设计哲学：Virgil Abloh——一切都加上引号
Virgil Abloh凭借土木工程学位和3%的改变，缔造了2010年代最具影响力的设计生涯。
Design & Culture写作
关于设计、开发、AI基础设施和产品构建的思考。
每个钩子都是一道伤疤：代码中编码的84次智能体失败
84个钩子拦截了Claude Code暴露的26种生命周期事件类型中的15种。每一个钩子都可以追溯到一次具体的生产事故：被清空的缓存、被泄露的凭证、虚构的测试。
AI & Technology智能体并没有变聪明——变的是项目
从第1次会话到第500次会话,模型始终如一。改变的是项目。这重构了整个AI生产力的讨论框架。
AI & TechnologyFork Bomb 救了我们
LiteLLM攻击者犯了一个实现错误。正是这个错误，让47,000次安装在46分钟内被发现。
AI & Technology交接文档：跨会话的智能体记忆
一份诊断经历四天内三次修正后仍然存活，并指导了一项将页面加载从14秒缩短至108毫秒的修复。交接承载着智能体无法自行获得的上下文。
AI & Technology午夜时分
从午夜到凌晨6点，Googlebot 抓取21,000个页面，Bingbot 抓取10,000个，综合检查则遍历15,000个页面。这个网站凌晨3点的活跃度远超下午3点。
AI & Technology一万七千个信号
我的知识库中有17,900个信号，来源涵盖arXiv、Semantic Scholar、HN、NVD等12个渠道。绝大多数是噪声。正是这些噪声，教会了我什么才是真正的信号。
AI & Technology证据门槛
"我认为"和"应该没问题"不是证据。每份完成报告都需要文件路径、测试输出或具体代码。在AI输出看似合理的时代，举证的纪律至关重要。
AI & Technology每晚入睡前我都会运行的检查
每晚例行：15,000个页面逐一检查，TTFB实测，缓存验证，站点地图爬取。这套睡前流程，正是运维纪律的栖身之所。
AI & Technology质量是唯一的变量
时间、成本、资源和精力都不是约束条件。问题不在于什么最高效，而在于什么是正确的。一套与AI智能体协作构建的哲学。
AI & Technology审美是基础设施
当智能体生成越来越多最终交付的产出时，质量上限取决于你将审美判断编码进系统的能力。审美在变得可查询时才能规模化。
AI & Technology复合上下文：为什么AI项目越做越顺手
你用AI智能体解决的每一个问题，都会沉淀下上下文资产，供下一次会话连本带利地提取。这就是上下文复利效应。
AI & Technology外部出版物
技术写作： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
本地运行大型语言模型的全面硬件建议和成本分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
针对不同AI工作负载比较NVIDIA最新数据中心加速器的GPU选择指南。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
深入技术分析Google张量处理单元从TPUv1到TPUv5的演进。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
容器化环境中GPU集群的资源共享策略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
使用Ray框架构建和管理分布式AI计算的指南。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
开源LLM经济学分析和DeepSeek的竞争定位。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
未来数据中心电力需求和NVIDIA下一代GPU路线图。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
为下一代AI基础设施供电的小型模块化反应堆解决方案。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek多头压缩架构创新的技术分析。