科技爱好者周刊#394:第二次 API 开放浪潮
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封面图
我见过的最酷广告牌,只有一行命令,推广一个 AI 工具包。普通人看不懂也没关系,反正不是给他们用的。(via[6])
第二次 API 开放浪潮
如果你在互联网行业足够久,大概会记得,以前有过一次 API 开放的浪潮。
那是15年前的2011年,云服务刚兴起不久,各种平台纷纷开放自己的 API。
那时,Facebook 和 Twitter 都发布了自己的 API,开放了平台数据。GitHub 的 API 设计简直是艺术品,几乎可以获得任何想要的功能。
平台的想法是,开放的 API 有助于用户和第三方加入,来开发各种插件和扩展程序,从而推动平台的增长,提高用户留存率和满意度。
那时还有一个叫做 ProgrammableWeb[7] 的网站(现已关闭),它的名字就代表了当时人们的信念:互联网可以通过 API 编程,把各种平台的数据连接在一起。
但是,事情的发展跟预想完全相反。
平台发现,API 很难盈利,因为无法插入广告,而且自家的数据会帮助其他公司的生意,造成用户流失。
于是,它们纷纷改变做法,限制和关闭 API,不再分享数据,将用户留在自家的“围墙花园”。
如今,Facebook 和 Twitter 的 API 已经形同虚设,第三方客户端遭到彻底禁用。GitHub 虽然还保持开放的 API,但也采取了管控,增加了身份验证和速率限制,要想构建全功能的第三方应用也很困难。
正当人们觉得这将是常态,转变[8]出现了。
就在2025年的下半年,大模型达到了临界点,变得真正强大,可用于生产环境了。
人们很快意识到,如果大模型只会思考,不能执行代码,用处就不大。AI 的最大价值不是内容生成,而是内容生成 + 自动化,这样才能最大限度解放人力、创造价值。AI 自动化,自己执行代码的典型代表就是“龙虾”(OpenClaw)。
自动化意味着 AI 必须能够调用其他平台,进而意味着,其他平台必须先开放自己的 API。
突然之间,API 不再是累赘,而是接入 AI 的必须条件。没有 API,你的平台就进入不了 AI 工作流,各种 Agent 也就不能代表用户在你的平台上工作。
同样两个平台,一家有 API,另一家没有,后者就很可能被市场放弃,因为大模型无法接入它,也就无法对它自动化,AI 用户只能转向它的竞品。
平台意识到了,谁尽快开放 API,谁就抢占了先机。所以,强如腾讯也会在龙虾爆红后,以最快的速度开放了微信接口,让龙虾可以向微信发消息。
腾讯也害怕,在龙虾的世界里没有自己的一席之地。其他平台就更不用说了,抢着通过 MCP 和 Skill 开放自家的操作接口。
这表明,第二次 API 开放浪潮正在到来。这一次将比上一次开放得更彻底,更易用。
(1)这次开放的不仅是云服务,还有很多日常生活服务:外卖、电商、银行……甚至还有很多原本根本不会有 API 的服务,比如餐馆和球馆的预订。
(2)这次的 API 不需要手动编程,你只需使用自然语言,由大模型翻译后调用。
(3)这次的 API 是消费者通过 AI 调用,使用目的是代表用户行事。以前 API 是由应用程序调用,使用目的是获取数据。
机器人半马
上周末,北京亦庄举行了第二次人形机器人的半马比赛[9]。
超过100个人形机器人参加比赛,看谁最快跑完21.0975公里。最终,冠军成绩是50分26秒,超过了人类最快的选手(半马的人类世界纪录是1小时02分52秒)。
根据网友拍摄的现场视频[10],机器人跑到一定距离就要进入补给站,由工作人员更换电池,并加入冰块(或者干冰)防止过热。
这就是说,机器人的内置电池支持不了一小时的运行时间。
宇树公开发售的 H2 人形机器人[11],续航时间是3小时。在长跑这种剧烈运动时,续航应该会大打折扣。而且,功率相同时,体重较轻的机器人在赛跑中有优势,也就意味着不能多携带电池。
这样看上去,人形机器人目前的实用性还是很有限。不插电时,一到两个小时就要充电,那样的话,很多事情就不适合做了。
GPT Images 2.0
本周,OpenAI 发布 GPT Image 2.0 模型[12],据说是目前最强的图像模型,性能超过了谷歌的 Nano Banana 2 Pro。
根据 OpenAI 的介绍,它的文字渲染有较大进步,很好地支持汉字,可以生成复杂的解释性图片。
大家可以去 ChatGPT.com[13] 免费试用。
我做了一个比较,生成一张小狗在古镇屋檐下午睡的图片。这是 GPT Images 1 的结果。
这是 GPT Images 2.0 的结果。
我还看到一个有趣的项目 Flipbook[14]。它是一个解释性图片浏览器,用户输入一个主题,它会自动生成详细解释的图片。
上图是输入“汽水”生成的解释图片,点击局部,还能生成进一步的解释。
网上已经有收集提示词的 Awesome 仓库[15](@DophinL[16] 投稿),大家可以看看别人的优秀例子。
另有一个同类的提示词仓库[17](@ZeroLu[18] 投稿)。
AI 是扩展神器
AI 有一个特点,不仅能够压缩信息,更善于扩展信息。它会推断出模糊不清的部分,更能生成缺失的部分,填补上看似合理的细节。
这意味着,AI 是扩展神器。有人[19]设想了这样的场景:
•公司 CEO 开会时口述了一个设想。•AI 将其扩展成一份战略文件。•AI 将战略文件转化为产品规格。•AI 用氛围编程生成代码原型。•AI 根据代码原型,撰写出发布文案和公关稿。
看到了吗,AI 可以把脑子里的一个想法,不断扩展出文档、代码、产品、发布会、就业……
人们总是说,将来的世界是物质产品极大丰富的世界,AI 看上去就是这一类工具:凡是它能生成的东西,都将变得极大丰富。
小轿车的车载厕所
赛力斯申请了一个小轿车的“车载厕所[20]”专利。
座椅装在一个滑轨上,向后滑动就会露出下方的坐便器。
这个马桶配备了加热元件,用于蒸发尿液并烘干其他污物,但还是需要定期手动清空。同时,车内配备风扇和排气管,用于换气。
这个装置对于小轿车,使用场景有限,只适合高速公路大堵车的情况。但是,对于跑长途的大货车,倒是很实用。
文章
1、不要使用 Ollama[21](英文)
Ollama 是一个运行本地大模型的工具,本文提出它有诸多问题,建议改用 llama.cpp[22] 和 LM Studio[23]。
2、npmx 的功能[24](英文)
有人为 npmjs.com 做了一个新的前端 npmx.dev[25],解决了很多开发者要求已久的功能。
3、不要过长的链式调用[26](英文)
JavaScript 语言可以写出很长的链式调用(上图),有些程序员很喜欢用。本文提出链式调用有一些缺点,不宜过长。
4、异步编程技术的演变和实际成果[27](英文)
一篇概述,介绍异步编程的由来,如何发展出 async/await 这种普遍接受的解法,以及存在的问题,写得比较深入。
5、被动雷达的工作原理[28](英文)
雷达可以主动发射电波侦测飞行物,也可以不发射电波,只监听电波变化,这就叫被动雷达。
工具
1、Little Snitch for Linux[29]
著名的网络通信监控软件 Little Snitch[30],终于推出了 Linux 版,可以用它看到每个应用跟什么网址通信。
2、quien[31]
查询域名信息的终端工具,提供清晰易用的界面。
3、ggsql[32]
可以生成图形的 SQL 查询工具,直接查询数据库,将结果表示成可视化图形,参见介绍文章[33]。
4、Himi Recorder[34]
开源的 Mac 录屏应用,可以绕过录屏检测机制,让被录制的应用无法感知正在被录屏。(@jrainlau[35] 投稿)
5、Tab Harbor[36]
开源的 Chrome 插件,把新打开的标签主页变成标签管理器。(@V-IOLE-T[37] 投稿)
另有一个类似插件 Tab Out[38]。(@Acorn2[39] 投稿)
6、animal-island-ui[40]
《动物森友会》风格的 React UI 组件库。(@guokaigdg[41] 投稿)
7、CUPS Web[42]
网页版打印机管理工具,通过浏览器远程控制打印机,支持多用户、打印记录追踪等功能。(@hanxi[43] 投稿)
8、Blog Helper[44]
开源的访客统计服务,提供 PV/UV 统计、热门文章、趋势图等,一个实例服务多个站点。(@thinkycx[45] 投稿)
9、HiKid[46]
帮助小朋友练习英语口语和听力的桌面应用,完全免费,目前仅支持 macOS。(@Hao4Wang[47] 投稿)
10、Kite Desktop[48]
桌面端的 K8S 多集群管理工具。(@eryajf[49] 投稿)
11、Project River[50]
Git 仓库提交历史的可视化河流图,支持多项目对比、贡献者信息等特性,在线体验[51]。(@Lionad-Morotar[52] 投稿)
AI 相关
1、OpenAI Privacy Filter[53]
如何才能避免把敏感信息(比如姓名、地址、电话、密码)发给大模型?
OpenAI 给出了答案:Privacy Filter。这是一个本地运行的大模型,它先处理后再发给线上大模型。
比如,原文是“产品发布日期是2026年9月18日”,处理后就是“产品发布日期是[PRIVATE_DATE]”,参见介绍文章[54]。
2、LinkAI Gateway[55]
开源的 AI 网关,可以接入主流大模型,然后对外提供统一的 API(OpenAI 兼容)和管理后台。(@star7th[56] 投稿)
3、Nezha[57](哪吒)
开源的 AI 编程任务管理器,快速切换多任务管理,集成了原生终端、会话管理、代码编辑、Git 等功能,大小不到 10MB。(@hanshuaikang[58] 投稿)
4、WatermarkZero[59]
Gemini 生成图片的可见水印去除工具,图片不需要上传到服务器,直接在本地浏览器处理。(@liuyan-wjy[60] 投稿)
5、mini-cc[61]
开源的 AI 编程 Agent,作用类似于 Claude Code,采用多语言架构,目前已完成 TypeScript 实现。(@RainyNight9[62] 投稿)
资源
1、The Listening Museum[63]
一个有意思的网站,收集键盘打字的声音。你可以先听一下某种键盘的打字声,再确定是否购买它。
2、软件工程定律[64]
这个网站收集各种软件相关的定律,目前有56条。
比如,“帕金森定律[65]”(Parkinson's Law):工作量总是会增加,直至填满所有可用时间。推论就是,不管设置多长的开发时间,项目开发总是会做到最后一刻。
图片
1、5x5 像素的英文字体[66]
最小的英文字体有多小?
1x1 像素(宽1像素,高1像素)就是一个点,当然不可能;2x2 像素也不可能;3x3 像素理论上可以,实际上无法阅读;4x4 像素难以绘制一些多笔画的字符,比如 E、M、W。
因此,英文字体最小就是 5x5 像素,就是下面的效果。
上面字体中,大多数小写字母比大写字母小一个像素,从而使两者可以在视觉上区分。
整个字体仅占用350字节的内存,所以很适合老式设备或低端设备,即使只有 16kB 内存的8位微控制器,也能完成字体渲染。
另外,它的每个字符只需要25个像素就能显示,而即使 384x288 显示屏也有11万像素。
除了 5x5 字体,还有 3x5 字体(宽3像素,高5像素)和 4x5 字体(宽4像素,高5像素),但是它们的辨识效果都不好(下图)。
2、里海石油城[67]
里海是世界最大湖泊,面积相当于云南省。
上个世纪中期,里海发现了石油。当时的苏联就开始在湖面上建设石油平台,距离岸边有60英里,乘坐6个小时的渡轮才能到达。
最多的时候,共有约320个生产基地,包含2,000口井,通过100多英里的桥梁连接起来。
那时,5000多人生活在这些平台上,形成了一个难以置信的水上城市,所有住宅楼都是建在水上。
随着油田的枯竭和油价的波动,这座石油城的产量已经大幅下降,人们大多离开,整个平台年久失修,垮塌就是时间问题。
言论
1、
美国鞋类生产商 Allbirds 宣布转型为 AI 公司,股价一天暴涨了5倍。
这让人想起2017年,美国一家名为“长岛冰茶”的饮料企业,宣布转型为区块链公司,卖柠檬茶的同时,探索区块链的投资机会,股价也是暴涨。后来,它的区块链业务还没建立好,就破产了。
-- 雅虎[68]
2、
Figma 拥有近 2000 名员工(当然并非所有员工都从事产品开发),而 Anthropic 新推出的 Claude Design 的开发团队,我甚至怀疑是否超过10个人。
-- 《Figma 的困境》[69],本文评论 Claude Design 对 Figma 造成重大打击,在 AI 的开发速度和开发成本面前,传统软件不堪一击。
3、
我对未来世界的憧憬是,她或许不那样充满未来感,反而更像田园牧歌。我们可以回归传统的生活形态,同时又不放弃新技术带来的便利,几乎无需再去看屏幕或触碰屏幕。
-- jsomers.net[70]
4、
每一种文化都会造就反映其最深层焦虑的英雄。
硅谷最焦虑的,就是增长停滞,无法创造出大受市场欢迎的新产品,所以大肆宣传“英雄开发者”:他们能在午夜发布新功能,凭借着咖啡因带来的强大意志力,将白板上的涂鸦变成价值数十亿美元的独角兽企业。
-- 《古典维护者的挽歌》[71]
往年回顾
冷启动的破解之道[72](#347)
饮水鸟玩具[73](#297)
扎克伯格的裁员信[74](#247)
如果这个世界有快乐机[75](#197)
(完)
References
[1] 开源:https://github.com/ruanyf/weekly[2]投稿:https://github.com/ruanyf/weekly/issues[3]《谁在招人》:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9454[4]邮件联系:mailto:[email protected][5][email protected]:mailto:[email protected][6]via:https://x.com/steventey/status/1689986179746197504[7]ProgrammableWeb:https://en.wikipedia.org/wiki/ProgrammableWeb[8]转变:https://brandur.org/second-wave-api-first[9]人形机器人的半马比赛:https://news.sina.com.cn/zx/gj/2026-04-19/doc-inhvackq0239220.shtml[10]现场视频:https://x.com/xiaohu/status/2045786816213815411[11]H2 人形机器人:https://www.unitree.com/cn/H2[12]GPT Image 2.0 模型:https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-chatgpt-images-2-0/[13]ChatGPT.com:https://chatgpt.com/images[14]Flipbook:https://flipbook.page/[15]Awesome 仓库:https://github.com/YouMind-OpenLab/awesome-gpt-image-2[16]@DophinL:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9728[17]提示词仓库:https://github.com/ZeroLu/awesome-gpt-image[18]@ZeroLu:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9727[19]有人:https://mattstromawn.com/writing/expansion-artifacts/[20]车载厕所:https://chejiahao.autohome.com.cn/info/25229950[21]不要使用 Ollama:https://sleepingrobots.com/dreams/stop-using-ollama/[22]llama.cpp:https://github.com/ggml-org/llama.cpp[23]LM Studio:https://lmstudio.ai/[24]npmx 的功能:https://nesbitt.io/2026/04/16/features-everyone-should-steal-from-npmx.html[25]npmx.dev:https://npmx.dev/package/egg[26]不要过长的链式调用:https://allthingssmitty.com/2026/04/20/why-i-dont-chain-everything-in-javascript-anymore/[27]异步编程技术的演变和实际成果:https://causality.blog/essays/what-async-promised/[28]被动雷达的工作原理:https://www.passiveradar.com/how-passive-radar-works/[29]Little Snitch for Linux:https://obdev.at/products/littlesnitch-linux/index.html[30]Little Snitch:https://www.obdev.at/products/littlesnitch/index.html[31]quien:https://github.com/retlehs/quien/[32]ggsql:https://ggsql.org/[33]介绍文章:https://opensource.posit.co/blog/2026-04-20_ggsql_alpha_release/[34]Himi Recorder:https://github.com/jrainlau/himi-recorder[35]@jrainlau:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9663[36]Tab Harbor:https://github.com/V-IOLE-T/tab-harbor[37]@V-IOLE-T:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9665[38]Tab Out:https://github.com/zarazhangrui/tab-out[39]@Acorn2:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9687[40]animal-island-ui:https://github.com/guokaigdg/animal-island-ui[41]@guokaigdg:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9668[42]CUPS Web:https://github.com/hanxi/cups-web[43]@hanxi:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/8587[44]Blog Helper:https://github.com/thinkycx/blog-helper[45]@thinkycx:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9677[46]HiKid:https://github.com/xiaochong/hi-kid[47]@Hao4Wang:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9689[48]Kite Desktop:https://github.com/eryajf/kite-desktop[49]@eryajf:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9719[50]Project River:https://github.com/Lionad-Morotar/project-river[51]在线体验:https://lionad-morotar.github.io/project-river[52]@Lionad-Morotar:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9722[53]OpenAI Privacy Filter:https://github.com/openai/privacy-filter[54]介绍文章:https://openai.com/index/introducing-openai-privacy-filter/[55]LinkAI Gateway:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9657[56]@star7th:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9657[57]Nezha:https://github.com/hanshuaikang/nezha[58]@hanshuaikang:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9714[59]WatermarkZero:https://watermarkzero.org/[60]@liuyan-wjy:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9664[61]mini-cc:https://github.com/you-want/mini-cc[62]@RainyNight9:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9681[63]The Listening Museum:https://sheets.works/data-viz/keyboard-sounds[64]软件工程定律:https://lawsofsoftwareengineering.com/[65]帕金森定律:https://lawsofsoftwareengineering.com/laws/parkinsons-law/[66]5x5 像素的英文字体:https://maurycyz.com/projects/mcufont/[67]里海石油城:https://www.cnn.com/2024/11/06/climate/oil-rocks-neft-daslari-caspian-sea-city/index.html[68]雅虎:https://gemini.google.com/app/1833a525ff94d60a[69]《Figma 的困境》:https://finance.yahoo.com/quote/FIG/[70]jsomers.net:https://jsomers.net/blog/the-paper-computer[71]《古典维护者的挽歌》:https://www.joanwestenberg.com/the-rime-of-the-ancient-maintainer/[72]冷启动的破解之道:https://www.ruanyifeng.com/blog/2025/05/weekly-issue-347.html[73]饮水鸟玩具:https://www.ruanyifeng.com/blog/2024/04/weekly-issue-297.html[74]扎克伯格的裁员信:https://www.ruanyifeng.com/blog/2023/03/weekly-issue-247.html[75]如果这个世界有快乐机: https://www.ruanyifeng.com/blog/2022/03/weekly-issue-197.html