MacTalk
订阅
MacTalk 开通于2012年末,内容起于 Mac 而不止 Mac,内容覆盖了技术、创业、产品和人文思考。文风有趣,又有一点力量。
MacTalk微信公众号二维码
关注该公众号

会员可查看最新的全部文章

^__^ 9 / 15
iOS 27 可能是史上国行用户最没参与感的一次升级,但你最好立刻更新。今天 iOS 27 正式推送了,中午吃饭的时候就把手里的 iPhone 升到了新版本。进度条走完,机器重启,一切熟悉得让人想哭,就是说,你不仔细看,还真发现不了新变化,仔细看看呢,嗯,也咩有。对于盼着 Siri AI 大显身手的我们,只能保持克制和谨慎乐观。那为啥要立刻升级呢? 1、苹果确实做了底层优化,包括 CPU Scheduler 优化,App 启动器优化(启动速度最高提升了 30%),搜索和功耗等,都进行了优化和改造,升级后的体验就是:省电、顺畅、丝滑。 2、液态玻璃更好看了:折射更均匀,对比度提高,图标更清楚,还加了滑块,可以在通透和着色之间自己选择,美学终于与视力达成了初步和解。我中午升级完,下午使用过程里明显能感觉到耗电没有 iOS 26 严重,机身发烫的次数和程度都在缓解,另外就是 App 的启动速度和切换确实更丝滑了一下,和墨问社群里的朋友聊天,大家感受差不多。还有个微信输入法弹窗的 bug,在升级到 iOS 27 之后也消失了。好看、降低功耗、使用更顺畅,是不是可以提升日常使用的幸福感呢?应该可以。至于 macOS 27,我之前为了适配 CatBar,早早就升级了。圆角收敛,窗口形状更统一,更好看了。终于结束了官方和各 App 圆角设计之争。但更多的显性升级,就真没了。其中最有存在感的缺席,就是 Siri AI,其实海外版本大量的篇幅都给了 Siri AI。但是,截至 9 月 15 日,苹果官方的说明是,中国大陆购买的设备目前仍然无法使用 Apple 智能;也就是说,新 Siri AI 在大陆还是不可用的状态,推出时间取决于监管审批,没有确定日期。什么是 Siri AI 呢,其实就是 iOS 和 macOS 上的一个 AI Agent 工具,一个能真正理解上下文和连续对话的系统级 AI 助手。它既有类似 ChatGPT 的通用知识能力,可以联网回答几乎任何问题,也能理解用户的个人信息和当前屏幕内容。比如可以问“朋友前几天在短信里推荐的那家餐厅叫什么”“找出这次旅行里和某个人一起拍的照片”。它会跨 Messages、Mail、Photos、Notes 等应用检索个人上下文;看到屏幕上的短信、网页、图片之后,也可以直接围绕这些内容继续提问。 Siri AI 有独立 App,可以保存和继续过去的对话,并通过 iCloud 在不同苹果设备之间同步,很像 ChatGPT 了,但苹果给了它更大的权限和隐私保护,包括做了大量的端计算能力。目前中国大模型的能力已经足以支持 Siri AI 了,相信上线只是时间问题。
^__^ 9 / 11
因为 Astra 过于优秀(废Token),ChatGPT 200 刀 的计划不让订阅了。之前想降级,现在是买不到了。重置教主 Tibo:为了确保我们现有用户获得出色体验并持续使用 Astra,我们将暂停 $200 Pro 计划的订阅。这些订阅对我们的系统造成的压力最大,我们希望采取最小的举措,以便能够继续提供尽可能广泛的访问权限。所有其他计划以及 API 仍然可用。咋回事呢?我在 9 月初把 Codex 的订阅降级到 20 刀了,大部分 Agent 任务都用 Kimi K3 和 Qwen 3.8 Max 搞定了,并且完成的不错,Codex 主要做些日常任务,还有做 Plan、Review 等工作,非常稳。然后,我上周把 CatBar(极简 Mac 菜单栏图标管理工具)发布了,基本都是 K3 和 3.8 Max 搞定的,从零开始构建,陆续一周左右就发了,难点在交互和设计,技术实现上基本没卡壳,这也支撑了我给 Codex 降级的决定。还有个原因就是现在手里的 Coding Plan 太多了,如果用不了,确实是浪费,毕竟我的研发工作并没有那么多。 CatBar 发布后反响还挺好,一堆人用,免费无广,还能提需求,哪找这种好事去?于是我又修了一批 bug,加了点功能。后来有用户反馈了,CatBar 在 macOS 27 上不起作用。我心里说,简单,适配一下不就得了。过程和烂俗的电视剧剧情一样,当你轻视敌人的时候,敌人就会在未知之地狙击你。适配 macOS 27 太难了……第一,macOS 27 为了原生适配刘海屏,改变了菜单栏的实现方式。如果你升级了 macOS 27,打开笔记本的屏幕,右侧刘海屏那里会出现一个 <CatBar 适配即将发布的 macOS 27 不过 Codex 周额度也只剩下 3%,离重置还有 4 天。然后今天就看到 200 刀已经暂定订阅了,这次可以踏实用 K3 了
^__^ 9 / 08
AI 固执地拒绝抢走我们的工作昨天是美国劳动节,我在 CatReader 上读了一篇经济评论作者诺亚史密斯写的文章,叫 “AI 始终固执地拒绝抢走我们的工作”。美国劳工统计局公布,2026 年 8 月新增非农就业 16.2 万,失业率维持在 4.1%。信息行业仍在丢失岗位,但就业总量没有出现预言中的崩塌。当然,宏观数据无法单独证明 AI 创造了多少净就业。更贴近企业的证据是,人口普查局的调查显示,在使用 AI 的企业中,95.7% 表示就业人数没有因此改变。任务变了,岗位未必消失。在写代码和交付上线之间,还有需求、验收和维护工作,以及谁来承担责任。软件开发成本下降以后,原来做不了的事,也可以做了。比如,小企业过去养不起软件团队,现在可以投入一两个人 Vibe Coding 一个定制化系统来提供公司的效率,可能带来利润,也可能变成更多订单和新的工作。史密斯引述《经济学人》的报道,AI 带来了这些新机会:模型工程师开发 AI,数据标注员整理输入并评判回答,前置部署工程师(FDE)为客户完成适配。数据中心建设又拉动了电工、暖通安装和运维需求。其中既有新角色,也有老工种的新订单。好奇心让我查了下今年国家统计局的数据:1—7 月份,全国城镇调查失业率平均值为 5.2%,与 1—6月 份和上年同期基本持平。同样,这个数据只是个参考,解释不了具体职业的冷暖。但国内显然也有新职业了。比如小米 AI 相关岗位的需求同比增长了 50%;字节跳动将招聘重心向技术与产品领域倾斜,全面加大 AI 人才储备力度;腾讯新增开放 AI 全栈工程师、Agent 开发工程师、AI 应用工程师等多个 AI 岗位;百度校招中 AI 相关岗位占比超过90%,重点招募培养复合型 AI 人才……来自就业网的报道。还有人工智能训练师,这份工作已从简单标注、效果评估,延伸到行业数据处理、模型调优和具身智能工作流设计。工厂里的老师傅熟悉什么叫次品,业务人员知道流程卡在哪里。这些经验可以成为训练和检验 AI 的依据,前提是企业愿意投入,把经验转成可交付的能力。不过,中美都有一个趋势,AI 暴露程度较高行业的年轻人招聘在下滑。“AI 暴露程度”指一份工作中的任务,有多大程度可能被 AI 辅助、加速或替代。 例如,写文案、整理资料、生成代码等任务,更容易受到大模型影响;需要发现需求、现场安装、动手维修等任务,受到大模型直接影响的程度相对较低。阅读史密斯的原文:AI 始终固执地拒绝抢走我们的工作(全文翻译)