文章记录作者发现 AliExpress 首页在 Firefox/Chrome 中通过高度混淆的 Alibaba AWSC 脚本 collina.js 和 fireyejs.js 创建两个运行中的 WebAudio 图，用于生成并分析音频波形以进行浏览器/设备指纹识别。该音频图最终通过零增益节点连接到系统音频目标，因此用户听不到声音，但浏览器仍会保持音频处理活动；在作者的设备上，这导致 PC 的蓝牙音频路径持续激活，使支持多点连接的蓝牙耳机无法从 PC 切回手机播放，关闭标签才解决，而普通静音无效。作者还发现脚本收集 canvas、WebGL、硬件、屏幕、WebRTC、性能计时、交互事件等大量指纹数据并传送到阿里遥测服务，可能用于反欺诈、机器人检测或用户追踪。最后作者提供 uBlock Origin 规则屏蔽这两个脚本，验证可阻止隐藏 AudioContext 创建，但也提醒可能增加验证码或影响登录/支付。

Oxc 是 VoidZero 基于 Rust 开发的一体化前端工具链底座，近期在 Oxlint 和 oxc-transform-react 中内置支持 React Compiler，直接复用自身原生AST消除Babel体系下的AST转换开销，编译速度较 babel-plugin-react-compiler 快10倍以上，同时配套22条校验规则、优化报错诊断、缩减二进制体积并完善SourceMap，Vite项目升级对应插件即可快速接入，该能力也为Rolldown等下一代前端打包器夯实基础。

Node.js Interactive 2026于美国亚特兰大举办，会议聚焦开源维护人力、npm供应链身份安全、版本可复现性等议题，确认Node.js 27起调整发布节奏，每年仅推出一个大版本；同时QUIC/HTTP3仍在迭代，官方持续完善文档与测试基础设施，探讨AI在开发流程中的定位，明确AI仅为辅助工具，开发者仍需承担系统交付责任，并开放开源实操共建活动。

OpenRouter 宣布将与 Stripe 合并/加入 Stripe，称此举将帮助其推动全球经济增长。OpenRouter 表示，自己作为最大且首个模型市场与网关，目前每天处理超过 10 万亿 tokens，服务 400 多个 AI 模型和超过 1000 万开发者与企业。加入 Stripe 后，OpenRouter 将继续保持现有名称、产品、路线图和运营方式不变，并承诺模型路由决策仍以用户利益为核心，不会偏向任何模型、供应商或母公司。其使命是构建一个多模型并存、开放透明的 AI 生态，避免单一模型因惯性成为默认选择。选择 Stripe 的原因包括其强大的金融基础设施、开发者 API 标准、全球客户网络、反欺诈与滥用治理能力，以及帮助 OpenRouter 更快服务开发者的能力。文章最后表示交易预计在未来几周内完成，并呼吁相信其使命的人加入团队。

Lovable 选择从 Next.js 迁移至 TanStack Start，核心目的是吃自己的狗粮（dogfooding），验证自家基于 Cloudflare workerd 的平台能否承载千万级单站点流量，同时统一技术栈、沉淀可直接给 AI 编码 Agent 使用的工程规范；TanStack Start 适配 workerd 同构运行模型、抽象更简洁、Vite 驱动的开发启动更快内存占用更低，AI Agent 更容易写出正确代码，不存在 Next.js 多版本、App Router/Page Router 混杂带来的知识冲突问题；项目采用双框架并行 + 共享 90% 以上业务代码、AI 批量迁移的渐进方案，灰度阶段因模块预加载大 JSON 引发 V8 隔离实例 OOM，优化后 TTFB 中位数下降 49%，CI 构建耗时缩短，最终 lovable.dev 和普通用户应用共用同一套 app-loader worker 运行。

本文从音频采样、正弦波与谐波构成音色、ADSR音量包络等底层声学原理切入，以对数频率空间解释八度与音程，推导十二平均律$2^{1/12}$半音换算公式及MIDI转频算法，将音阶抽象为半音步长数组、调式等价于数组循环移位，定义[0,4,7]大三、[0,3,7]小三和弦结构，利用罗马数字实现和弦相对寻址，把五线谱理解为音高与时值的序列化编码，并提供基于JavaScript Web Audio API的代码示例，可直接构建音阶、和弦进行与自动旋律。

这篇文章复盘了1996年id Software一次失败的商业尝试：当年《雷神之锤》试玩版仅占光盘22MB空间，id就把自家全部游戏加密放进这张售价9.95美元的CD里，玩家拨打电话热线付费拿到解锁码就能开启完整游戏，想绕开中间商直接卖游戏；这套由TestDrive提供的保护方案本质靠代码保密，没有真正的密钥，黑客团体GNOMON在光盘发售仅39天后就放出破解工具QCRACK.EXE，可直接算出解锁码免费解开全部游戏，光盘内部还遗留明文配置文件、程序bug、废弃临时文件等大量漏洞，甚至付费用户反倒遇到部分游戏无法解锁的问题；这次计划彻底崩盘，仓库积压近15万张光盘，文章还拆解了这套解锁系统的内部工作流程与破解原理，还原了90年代CD‑ROM时代软件保护的真实教训。

本文探索在 TypeScript 类型层面实现完整算法，采用皮亚诺递归类型编码自然数，基于条件类型与 infer 推导实现类型层面的数组遍历、奇偶过滤与求和；但皮亚诺方案线性递归深度极易触达 TS 类型实例化上限，作者提出改用十进制字符串大数表示降低递归复杂度，还通过 fork 修改 TS 编译器，新增参数关闭递归深度校验、支持直接输出类型计算结果，以此突破编译器限制完成编译期数值计算，属于对类型系统极限能力的趣味实验。

这篇博客介绍了源自yyjson的yy浮点转字符串算法，它属于Schubfach家族，虽没有相关论文、曝光度低，却是性能顶尖的dtoa实现；该算法依靠预计算10的幂次，仅执行一次乘法，通过移位得到半ULP值δ，配合两组十进制候选值与带奇偶偏置的三条判断谓词，寻找可以无损往返解析的最短十进制字符串，文章借助E4M3低精度浮点格式提供交互式可视化工具拆解算法流程，并分析了由定点查表截断引发的边界案例，说明算法依靠阈值偏置修正误差以选出更短输出，同时还提到Schubfach系列算法会无害地误标记最小正规double为非规则浮点数这一有趣细节。

OpenLogi 是一个用 Rust 编写的本地优先工具，定位为 Logitech Options+ 的替代方案，强调无需账号、无遥测、无云端。它通过 HID++ 协议直接控制罗技设备，支持 Bolt、Unifying、Lightspeed 接收器、蓝牙和 USB 连接，可重映射鼠标/键盘按键、设置 DPI 与预设、控制 SmartShift 滚轮模式，并显示设备电池状态。所有绑定和配置保存在用户可编辑的本地 TOML 文件中，支持 macOS、Linux 和 Windows，提供 Homebrew、安装包等方式。项目还说明与 Logitech Options+/Solaar 可能冲突、macOS 需要辅助功能权限、更新检查默认关闭，以及 Flow、配对、导入 Options+ 设置等功能仍在开发或路线图中。它并非 Logitech 官方产品，目前处于活跃开发且尚未稳定。

Nolan Lawson 在文章中将AI比作冲击前端行业的小行星，他观察到不少知名前端内容创作者淡出或转向AI话题，实测大模型能够高质量解答浏览器CSS性能排查问题；他指出受AI影响，前端行业出现代理写代码风险容忍度变高、AI代理体验超越开发者体验、Web标准会弱化仅优化书写体验的特性等变化，并提出前端教育可以聚焦架构选型、打造适配AI的网站、修复AI产出的糟糕代码这几个发展方向，同时也表达了对现有Web形态存续的担忧，认为从业者不应回避AI带来的行业剧变，要正视这场改变职业轨迹的变革。

rifm 是 TrySound 出品的超轻量无依赖 React 输入格式化库，体积仅 800b 左右，支持组件与 Hook 两种用法，依靠自研的接受符号算法解决格式化输入最头疼的光标跳转问题，可无缝适配任意输入组件，快速实现手机号、货币、卡号等掩码格式化。

MicroLighter 是 2KiB 零依赖语法高亮库，借助 CSS Custom Highlight API 避免 DOM 插入大量 span 标签，基于 TextMate 文法，支持按需加载多语言、WebComponent、可编辑代码块，牺牲部分语法精度换取极小包体积。

本页面是 Kagi 的产品更新日志/Changelog 汇总，内容覆盖 2025 年到 2026 年多次版本更新，重点介绍 Kagi Search、Kagi Assistant、Kagi Translate、Kagi News、Kagi Maps、Orion 浏览器、Kagi API 以及 Small Web 等产品的功能演进。页面中提到的关键更新包括：Kagi Search 新增“自动从搜索结果中移除付费墙链接”的设置；股票组件得到增强，可显示 ETF 信息和价格图表；Assistant 推出 iOS 与 Android 原生应用，并支持线程反馈、导出/删除、跨线程搜索、更丰富的消息渲染等功能；Kagi 还新增了完全关闭搜索中 AI 功能的选项，并持续改进搜索组件，如体育比分、骰子、汇率转换、股票等。Kagi Translate 上线移动端应用、增加多语言支持、改进文档翻译和校对功能，但因成本原因一度暂停免费访问并转向订阅模式；Kagi News 推出每日新闻摘要、内容筛选、时间回溯等功能；Kagi Maps 增加热门区域、POI 信息、第三方链接和 OpenStreetMap 问题反馈；Orion 浏览器发布 1.1 版本，带来新界面、容器隔离和个性化边框等特性；Kagi Search API 也进入公开预览，允许开发者将 Kagi 搜索能力接入自己的应用。此外，页面列出了大量具体 bug 修复、社区反馈、模型更新、隐私功能改进（如 Privacy Pass、Tor 访问）以及 Kagi 在媒体和社区中的传播情况。

GTKX是面向Linux平台的开发框架，依托Rust FFI桥接，支持开发者使用React与TypeScript编写应用，直接渲染原生GTK4、Libadwaita控件，无需WebView或Electron，具备类型自动生成、热更新、CSS-in-JS、配套测试工具，还内置MCP服务对接AI代理，配套CLI可快速初始化、构建项目，产出标准GNOME原生应用。

这篇文章介绍了 HTML 正在逐步承担过去需要 JavaScript 才能实现的许多动态功能。作者列出了多个现代浏览器中仅靠 HTML 属性和原生元素即可完成的示例，包括使用 popover 和 popovertarget 实现弹出层、使用 dialog 创建模态框、使用 details 的 name 属性实现手风琴效果、使用 command 和 commandfor 控制弹出层、使用 loading="lazy" 延迟加载图片、使用 hidden="until-found" 在点击锚点时显示隐藏内容，以及使用原生颜色、日期、范围、进度、量表输入和 datalist 自动补全等功能。文章同时提醒，这些功能虽然有趣，但部分浏览器实现仍不成熟，跨浏览器样式差异较大，无障碍支持也可能不足，因此在实际项目中需要谨慎评估。

这篇文章以《超级马里奥》从伪 3D 视差效果到可自由控制相机的真 3D 世界为类比，系统讲解 CSS 3D 核心属性与搭建思路，重点说明了perspective、transform-style: preserve-3d等关键 API、常见浏览器踩坑点、性能与无障碍优化手段，同时点明 CSS 3D 的能力边界，复杂三维场景更适合 WebGL 实现，并附上实用速查清单。

PDIA 公共领域图像档案库的随机浏览页面，陈列一万余件已过期版权的历史图像，涵盖中世纪手稿、版画、生物图谱、神话、风景等多元题材，标注作者、年代与印刷品售卖信息，这些素材大多支持免费下载再利用，数据库还在持续更新。

这篇文章是一篇带有强烈批评色彩的博文，作者围绕 Aaron Swartz 的案件与 Meta 的 AI 数据抓取行为展开对比。文中指出，Aaron Swartz 是 RSS 协议的共同创建者之一，曾因从 JSTOR 下载约 70GB 学术论文而被美国司法系统以极重罪名追诉，面临最高 35 年监禁、100 万美元罚款及资产没收等后果，最终在巨大压力下选择自杀。作者认为，Swartz 的行为本质上是知识传播与学术资料存档，却被法律系统过度惩罚，成为“杀鸡儆猴”的典型案例。

与之形成鲜明对比的是，文章称 Meta/Facebook 曾大规模下载或抓取约 80TB 书籍用于训练 AI 模型，却几乎没有受到实质性后果，最多可能只是面临一笔相对轻微的财务处罚，而相关 AI 模型仍在持续为公司创造利润。作者将两种行为的目的进行对比：Swartz 是为了公开、传播和保存知识；Meta 则是为了强化其专有 AI 系统，同时带来环境成本，并使科技亿万富翁进一步积累财富。

文章还表达了作者对 Aaron Swartz 的愤怒与同情，虽然作者称自己从未见过 Swartz，但经常“替他生气”，并表示这种情绪让自己变得更加激进。文末还附带了花栗鼠和猫的照片，以及关于 AI、Aaron Swartz、自然摄影等标签，整体语气带有讽刺、不满和对科技巨头与司法制度双重标准的批判。

文章核心是在批评 Aaron Swartz 因抓取学术资料而被重罚致死，与 Meta 大规模抓取书籍训练 AI 却几乎免责之间存在的巨大双重标准。

Instacart 这篇文章介绍了其如何将原本由 PostgreSQL、Elasticsearch 和 FAISS 分别承担的商品数据、关键词搜索和向量搜索逐步整合到 PostgreSQL 上：先用 PostgreSQL 的全文检索替代 Elasticsearch，再借助 pgvector 加入向量检索，从而把关键词匹配、语义搜索、库存、价格及商品属性过滤放到同一个数据库中处理，减少数据同步、跨系统查询和应用层过滤带来的复杂度及 overfetching。通过索引、分片和查询优化，他们最终构建了一个统一的混合搜索基础设施，在保持大规模商品搜索性能的同时降低了系统复杂性，并使无结果搜索下降约 6%，证明对于数据本身高度依赖关系型查询和实时过滤的电商场景，PostgreSQL + pgvector 可以成为 Elasticsearch/专用向量数据库之外的一个很有竞争力的方案。

本文报道称，一个名为“Hanover Institute”的网站表面上看似一家研究以色列/巴勒斯坦问题的新智库，但实际上并非真实智库；其报告没有作者署名，并在页面底部注明该机构是以色列政府广告机构委托 Piro Inc 创建的。该网站自8月6日开始发布内容，仅一周多就发布了至少100篇报告，主题集中于以巴冲突、加沙局势、AIPAC、反犹主义等问题，并采用类似美国智库的报告形式，包括目录、脚注、数据表格和相对中性的措辞，被认为可能是为了迎合并影响 Claude、Gemini、ChatGPT 等 AI 聊天机器人的引用与回答。Piro 的官网称其提供“AI Story Optimization”服务，即制作内容以便大语言模型评估可信度，外界也将这种影响 AI 的做法称为“LLM poisoning”。报道指出，Piro 已从以色列政府获得90万美元合同，并通过法国公关集团 Havas Media 分包执行；其报告有时甚至与以色列政府叙事不一致，例如称“外国资金资助大学导致反犹事件”的解释“薄弱且例外很多”。NewsGuard 分析师认为，这些网站显然是面向对美国冲突议题感兴趣的受众，通过搜索引擎或 AI 聊天机器人传播，并精准模仿可信美国智库的命名、版式和美国国旗配色。文章还提到，RS 使用 GPTZero 随机检测12篇 Hanover Institute 文章，其中11篇被高置信度判定为 AI 写作，1篇为中等置信度。此外，以色列还聘请前特朗普竞选经理 Brad Parscale 创建亲以色列网站，合同金额为4650万美元，目的是影响聊天机器人；此前调查显示，部分聊天机器人已经引用或受这些网站影响。Piro 向美国司法部提交的文件并未明确说明其工作是影响 AI，但其联合创始人 Daniel Rosenberg 曾在 LinkedIn 上宣传公司能够影响 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 的回答。

这篇文章评测了阿里 Qwen 实验室发布的 Qwen 3.8 27B：一个 Apache 2.0 许可、27B 参数、支持视觉、可本地运行的开放权重模型。作者认为它能力出色，17GB Q4KM 量化版可在高端消费级硬件上完成视觉定位、代码生成、工具调用和驱动 coding agent 等任务，但默认 reasoning_effort 为 xhigh 导致严重“过度思考”，简单任务也会消耗大量推理 token 和时间；例如生成 SVG 时效果惊艳但耗时过长，建议从 low 或关闭推理开始使用。文章还指出该模型在 bounding box、构建小工具和 Pi agent 流程中表现可靠，但本地推理速度仍偏慢，约 15-30 tokens/s，MTP 等优化可显著提升速度。总体看，Qwen 3.8 27B 展示了开放权重本地模型在长上下文、视觉、代码和工具调用上的快速进步，但性能仍是其成为日常主力工具的主要瓶颈。

John Gruber 在文中强烈批评 Anthropic 宣布 Claude 将按欧盟“AI 生成内容透明”要求对文本进行“水印”的做法。他指出所谓水印并非隐藏不可见字符，而是在模型逐词生成时，通过秘密密钥控制的“绿/红”词表概率偏差，让文本留下可被统计检测的来源指纹。作者认为这种做法本质上是“污染写作”：即使只是轻微改变用词，也会损害精确性、清晰度和读者体验；而且只有 Anthropic 能检测，用户却无法验证，可能造成误判，尤其影响校对、引用和人类写作。他还批评欧盟法规是过度官僚化、不切实际，诚实用户受害而恶意用户可通过改写规避；并借 Google SynthID 的文本水印例子和“点赞/点踩”数据，反驳“水印不影响质量”的说法。文章最后讽刺 Anthropic 作为高估值公司却声称无法只在欧盟地区实施水印，并对比 OpenAI 更模糊的“来源信号”表述，认为秘密水印对写作生态具有毒性。

这篇文章中，作者表示虽然自己很支持AI，但对越来越多未经审阅和编辑的AI生成内容感到厌烦，因此提出“AI;DR（AI; didn’t read）”这一说法：如果发送者没有在意到去检查和修改AI输出，读者也可以选择不读。作者认为，在2026年大家使用AI辅助创作已经普遍，但同事沟通、个人newsletter或社交内容既然署名，就应该保留人类判断和编辑，而不是直接粘贴AI“slop”。客服等场景可以接受AI生成，但个人表达不应如此。文章还补充了相关网站 dontpastetheai.com，并提到该观点在Hacker News上引发大量讨论。

本文回顾了作者如何从2017年接触天气气球/无线电探空仪追踪，到2018年以玩笑方式注册 sondehub.org 并逐步发展出独立数据管道、开放 API、预测器和反向预测系统。SondeHub 最初只是把用户重定向到 Habhub，后来因气象气球数据量增长、服务器压力和政府机构查询需求而扩展，能够追踪探空仪落地、推断发射场位置，甚至识别军事设施和舰船。2021年起作者开始处理敏感军事请求，并应要求删除部分发射点；2023年“中国间谍气球”事件及美军击落业余气球后，网站流量激增，收到更多 .gov/.mil 和航空机构请求。2024年底，作者发现 API 被某 AWS 来源持续滥用，结合数据模式怀疑其被用于乌克兰战争中的目标定位或无人机“冲浪”，于是通过乌克兰军事聊天渠道联系相关方，提供本地预测器部署方式，并请求 AWS 不要封禁来源或泄露请求日志。此后还出现美国战争部长办公室情报与安全部门的数据请求（因无社区利益而收费但未获付款）、NTSB 就犹他州气球事件询问、FAA/塔台询问气象气球运行、市民寻找丢失探空仪、GPS 干扰/欺骗监测，以及大量来自气象、军事、媒体、研究机构甚至带有奇怪头衔的邮件。文章以这些“混乱”的跨领域互动为主线，说明一个原本面向爱好者和公民科学的天气气球追踪项目，如何被卷入军事、航空安全和地缘政治冲突之中。

这篇文章提醒读者，当别人向你提问时，他们想要的是你个人的判断、经验和看法，而不是一整段由 ChatGPT 等 AI 生成的通用回答。作者指出，直接把问题丢给聊天机器人并复制回答看似快捷，实际上并没有提供真正价值，因为对方也可以用同样工具获得类似答案。文章建议可以合理使用 AI 作为起草或润色工具，但要亲自阅读、筛选真正有用的内容，并用自己语言表达；如果某些内容确实有价值，可以引用并说明原因；如果没有明确意见，也可以直接承认。网站还提供可转发给那些在私信、Slack 或代码审查中粘贴大段 LLM 文本的人的链接，以及更直接甚至“更粗”的版本，供教师或朋友使用。整体语气带有讽刺和幽默，强调人应保留思考与表达，而不是成为 AI 答案的中间人。

文章讲述作者在经历 YC 创业时期曾未提及自己 7 个月大的女儿，如今有了两个孩子、一只狗和极满的日程。他认为孩子是自己生命中最好的部分，但也承认孩子会显著减少可用于事业的时间。作者引用 Paul Graham 的观点，并指出许多他崇拜的创始人和“builder”在传记中往往也是糟糕的父母，例如 Steve Jobs、Einstein、Elon Musk 等。虽然许多有抱负的父母选择把育儿委托出去，但他不接受这种做法，也不相信所谓“质量时间”可以简单替代陪伴数量；孩子年幼时恰恰与自己的职业黄金期重叠，使他明显感到生产力下降、人生更短。文章的核心不是抱怨，而是拒绝在“伟大成就”和“伟大父亲”之间二选一：作者重新定义自己的抱负，认为抱负既包括创造伟大事物，也包括成为好父亲。他的策略是保持专注、减少无意义消耗、提升执行力，通过明确工作目标、关注健康、固定与孩子相处的时间（如工作日晚餐、周末优先家庭）以及删除浪费时间活动，来实现事业与家庭的复利式成长。最后，他呼吁人们要有足够的野心去做一个有抱负的父亲。

这篇耶鲁公共卫生学院网站文章报道了一项尚未同行评审的新研究，研究由耶鲁公共卫生学院研究者主导，模拟了美国若采用类似“Medicare for All”法案的单一支付者全民医保体系可能带来的影响。研究使用2024年的医疗支出、保险覆盖和死亡数据，估计全民覆盖每年可减少约1.04万亿美元医疗支出，降幅接近20%，即使考虑无保险和保险不足人群新增医疗需求后仍如此。研究认为主要节省来自降低药品价格、按Medicare水平向医疗服务提供方支付、减少行政成本、减少欺诈性计费，以及减少可避免的急诊和住院。即使在较保守假设下，年节省也至少可达6630亿美元，并且上述节省已考虑约3040亿美元用于满足未满足医疗需求、补偿原本未获报销的医疗服务以及提供全民牙科覆盖。研究还估计，全民覆盖每年可避免约62,863人死亡，其中约29,631人来自已有保险但保障不足的群体；若逆转2025年以来实施的保险覆盖削减等政策，每年还可再避免51,311人死亡，合计每年约114,174人。文章指出，该研究建立在2020年发表于《柳叶刀》的相关研究基础上，新估计更大，主要因为医疗支出膨胀、商业保险与Medicare支付差距扩大，以及新增对近期政策变化和保险不足人群的估计。研究者也提醒，保险不足成人的超额死亡风险只能通过模型估计，且分析未纳入转型成本、行政岗位损失以及医疗服务提供方对Medicare支付率的反应。最终结论是，美国已有足够资金实现全民覆盖，关键问题在于资金如何分配，并需要政策制定和立法实施。

文章批评亚马逊的搜索广告机制，认为它虽然不叫“税”，但本质上是一种合法化的财富转移。作者指出，亚马逊每周仅靠搜索广告就能获得近10亿美元收入，这些广告并不像传统广告那样创造新需求，而是扭曲搜索结果，让商家不得不为原本应获得的曝光付费。作者以自己新书为例，说明即使消费者本来就想购买某本书，出版商仍可能被迫向亚马逊支付广告费。最终，这些成本会转嫁给消费者，使商品价格上涨、产品创新减少，并促使商家降低品质、增加广告预算。作者认为，亚马逊过去曾通过降低价格、帮助商家获得渠道来创造消费者价值，但现在其广告系统已经不再以客户为中心，而是在从顾客身上“偷取”价值。

作者首先向自己曾经的英语老师道歉，因为他过去一直认为所谓“伟大文学”不过是一种骗局，是对年轻人的惩罚，而英语老师只是在维护一种势利的职业。他后来意识到，伟大的艺术作品具有“厚度”：它们会随着读者的注意力、时间和反复阅读而不断展开，给予认真者更多回报。作者以博斯《人间乐园》为例，说明一幅画可以隐藏多层意义：画中人物臀部上的“音乐”曾被当作趣味彩蛋，但深入研究后发现，它并不是可演奏的秘密乐谱，而是博斯对世俗音乐的警告，暗示其通向地狱。接着，作者提出让作品变“厚”的四个因素：创作中尝试又放弃的路径、留给读者参与和想象的空间、作品细节背后的原因，以及创作者付出的巨大代价。他同时批评“薄”的作品，认为很多书、电影或艺术只是“像书/像电影/像艺术”的空壳，缺乏真正的内核。文章最后延伸到 AI 时代，认为 AI 内容短期可能讨好感官，但往往缺乏秘密、深度和持久价值；真正伟大的作品之所以值得阅读，是因为它们经受住了时间检验。因此，创作不能把困难部分外包给机器，思想本身也需要通过艰苦的写作和打磨被“加厚”。