自从用 Claude 完成了 Graphite – 基于 JVM 字节码的静态分析框架，工程质量和解决问题的方法和效率着实把我给震撼到了，然后又让它用 Rust 写了 Rustyman – 面向 AI 的网络代理服务，效果也很是出奇的好，名副其实的 10x 工程师。于是，便产生了一个大胆的想法 – TestPilot，在纯 JVM 上运行 Android APK 。拿到需求后，它便进入了 Plan 模式，根据对需求的理解提出了双层架构的方案，然后规划了 Road Map，分了 3 个阶段来进行，从 Phase 1 - MVP 到 Phase 3 - Production Ready。在 MVP 阶段表现跟前两个项目一样丝滑，到了 Phase 2 一开始风风火火的重写各种 Android 系统类，也没觉得有什么不对，逐步完了 Activity, View, Fragment, ViewPager, RecyclerView 的重写，接下来它提出要重写 ConstraintLayout 的时候，我意识到不对劲了– 重写系统类我能理解，但为什么要重写一个二方库？ConstraintLayout 并不属于 Android Framework？于是便跟它一起仔细地 review 了整个方案，才发现它对底层依赖的 layoutlib 的能力不太了解，才提出重写系统类的方案，这不禁让我开始思考一个问题：Claude 的能力边界到底在哪里？

之前在做 Booster 的时候，就想实现一个能做数据流分析的框架，但个人精力有限，只能束之高阁。自从 Claude Opus 4.5 发布后，业界一度为之轰动，我抱着试一试的心态，趁着周末在家休息，于是订阅了 Claude Pro，创建了 Graphite 这个项目，应用场景主要是基于 JVM 字节码做静态分析。这类工具之前也做过，技术复杂度心里大概是有数的：设计数据结构、实现 dataflow analysis、处理各种 edge case、写 CLI、写测试……保守估计，之前纯手写一个能用的版本大概花了2天，1天开发，1天调试和处理 edge case。结果，Claude Code 用了 1 小时 就完成了一个可运行的版本。

每周六早上都要送儿子去 Banpo 运动场去练习足球，最近因为 Winter Break 放了两周假，足球都没碰过，我想大概是荒废了。休假的时候还想着，这荒废的两周把之前的努力都给抵消掉了。家乡有句老话「三天不打鸟，牯牛都射不倒」，所以我心里其实已经有了预期：一上场又会暴露一堆毛病。

就在放 Winter Holiday 的前一天，Term 3 的 School Report 下来了。看到 Report 的那一刻，我当场气炸，零下 10 度的寒风里，我连抽了 3 根烟。回家后我把报告递给老婆看，她看完冒出一句：「还行啊。」

房子的合同还有几个月就到期了。现在住的这套三居，说实话并不差，采光好，通勤也方便，周围朋友也多，住久了甚至还有点舍不得。但孩子慢慢长大，总觉得空间还是局促了一些，心里盘算着要不要换个四居。于是联系了中介，说明需求，预算也交代得很清楚。两个星期过去，中介终于有了消息，给推了两套，再一看报价，令我大吃一惊，不仅远超 budget，其中一套近期还跳价了 5%，简直是不讲武德。

周末在给儿子辅导作业时，注意到他在算 450÷10 时几乎不假思索，但遇到 450÷6 时立刻眉头紧锁，这让我突然意识到一个我们习以为常，却很少认真想过的问题：

为什么在算乘除 10 的幂时，我们几乎完全不需要思考，而换成别的数就特别费劲呢？

最近从零开始教儿子学编程，在讲解计算机是如何表示文本和数字的时候，儿子突然冒出了一个问题：

为什么要用不同的方式来表示？数字不也是文本吗？

原本以为让孩子走国际路线可以逃离国内的内卷，但来到首尔后，我发现这里的竞争一点也不比国内少，尽管大环境如此，作为家长，我们对报补习班一直都很克制，不会自作主张给孩子报各种课后班，都是孩子说想学啥才给报。在和国际学校的其他家长们交流后，我才意识到大家的逻辑几乎惊人的一致 —— 复刻上一代国际生的成功路径：卷兴趣、卷特长、卷背景，把各种证书当成申请名校的敲门砖。

中国的数字人民币项目最早可以追溯到 2014 年，正式落地试点是在 2020 年。从北京、深圳到成都、苏州，各地政务场景、电商补贴、甚至红灯志愿者奖励系统，都开始接入“数币钱包”。

这是一次国家主导、央行推动的支付系统数字化尝试。但时至今日，数字人民币的普及程度依然有限：用户增长趋缓，线下覆盖不均，支付习惯难以改变，老百姓用微信支付宝惯了，基本还是“扫个码”的层面，而且对于普通人，根本分不清“数币”到底和微信钱包有啥不一样。

在上一篇 无暇思考：从抄底 Google/Tesla 到 All in Circle 中有提到，我凭直觉做出 All in 的决策，为什么会 All in 一个还没来得及深入研究的东西呢？这还得从 $NVDA 和 $TSLA 说起。