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方所不是把好牌打烂了，而是这张牌桌上本来就没有大奖
2026 年 8 月 31 日晚上十点，广州太古汇 MU 层的方所熄了灯。此前一个月，方所用一篇《方所的游牧，文化的迁徙》宣布暂别，最后三天的闭店活动里，广州大雨，店里挤满了人，来告别的、来扫货的、来打卡的。这家店 2011 年开业，十五年接待了超过 2500 万人，办了两千多场活动，2012 年拿过世界零售业大会的“年度最佳购物场所设计奖”。
# 01 - AI能不能做游戏？吵翻天的两边，可能都想当然了
这两年，AI能不能做游戏这件事，隔三差五就在网上吵一轮。一边是提示词党，从GPT-4吵到GPT-6，隔一阵就能刷到“一句话生成一个游戏”的demo，评论区一片“游戏公司要完了”。另一边是游戏行业内部，态度则复杂得多：有人已经在项目里用 AI 提效，也有不少人对成品质量、版权和生产稳定性持怀疑态度。争议最大的一点是，这些demo 大多只能证明某个玩法或视觉概念能跑起来，离完整游戏还隔着性能优化、机型适配、美术风格统一、成长数值、剧情世界观等一整条生产链。往难听了说，
AI 时代，别在伪需求上 vibe coding
AI 时代有一种特别诱人的陷阱：你看到一个痛点，逻辑上完全成立，用户也频频点头，vibe coding 两个晚上就能搭出原型——然后没人第二周还在用。不是你做得不好，是这个需求从一开始就是伪的。
我花了 10 亿 tokens，差亿点给自己造出第二个 Agent 操作系统
最近我拿自己当小白鼠，想做一个每天能打开的 macOS 个人 Agent 客户端。需求是我提的，活是 GPT 干的。累计烧掉大约 10 亿 tokens。
碎碎念-01-人还是流程？
随想·判断 01
你公司的能力，可能只是借住在几个人脑子里
如果明天，你公司最懂客户的那个销售突然离职，会发生什么？
2026 年 8 月稳定使用 VPN 蹬 AI 的教程：给个人开发者的一套稳定网络出口
代码写到一半，Agent 停在半路；长对话刚建立上下文，页面却开始转圈。真正拖慢工作节奏的，有时不是模型能力，而是那条不稳定、不可控的网络链路。本文从购买 VPS 开始，手把手搭建一套让 AI 服务按需连接、国内网络保持直连的个人网络出口。
当生产免费之后，账单去哪儿了
一个团队的会议数量，一个月之内少了将近八成，你会觉得这是好事还是坏事？大部分人的第一反应是好事——终于不用被拉进那些没有意义的对齐会了。但如果我告诉你，这个团队同时反映“比之前更累”，工资没变，干的活反而更多，你还会这么想吗？
你的代码不值钱，你为什么这么写才值钱
8 月 13 日晚上，DeepSeek 发了 V4-Pro，同时把自己的 agent 框架开源了。命令行叫 dsh，开发者预览版 v0.1，MIT 协议。上线几个小时，GitHub 仓库拿到三万多颗星。
# 当我们要求模型画出“宋式审美”时，它究竟还做不到什么
这是一轮关于“宋式审美能否被生图模型稳定转译”的测试记录，而不是一组生成作品的展示。我们关心的并非模型能否产出带有青绿、细线、绢纹或花鸟的“国风感”图像，而是当这些元素要同时服务于一篇文章、一项产品价值或一个当代叙事时，模型能否持续做出正确的取舍。
2029年泡沫会破，你准备好了吗？
如果你手里有科技股，或者正在 All in AI 赛道，有个问题可能值得想一下：这波行情到底能撑多久？
#06 写作即编排——当方法论指向自己
📌 本文是「AI 时代的知识编排」系列的第 6 篇，也是最后一篇。全系列共 6 篇，记录我们如何用 AI + 结构化知识库在 7 天内产出 9 篇高质量技术博客，在 X 上获得 1,000+ 关注，付费博客营收 300 美元。每篇可独立阅读。前 5 篇讲了知识库、生产管线、AI 记忆、知识引擎和信息核查；本篇是收束——回头看这套方法论本身，发现一个有趣的事：我们用来写文章的方法，和我们写的文章里讲的方法，是同一个方法。