封面图
香港举办“维港海上大巡游”，会在维多利亚港岸边，展示四个大型充气玩偶雕塑。这是正在运送充气玩偶。（via）
Nano Banana 的几个妙用
上个月，谷歌发布了图像模型 Gemini 2.5 Flash Image（项目名 Nano Banana）。
谷歌称它是目前“最先进的图像生成和编辑模型”。
我试用后，感觉确实很强，而且免费使用，打开官网（下图）就能用。
（备注：如果你访问不了官网，周刊讨论区也有接入官方 API 的第三方网站，不过大部分要收费。）
对于这个模型，网友发现了各种神奇的用法，有人甚至收集成了一个 Awesome 仓库。
我从这个仓库里面，挑了几个很实用的例子，分享给大家。需要说明的是，我想其他图像模型也能做这些事，大家可以试试。
（1）人像处理
图像模型的最常见任务，一定是人像处理。我们先上传一张生活照片。
然后，让模型将其转成证件照，提示词如下。
请为照片里面的人物生成1寸证件照，要求白底，职业正装，睁眼微笑。
这个效果有点惊人啊。它意味着，人物的表情、发型、妆容、服饰、姿势都是可以改变的。
下面就是改变人物表情，让其侧脸对着镜头微笑。
改变人物的姿势，“将下面第二张图片的人物，改成第一张图片的姿势。”
照相馆以后危险了，肖像照、旅游照、集体照都可以交给 AI 了。
（2）建筑处理
图像模型的另一个用途是家居装潢，要看家装效果图就让 AI 生成，更改装潢配色和家具，都是小 case。
下面是一个难度更高的例子，上传一张户型图，让它变成 3D 模型渲染图。
从照片提取建筑模型，也挺神奇。
（3）包装处理
下面，让模型更改物品的包装，“将图二的漫画形象，贴到图一的包装盒，生成一张专业的产品照”。
书籍的封面、软件的包装盒，也可以同样生成。
（4）地图处理
图像模型的另一个大市场是地图应用（地理信息），只不过还没想到可以收费的玩法。下面就是一个创新的用例。
上传一张地图，上面用箭头标注你选定的地点，让模型“生成沿着红色箭头看到的场景。”
它甚至可以从地形等高线图，生成红色箭头处的实景图。
科技动态
1、超音速厨师刀
一家美国公司推出了超音速厨师刀。
它的刀柄上有一个按钮，按下后，刀锋就会进入超声波模式。
根据介绍，开启超声波后，刀刃每秒振动超过4万次，使刀具比实际锋利得多，会节省高达50%的切菜力气。
某些情况下，把它放在食物上，它会依靠振动发出的波，自动把食物切开。
这把刀内置了电池，所以还有配套的刀具充电器。
2、粘土电路板
电路板是电子产品的基础。
一位国外网友，为了演示电路板并不是高深的产品，特别制作了一块粘土电路板。
他把全过程的照片都放上网，先采集泥巴，然后将其压平。
在上面挖出电路，然后进行烧制。
最后，装上铜线和电子元件，电路板就做好了。
根据知名分析师玛丽·米克尔的 AI 报告，如果从 IT 行业中剔除 AI 相关岗位，美国 IT 行业的就业人数多年来一直处于持平或下降趋势。
上图中，蓝线是 IT 行业的总就业人数，绿线是剔除 AI 岗位的就业人数，中间的高峰是疫情期间。
这就是说，虽然 IT 行业本身一直在扩张，但是全部就业增长都发生在 AI 领域。
文章
1、超越沙盒（英文）
如何在网页上安全地运行第三方代码？谷歌提出一个全新的解决方案 SafeContentFrame。
它是一个 JS 库，会将第三方代码加载到一个单独域名 googleusercontent.com 上面，再用 iframe 将其插入当前网页，这样就提供了最大限度的隔离。
2、离线应用为什么尚未流行？（英文）
离线使用功能一直没有流行起来，作者认为，离线使用就相当于建立一个分布式系统，面临着复杂的同步问题，很难做对。
3、Elasticsearch 不适合用作数据库（英文）
Elasticsearch 是目前主流的搜索服务，能否把它用作主要数据库？本文告诉你不可以，它不是为数据库而设计的。
4、如何使用 Python 生成音频的文字稿（英文）
一篇简单的入门教程，一步步教你自己写 Python 脚本，通过 Whisper 模型提取音频的文字稿。
5、避免使用 @ts-ignore（英文）
TypeScript 的 @ts-ignore 标注，用来关闭下一行的所有报错。作者认为不应该使用它，宁愿改用 @ts-expect-error 标注或者 any 类型。
6、Apple 的私有 CSS 属性，为网页添加“液态玻璃“效果（英文）
作者发现，苹果为 Safari 浏览器添加了一个没有公开的 CSS 属性，让网页元素呈现“液态玻璃”效果。
7、如何调整 systemd 加快启动（英文）
一篇初学者教程，教你5个技巧，通过调整 systemd 设置，缩短启动时间。
工具
1、gpu-kill
显示 GPU 运行信息的一个工具，自带 Web 管理面板，支持 Nvidia/AMD/Intel/Apple 各种品牌。
另有一个在线 GPU 性能测试网站 Volume Shader BM。（@BOS1980 投稿）
2、RustNet
监控网络流量的终端工具，会显示连接的详细信息，跨平台。
3、PortNote
一个自托管的仪表盘，列出被各种服务占用的本地端口。与 Compose 文件结合后，可以启动/停止 Docker 容器，参见介绍文章。
4、Atlas
一个 Docker 容器，扫描当前网络，图形化显示网络节点信息。
基于终端的文件管理器，支持 Linux 和 Mac。
另有一个类似的终端文件管理器 Yazi。
内网穿透工具 frp 的一个客户端辅助 Bash 脚本，简化隧道的创建和管理。（@openapphub 投稿）
开源的任务管理软件，支持 Web/手机/桌面各个平台，可以 Docker 部署。（@CaryTrivett 投稿）
网友自己写的 PostgreSQL/MySQL 数据库的备份工具，可以自动备份、加密、压缩数据库，并将备份文件上传至腾讯云 COS 或阿里云 OSS。（@iKeepLearn 投稿）
9、X-CMD
一个命令行工具集，一键启用 1000+ CLI 工具，跨平台，支持 AI 功能。（@Zhengqbbb 投稿）
AI 相关
1、Huxe
个人语音伴侣，生成类似播客的“每日简报”，供你收听，内容包括当日新闻、兴趣爱好、个人日历和邮件等。
它来自 NotebookLM 的主创人员，他们离开谷歌后的创业产品。目前免费使用，参见介绍文章。
2、AIPex
周刊以前介绍过的一个开源 Chrome 插件，功能现在扩展了，可以通过 AI 进行浏览器自动化。（@buttercannfly 投稿）
3、binglish
一个 Python 脚本，自动为 Windows 更换必应 Bing 每日壁纸，并在壁纸上添加“每日单词”，AI 生成单词解释和例句。（@klemperer 投稿）
网友基于 B 站开源的 Index-TTS 语音合成模型的微调模型，提升语音的韵律感和自然度。（@asr-pub 投稿）
5、Neovate
基于终端的智能编码助手（Code Agent），可以看作是开源的 Claude Code。（@xierenyuan 投稿）
一个基于 Web 的 AI 视频字幕编辑工具，可以视频语音自动转文本，生成字幕，试用 Demo。（@x007xyz 投稿）
7、mcpstore
一个 MCP 服务的管理工具，接入各种 MCP 服务器，自带 Web 管理面板。（@whillhill 投稿）
资源
1、99个物理小实验
一本在线的英文书籍，精选了荷兰中学物理的99个小实验，涉及各个领域（力、光、磁、波等等）。
最近爆出了一系列 npm 软件包投毒事件，这个仓库收录了各种 npm 安全措施，分为使用者和发布者两大部分。
图片
1、电动车原理
网上流传的电动车原理图片。
2、一道几何题
正方形里面有一个小圆，请问小圆的半径与正方形边长的关系是多少？
这道题好像很不容易，答案是正方形边长的 4/33。
文摘
根据我的观察，公司里面的高级程序员和低级程序员，使用 AI 的方式是不一样的。
高级程序员并不完全信任 AI 的输出，只是用 AI 加速项目。他们一般会审查和重构 AI 生成的代码，对于 AI 的架构决策也是抱着怀疑的态度。
初级程序员更倾向于跳过审查和重构，全盘接受 AI 的输出，从而导致“纸牌屋式“的代码：看起来能发挥作用，一旦投入使用就会崩溃。
我不知道，AI 未来会不会替代程序员，但是现阶段，AI 编程还不能解决100%的软件问题，但已经可以解决70%的问题。这相当于，AI 可以减轻高级程序员70%的工作量。
剩下的30%，依然需要依靠程序员的经验和专业知识，而初级程序员恰恰缺少的是这30%。
所以，听起来可能违反直觉：AI 对高级程序员比对初级程序员帮助更大，更容易产生工作成果。
现阶段的 AI，更像团队中的一个非常有干劲的初级程序员，可以快速编写代码，但需要不断的监督和纠正。你知道的越多，你就越能指导它。
所以，AI 的正确用法是，高级程序员用它来加速他们已经知道如何做的事情，初级程序员用它来学习该做什么。
言论
1、
AI 会一直扩展，一直到大部分太阳的能量都被用于计算。
-- 马斯克最新访谈
2、
我认为，火星可以在30年内自给自足。每两年，行星会排成一条直线，你就可以出发去火星。所以，30年内大约有10到15个左右的火星出发窗口。
每次出发，运往火星的货物吨位会呈指数级增长，那么30年内，我们可以让火星自给自足。
-- 马斯克最新访谈
3、
软件业悄然兴起一种新的工作“氛围清理”（Vibe Coding cleanup），专门解决“氛围编程”导致的问题。这真是 AI 时代最大的讽刺：人类被雇来清理 AI 的垃圾。
-- 《氛围清理即服务》
4、
AI 泡沫是很有可能的，但对于 Meta 这样的公司来说，更大的风险是犹豫不决。
如果我们最终为 AI 浪费了数千亿美元，显然非常不幸，但我实际上认为错过 AI 的风险更高。对于我们来说，风险不是过于激进，而是不够激进。
-- 扎克伯格
5、
今天的计算机是响应者（responder）：你让它做某事，它就会去做。下一阶段的计算机是“代理”（agent），它就像一个盒子里的小人，开始预测你想要什么。它不是帮助你，而是引导你处理大量的信息，就像你在盒子里有一个小伙伴。
-- 乔布斯，1984年的采访
往年回顾
乒乓仓（#320）
"精益开发"的精益是什么？（#270）
人工智能的机会在哪里（#220）
软件订阅制的胜利（#170）
（完）
