Matt

Case in point: More than 70 transport planes landed in the Middle East within 24 hours of the ceasefire taking effect. That scale suggests possible preparation for a ground offensive, solidifying suspicion that Trump is using the truce to regroup:

未来软件工程师的价值，呈倒 U 型分布。AI 正在让软件工程 pipeline 中间环节的价值快速塌陷。越靠近两端，稀缺性越高，身价越难被替代。 软件工程的 pipeline 正在重新凝聚成两个高内聚单元，各自高度闭环，通过轻量的 API 契约相连。两颗胶囊各自高度内聚，中间只有一条轻量的 API 契约。每颗胶囊内部，信息流动的摩擦都趋近于零。 Vibe Coding 陷阱：如果只会用 AI 工具生成前端代码，却没有用户洞察和产品判断，输出的只是"廉价软件"——交互粗糙，逻辑混乱，无法真正解决用户问题。AI 工具是放大器：有判断力的人，能做出量级更好的产品；没有判断力的人，只是更快地生产垃圾。 关于"全栈工程师"：传统意义上的全栈（前端 + 后端）恰好落在价值曲线的最低点——它既没有足够靠近用户端，也没有足够靠近底层技术端。这不是说全栈工程师没有价值，而是说在 AI 时代，这个定义本身需要升级：全链路的用户洞察+前端实现，才是有意义的"全"。

伊朗不收Strait of Hormuz过路费本身就是一个不自然的，不稳定的状态。 伊朗开始征收合理价格的过路费，恰恰是回归稳态，也是众望所归的。 无论战争的结果如何，世界各个咽喉要道的过路费可能都要收起来了——而以前这些钱是交给美国人的，现在要交给真正需要它的国家了。

【郑丽文上海港口演讲：国共内战伤痕地，如今繁华如斯】郑丽文９日上午在参观洋山港时发表谈话，这是她访问大陆后的第二次公开演讲，最开始几乎是脱稿讲演。她说，如今的上海是繁花般的大都会，比历史上任何时刻都要美丽。他们昨晚下榻的饭店（瑞金洲际酒店）曾是蒋介石与宋美龄举办私人订婚宴的地方，同样的地方，毛主席也曾在此下榻。 郑丽文回望历史指出，1942年鸦片战争爆发，英国人从此地攻进来；1937年淞沪会战，国民政府在此同日军整整打了三个月，死伤惨烈；1949年，这里又成为生死离别的港口，许多我们非常熟悉的长辈在此搭船离开。“当时想必他们都会最后一眼望向故土，想记一下故乡最后的模样。他们中很多人最后都来不及回来。” 郑丽文感慨，那些曾经生活在历史不幸时刻中的人，他们倒下的时候只看到了烽火和残垣断壁，他们又怎敢相信短短几十年后，黄浦江岸竟可以如此璀璨？站在黄浦江畔，此刻的上海比历史上任何时刻都繁华美丽，让人忍不住想要让如此美好永远驻留。

Introducing Claude Managed Agents: everything you need to build and deploy agents at scale. It pairs an agent harness tuned for performance with production infrastructure, so you can go from prototype to launch in days. Now in public beta on the Claude Platform.

WSJ got OpenAI and Anthropic's confidential financials. Both companies argue they turn a small profit today if you strip out training costs (lol). But, when you add them back, OpenAI doesn't break even until the 2030s vs. Anthropic gets there sooner (again, all their own forecasts). On the inference side, processing costs eat more than half of revenue at both companies right now. Most ChatGPT users pay nothing. Most Anthropic revenue comes from enterprise. OpenAI says it'll monetize free users through ads and subscriber conversion. Two very different distribution strategies, same margin pressure. "OpenAI expects to spend $121 billion on computing power for AI research in 2028. That means the company anticipates burning $85 billion that year even after almost doubling sales from the prior year. Such losses would dwarf those of virtually any other public company in history. Anthropic doesn’t expect to spend nearly as much, but its rosiest forecasts tell a similar story of mounting computing costs"