如果说LLM (3)主要是如何在工作中使用LLM，最近几个月的课题又变回了套壳，当然了用最近流行的话说叫Harness。要说原因嘛，还是在一个僵化的组织中能自己改变的东西还是太少了，在需要与人“合作”的时候，LLM唯一的作用就是进一步减少我那本就不够的耐心，不提也罢，虽然它证明了不能单纯以效率作为卖点的观点。
开源 vs 闭源
五月初的时候我思考过一个主题叫做算力的商品化，其中一个核心论点是算力的分化，以英伟达GPU为代表的算力，就像以台积电为代表的高端制造，未来会牢牢控制住frontier model，但frontier的定价会让大部分场景选择商品化的算力，形成分治。最近因为GLM5.2的发布，我相信多年后回头来看是两件事情的转折点，第一是Claude和GPT的垄断被实质性的打破，第二是基于token的计价模式的开始。第一较为明显的体现在越来越多的人发现开源模型能用且便宜，第二还有待观察，主要是GPU的供应不够，TPU和其他新推理芯片的市占也不够，需求也没有到真正的爆发，但作为一个开端我认为是没有问题的，如果Claude一个月能花上一百万刀，分出来一部分钱租B300我认为是划算的，更不要说未来还有更便宜的选择。下一个阶段将是计价单位转向value per watt，mark my word。
云 vs 本地
黄仁勋在台北电脑展PR了所谓下一代笔记本电脑，主打本地AI，听完觉得一般般，但隔天在地铁上看到很多人在用Windows笔记本，顿悟了这个市场规模可是大的很，加上Apple也主打本地和隐私，看上去这也是业界的共识了，很是不错，但肉眼可见的在可预见的将来终端设备都要涨价，我啥时候能用上呢，真是愁人。最近一个月我把side project和一些乱七八糟的个人项目都搬到了一台东京的VPS上，包括在VPS上使用claude code + glm，除了发现glm够用以外，云端的claude code使得我在不同设备上都能查看一样的历史记录，早年第一次使用Evernote的爽感又回来了。对于我这种公私不分（不是，多设备多系统切换选手，有一个稳定的云端环境还是非常重要，LLM方面不管是使用API还是未来自己部署模型，云还是一个必选项。
Issue驱动开发
在本地使用claude code时我查看项目进度的方法是查看commit history和未提交的文件，以及生成的PLAN.md，但到了云端因为用了code sever导致这一套就有点费劲，进行中的session翻历史也很难受，不得已我弃用了PLAN.md转为让glm老师通过issue来记录各种方案，每想要新增一个功能就新增一个issue，实现好了就把验证结果写到comment，全部通过了就提交代码关闭issue，整的好像是一个正规军（不是。试验了大半个月下来，发现了一个额外的好处：许愿。以前有想法了就记在笔记里，记完也忘了，现在有想法了就让glm老师开个issue，也不用着急实现就先放在哪里，因为积累太多了，还能回过头来梳理一下看能不能整合，怎么重新规划，非常方便。顺便通过这种形式发现我最新的想法和启动项目时候随便创建的issue有相关性，看来我的想法一直以来还是非常一致的。
VLM
相比于去年，这几个月更多的是在做后端的改造和更新，但接下来准备试验的想法需要前后端配合，以及想要认真优化手机上的交互体验，所以也开始探索vibe design，但还没有发现很好用的工具或者工作流。小用了一下stitch，感觉像是两年前的vibe coding，得频繁杀死自己重开，期待一下两年后。
Fun
最近的更新也解决了对象的一个痛点，于是我的MAU来到了惊人的——2个人。