正规,而且做事方式也很专业。

可以看到,这个攻击是有剧本的,每一步都经过了策划,充分准备和排练,完全为你度身定制,就等你落入圈套。

行骗者非常耐心,投入了巨大的前期成本。首先,假冒某公司的创始人联系你,为了提升可信度,还做了假的公司网站;然后,邀请你加入他们的 Slack 工作区,里面有各种讨论、项目文档、宣传物料,看上去就像真的一样;最绝的是,他们还让你在 Teams 软件上参加公司的视频会议,一群骗子亲自露面,陪你一起开会

会议开始后不久,主持人突然说:"奇怪,你的系统怎么跟我们不一样,是不是微软的插件过时了,我发你一个最新版。"你就这样收到了传过来的安装包,看到别的与会者都在等你,你也就没有多想,直接双击执行了。哦喔,就这样中招了,发布令牌一秒钟就泄漏了。

作假到这种程度,让人叹服。

这让我联想到不久前看到的一条印度新闻,作假程度有过之而无不及,也是如同好莱坞电影。

去年圣诞节,一位印度新德里的77岁老太太,收到了"警察局"的 Whatsapp 视频电话。视频右下角居然还有手语翻译。

警察跟她说,银行发现她的账户有洗钱记录,必须对她进行调查,如果不配合,账户资金将被没收,通知她远程出席法院的调查听证会。

媒体后来披露了"警察局"的布景照片,大家看看多么逼真。

前三张照片是印度警察局,最后一张是巴基斯坦警察局,它们在一栋楼里,房间紧邻着。要知道这两个国家在现实中是对立的,但是不妨碍骗子两边都骗。

再回到案子本身,几天后,老太太参加了线上听证会,在一个法院里举行,由"法官"亲自主持。他查看了资金记录,听取了"警察"的证词,向老太太询问了一些问题。

最后,"法官"告诉老太太,当局需要核实她的所有资产是否合法。她必须每天都跟警察局连线,回答问题,直到查清为止。

下面就是这个案件最精彩的部分,一连16天,老太太每天开着摄像头连线,大家看看骗子演到了什么程度。

在这16天里,老太太渐渐喜欢上了在假警局轮班的警官们。她开始称他们为自己的孩子们。而他们也反过来称她为"母亲"。

晚上,她和最年轻的军官一起阅读印度教宗教经典,这位军官请她把她觉得特别感人的段落发给他。

"他们就像家人一样,"老太太回忆说。"他们说,'女士,我们想尽快把事情解决。我们日夜为您工作。'"

天哪,骗子从早到晚演了16天,跟老太太促膝长谈,一起读经典,请教人生问题,直到深夜。这要是拍成电影,该有多动人。

老太太没有丝毫疑心,心甘情愿卖掉了自己的投资,累计九次向假警察局的账户总共转出了160万美元。

第二天,她再跟"警察局的孩子们"连线,就连不上了。

从上面两个案例,大家可以看到,现在的互联网骗局可以演到什么程度,完全是精准投放的"剧本杀",成功率极高。要是再加上 AI 的加持,几乎不可能分辨真假、。

网站开发有一条规则:客户端的每一个请求都不可信任,必须假定是恶意请求。以后,现实生活恐怕也是这样:每一个陌生人都不可信任,必须假定是恶意骗局。

算力依然不足

最近发生了三件事,说明算力当前依然很紧张。

第一件事,OpenAI 关闭了视频生成服务 Sora,主要原因是算力不够,公司要把计算资源用于核心业务。

第二件事,Anthropic 公司正式禁止将包月套餐用于第三方服务(比如 OpenClaw、OpenCode 等等)。

原因是包月套餐如果足额使用,消耗的算力将远远超过套餐费用。公司的算力很宝贵,必须优先保证自家产品(比如 Claude Code),不能让外部产品增加机房负担。

第三件事,有文章称,GitHub 今年前三个月的代码提交量是去年同期的14倍!

原因显然是 AI 编程暴增,去年年初可没有 Claude Code。GitHub 的资源根本不足以应付这种增量,所以不断发生故障

上图显示,GitHub 过去三个月的正常运行时间只有89.47%,合格数字应该是99.99%。

以上三件事说明,主要的几家 AI 服务公司,算力资源都很紧张,硬件依然不足。

这意味着,硬件价格暴涨还没到头,还会继续涨,而 GitHub 很可能会收紧免费服务,全面转向收费。

前端是不是重复劳动?

我看到一个开发者,前端本质上是相同的工作:向用户展示一些数据,并让用户处理这些数据。

他觉得,没必要重复解决同样的问题。

他就做了一个"自适应浏览器"。它通过 AI 自动生成前端 UI,后端只需要提供数据,以及网页用途的描述。

不知道这是不是前端的结局?

Adobe 修改 hosts 文件

Adobe 公司的主要产品是"创意云"套件(Creative Cloud),包含了许多著名软件,比如 Photoshop、Illustrator、Premiere。

一个网友安装后,震惊地发现,安装程序修改了他的 hosts 文件。

上图可以看到,Adobe 在 hosts 里面加了一个本地的 DNS 记录。

一个应用程序为什么要修改系统文件呢?

据知情人士透露,这是为了测试用户是否安装了 Creative Cloud。用户访问官网时,网页会向上图的域名发出一个请求,因为该域名的 DNS 记录只有本地才有,服务器收到了请求,就意味着用户安装了 Creative Cloud。

这么著名的软件,居然想出这种类似"开后门"的解法,而且对象是付钱给他的人,真让人无语。

文章

1、MDN 新前端的底层结构(英文)

MDN 是互联网最大的文档网站,本文介绍这个网站的前端架构,没想到这么复杂。

2、杀死那个写代码的人(中文)

作者是某大厂前端程序员,回顾自己这一年,从手写代码转变到 AI 编程。AI 改变了一切,消解了"35岁退休"。(@wind-liang 投稿)

3、我如何用安卓手机搭建短信网关(英文)

作者介绍如何在一部二手的安卓手机上,安装一个短信网关,通过网络收发短信(使用你自己的套餐)。

4、使用 QEMU 进行大端字节序测试(英文)

一篇 C 语言的初级教程,在本机上通过 qemu 虚拟机,运行一个不到十行的程序,就能查看某个架构是大端还是小端字节序。

6、Python 的 importtime 功能(英文)

Python 使用 import 命令输入模块,这有性能开销。本文介绍内置的 importtime 功能,可以显示每个模块加载所消耗的时间。

6、2000年库尔斯克号核潜艇灾难(英文)

2000年8月,俄罗斯核潜艇"库尔斯克"号在演习中爆炸沉没,118名船员全部遇难。这场事故发生得十分缓慢,现场一片混乱,救援工作进展不断延迟,本文用大量照片还原了整个过程。

工具

1、Google AI Edge Gallery

本周,谷歌官方推出了一款苹果手机 App,为手机提供离线使用的 Gemma 4 模型。不需要上网,手机也能使用大模型了。

2、apfel

Mac 电脑内置了一个本地大模型,可以离线使用。但是,默认只有苹果自家的 Siri 能调用,安装了这个工具以后,就可以自己在命令行调用它了。

3、Docking

为 Linux 桌面添加类似苹果桌面的程序坞。

4、Tantivy

Rust 语言写的全文搜索引擎库,可以替代 Apache Lucene,参见介绍文章

5、Open Screen

跨平台的桌面应用,用来录屏后制作介绍视频,提供各种配套编辑功能。

6、epub-tts

这个开源工具将 epub 文件转成音频文件,也就是电子书转成有声书。

7、NVTOP

一个 Linux 系统的命令行程序,用来监控 GPU 显卡的状态,等同于显卡专用的 top 命令。

8、dmcheck

检查某个主题词的域名占用情况。(@PlayerYK 投稿)

9、Reze Studio

开源的动画曲线编辑网站。(@AmyangXYZ 投稿)

10、gitlogue

这个工具可以将 Git 仓库的提交历史,在终端里面以动画形式重现,甚至可以显示为屏保。

资源

1、佛津

全球佛教古籍数字化聚合平台。(@xr843 投稿)

2、Flight Viz

实时 3D 显示全球的航班。(@haojiang99 投稿)

3、GPU 时间线

这个网站用图片展示了 GPU 显卡的发展历程,从1996年的 Voodoo 卡到2025年的 RTX 5090 显卡。

图片

1、绿化荒山的简单方法

中美洲的哥斯达黎加出产橙汁,产生了大量的橘子皮,以前都是垃圾填埋。

一个环保组织说服工厂,把12000吨橘子皮倾倒在荒山上,用来积肥。

山头覆盖了橘子皮,除此以外,没有做任何处理。

过了6个月,橘子皮彻底腐烂,成为了黑色的泥土,慢慢开始长东西了。

16年以后,当科学家重新来到现场时,那里已经是茂密的树林了。

这真是绿化荒山的最简单方法,只要堆满了橘子皮,任其腐烂就可以了。

2、2025年全球物理摄影大赛

美国、法国、日本等16个粒子物理实验室,联合举办了一个摄影比赛,邀请摄影师拍摄物理实验室,用来向大众宣传物理学。

上图是意大利国家核物理研究所 (INFN) 的低温探测器实验室,它可以将物质冷却到仅仅略高于绝对零度。

上图拍摄地是法国的重离子国家加速器研究中心,拍摄的装置是直线加速器的供电系统。

更多照片看这里

文摘

1、为什么沙子有粘性?

我们去海边玩,沙子会粘在皮肤、鞋子、衣服和头发上。

沙子的主要成分是二氧化硅,跟岩石一样。岩石没有粘性,为什么沙子会有粘性呢?

原来,沙子本身没有粘性,但具有亲水性,它会吸水。人体也是亲水的,在烈日下汗流浃背。当沙子接触到湿润的东西时,水分子之间就会产生粘性。

皮肤上往往还有油脂或者防晒霜,它们也会让沙子粘在皮肤上。

另外,皮肤还有一些微小褶皱,也会卡住沙子。

总之,想要去除沙子,就是等到皮肤变干,或者用水冲洗。

言论

1、

如果你认为编写代码的速度是你的问题,那你面临的问题更大。

-- Andrew Murphy,澳大利亚程序员

2、

有一种兴奋,叫做2017年才刚接触加密货币的人才有的兴奋。

-- Andrew Murphy,澳大利亚程序员

3、

一项民意调查发现,美国年轻人对于婚姻、子女、信仰的重视程度,远不及他们的父母,对于传统的价值观----爱国主义、宗教、社区和家庭也很冷淡。

年轻人把市场和金钱当作道德准则。在他们眼里,市场决定了事物的价值、事件的意义、谁是正确的、谁是赢家、谁举足轻重。

-- 《预测市场的最糟糕后果》

4、

对我来说,未来城市实际上是像阿姆斯特丹那样的地方,到处都是舒适的街道和自行车道,而不是像迪拜那样的地方,有16车道的高速公路,以及一群被压迫的劳工阶级在俗气的豪华购物中心里工作。

-- Hacker News 读者

5、

高校都要求博士生发表论文,至于你写什么、怎么写的、内容与研究方向有没有关系,系里其实都不在意。系里需要论文,因为论文能证明经费的合理性,而经费又能证明系的存在价值。学生只不过是达成这个目标的生产资料。

-- 《机器没问题,有问题的是我们自己》

往年回顾

HDMI 2.2 影音可能到头了 (#345)

巧妙的灯泡钟(#295)

摩天大楼是反人类的(#245)

你做过不在乎结果的项目吗?(#195)

(完)