나는 내가 살아온 삶에 만족하는가? - No 나는 내 삶에서 진정으로 나였던 적이 있는가? - No 나는 나 자신에 대해 좋게 느끼고 있었는가? - No 나는 내 삶의 소중한 사람들에게 내 진심을 제대로 표현했는가? - No 내가 죽는다면, 내 영혼이 이 세상에 온 목적을 이루고 죽는 것인가? - No

Menschen, die heute 60 Jahre alt sind, waren im Jahr 2001 erst 35 Jahre alt.. Das Leben ist wirklich nur ein kurzer Augenblick.

Echo 原生轻量 Docker 桌面管理工具 👉 github.com/echo-and/echo

Qwable 3.6 35b Based on Qwen-3.6-35B with Fable 5 style reasoning and assistant traces. Download and test it out huggingface.co/Mia-AiLab/Qwa…

제가 매번 부르짖던 내용을 뉴스타파에서 취재해주셨네요ㅠㅜ 저관여층을 황교안 지지자로 테라포밍하는 과정이 어떻게 이뤄지는지 보시면 좋을듯 newstapa.org/article/jjr2P

RT @Jamstice: 다른 각도에서 찍은 것도 웃김ㅋㅋㅋㅋ트럼프 따라오는 거ㅋㅋㅋㅋ

When you can't have all animals as pets..🐕🐾😅

[속보] 특검, '여론조사비 대납 의혹' 오세훈에 징역 1년6개월 구형 yna.co.kr/view/AKR2026061711…

AI영상기술 가장 뽕뽑고 있는 건 할리우드가 아니라 EBS인 듯. 이런 것도 있고 프로그램 내 재현영상이나 설명영상도 AI엄청 씀.

B/B trees -> read-heavy tasks LSM trees -> write-heavy tasks Quad trees -> 2D coordinates (lat/long) Oct trees -> 3D coordinates AVL / Red-Black trees -> ordered maps Merkle trees -> git/data integrity Segment / Fenwick trees -> range queries

AI just took my fucking job

我感觉大家对 Cloudflare 的开发程度依然不足 1%。 它现在出了太多的功能。 对象存储用 R2。 后端 API 用 worker。 AI 网关用 AI Gateway。 重计算的，用 Container。 缓存用 KV。 数据库用 D1。 如果用 PostgreSQL，可以用 HyperDrive 连一下。 等等，还有很多很多，只有你想不到。没有他做不到。 关键是真他妈便宜。免费额度就能用很久。什么叫免费额度？就是一分钱不掏啊，赛博菩萨。

사라진 Claude Fable 5 다시 살리는 4가지 방법 👇 1. Fable 5 system prompt 받기 github.com/elder-plinius/CL4… 2. Claude Code 프로젝트 폴더에 넣기 3. `claude --dangerously-skip-permissions --system-prompt-file CLAUDE-FABLE-5.md` 로 실행 4. 모델을 Opus 4.8 Max로 전환

새로운 시대엔 새로운 전략이 필요합니다. 민주당을 바꾸는 가장 빠른 방법은 민주당에 가입하는 겁니다. 당원 중 20대는 5.9%, 50대는 29.6%. 1인1표 정당에서 머릿수가 곧 발언권입니다. 20대 인구는 대한민국의 11%인데, 민주당 당원 중에는 5.9%입니다. 우리세대의 한 표는 태어날 때부터 반 토막이었습니다. 50대의 목소리는 인구 대비 두 배로 반영되고, 20대의 목소리는 절반도 반영이 안 됩니다. 민주당이 2030 마음을 못 읽는 게 아니라, 읽을 필요가 없는 구조인 겁니다. 이 구조를 깨는 방법은 딱 하나입니다. 당원이 되어서 바꾸는 것. 월 1,000원, 가입 3분. 그게 유능한 민주당의 새로운 전략가 정민철을 만듭니다. membership.theminjoo.kr/#ope…

一个12B的本地模型，直接把Fable 5的推理链条蒸馏进去了，现在你能在消费级显卡上离线跑顶级coding能力。 这个Gemma 4 12B Coder GGUF是基于Google的gemma-4-12B-it微调的，专门针对代码生成和复杂推理。 训练数据里用了Composer 2.5的真实通过案例，还让Fable 5帮着补全那些难搞的case，结果就是每一步推理都导向能真正跑通的代码。 最爽的是它走GGUF格式，12GB显卡就能顺畅跑，甚至CPU也能用。 调试、补全代码、生成复杂算法、做链式思考提示，全都本地搞定，不用交API费、不用担心导出管制。 以前大家觉得前沿模型要么云端用要么根本跑不了，现在开源社区直接把Fable 5的思考方式打包成能塞进你笔记本的版本。 模型还在快速迭代，下载量已经破六千，社区反馈它在本地coding场景里特别能打。 这波操作把“强大但受限”和“本地可用”之间的鸿沟给填上了。 真正的AI生产力，从来不是等大厂放行，而是社区自己动手把能力解放出来。

주말엔 열심히 운동하고 단식하면서 충전하다가, 월요일 출근으로 열받아 폭식하는 무한 Loop 엔지니어링..

1590억 달러짜리 회사 CEO가 한 조언 (Stripe CEO) 중학생이 봐도 이해할 만큼 쉽다. 하지만 인생을 관통하는 말들. 1. 깊게 파라 2. 전문가가 돼라 3. 많이 읽어라 4. 열심히 하는 걸 즐긴다면 끝까지 해라 5. 인터넷으로 뛰어난 사람들과 친구가 돼라 6. 직접 만들어라 7. 잘하는 사람을 가까이에서 봐라 8. 빨리 시작해라 Stripe는 그냥 결제 회사가 아니다. 전 세계 결제 수단을 붙일 수 있게 해주는 금융 인프라 회사다. 2025년에 총 1.9조 달러 규모의 거래를 만들었다. 전 세계 GDP의 약 1.6%다. 그런 회사를 만든 사람이 남긴 조언은 생각보다 너무 단순하지만 강력하다.

这篇论文说的是一件大多数工程师听了会不舒服、但可能无法反驳的事：人工 Code Review 这道门，可能已经没有理由继续存在了。 核心观点：人类做代码审查的目的是发现 bug、传播知识、保障代码质量，而这些事情 AI Coding Agent 都能以更低成本、更高吞吐量完成。并且「让 Agent 写代码、人类继续当必须的审查员」这条路，既不能提供真正的质量保证，也无法跟上 AI 辅助开发的吞吐速度。 作者 Martin Monperrus 的逻辑很直接：Code Review 是在「人写代码、人审查」这个假设下演化出来的工程实践。当写代码的主体变成了 AI Agent，审查逻辑自然也应该换，Agent 有更好的 Agent 来审查它，而不是靠人类降速到 Agent 的输出吞吐量。他把「人类继续审查 AI 代码」定义为既无法提供有效保障、也无法规模化的死胡同，并给出了替代框架。 这篇论文里最值得认真思考的是它提出的问题框架：Code Review 的价值究竟在哪？如果答案是「在于人类的判断」，那么当 AI 的判断在代码质量维度超越多数工程师时，这个「在于」的前提还成立吗？这个问题，现在问，还不晚。 以前我们关注 Code Review 能不能发现问题，以后可能更要关注「谁在 review、review 本身还需不需要存在」才是关键。 arxiv.org/pdf/2606.13175

海外网友扒了1680 份 Anthropic 工程师的简历，先说我觉得最反常识的几点： 第一，招的几乎全是搞 infra 的，不是 researcher。 第二，几乎不招初级员工。中位数的工作经验是12.2年。只有13%的人有博士学位。 第三，最大的人才来源不是OpenAI和DeepMind，而是Google和Meta。 第四，如果是 junior ，一个特别"干净"的典型画像是这样的：MIT，IOI 银牌，Codeforces 2900 。 一篇非常好的文章，作者是做招聘的，把当前雇主一栏写着 Anthropic 的 LinkedIn 主页全爬了下来，共 5306 人。从里面筛出 1680 个真正做工程的，再去翻他们进 Anthropic 之前写的 7986 段过往岗位描述。 可以一观Anthropic的人才构成。 1、Anthropic几乎是一夜之间把团队搭起来 现在还在 Anthropic 的工程师里，2021 年之前就进来的，只有 15 个人。 真正的大扩张是在2025-2026年。2025 年一年，工程组织差不多扩了3倍，招了686个。2026 年看起来也会接近这个节奏：截至 6 月，已经招了455个。 现在团队里一半人入职还不到一年，过去 12 个月进来的占53%，在职时间中位数10个月。 也就是说，这是一个在大概 18 个月里，被非常快地搭起来的巨型团队。 2、他们几乎只招资深工程师 这条我觉得最反常识。 进Anthropic之前，这些人的中位工作经验是12.2年。中间 50% 的人，经验8.8到16.5 年。 1680个人里，工作经验不到3年的只有 50 个；44%的人有 13 年以上。应届这块基本等于没有。 所以一个典型的 Anthropic 新人是这样的：已经工作 12 年，但进公司才 10 个月。 3、他们其实更看重 infra，不是我们以为的“搞研究” 40% 的人背景里出现了 infrastructure。 backend、distributed systems、databases、security 这几个方向，各自都在 20% 左右。 而reinforcement learning，只有3.3%人。 也就是说，典型的 Anthropic 工程师，过去十年更像是在 hyperscaler 或 infra-heavy startup 里搭大规模生产系统的人。 4、最大的人才来源不是 AI lab，是 Google 大家总觉得 Anthropic 很多人来自 OpenAI 和 DeepMind。 但实际上，它最大的人才管道是 Google，而且领先很多。 除了 Google，它明显还偏爱那些以工程严谨著称的地方：Stripe、Databricks、Snowflake、Palantir、Airbnb。

I've used Kubernetes for years, and it was time to make the TUI suitable for me. Inspired by k9s and lens. Here is kli.