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昨天看到一个变态的 Code Review skills 应该是 Cursor 官方一个非常严格的代码质量审查技能。Thermo-Nuclear Code Quality Review 热核级别代码审查....
skills.sh/cursor/plugins/the…
里面的 rule 翻译一下是这样的:
结构简化优先： 要主动找能让整段分支、helper、mode、条件判断直接消失的重构方案
1k 行红线：不允许 PR 把一个原本不到 1000 行的文件推过 1000 行，优先拆分，有点变态。
拒绝意面式增长：高度警惕往无关流程里塞临时 if、特殊分支、一次性布尔标志 这是设计问题，不是风格问题。
警惕串行编排与非原子更新：这个有用！review 的好多 bug 都是这个问题
还有几条不写了，大家可以自己去看
我给项目用了一下，然后就哭了，找到太多干脆不修了，新开一个项目我可能会用一下，假如大家希望用极高标准去找结构问题 强迫做大幅简化 可以用它试试看。
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Mac 上鼠标最烦的不是慢，而是那种「指哪不打哪儿」的飘。
前段时间买了几乎是「人人都爱且零差评」的 MX Master 4.
个人使用下来，重 + 飘。
怪就怪 Mac 的蓝牙回报率/轮询率压根就不是为了鼠标优化而来。
看了好几个测评后，决定换狗屁王小狗。
终于舒服了，轻 + 准 + 颜值高。
缺点也有，这个 USB 3 的接收器，看着头大....
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发现个很赞的网站：buildcores.com/
居然是网页版的电脑装机模拟器，交互做的很不错，细节很丰富，一不小心下午一行代码没写，玩了两个小时，太专业了，目前市场上各种最新的配件都有，还有真实的购买链接，还有各种数据，还可以分享。
强烈推荐给各位装机爱好者
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我越来越认同李飞飞的观点。
LLM这条路线注定走不到AGI的终点。
因为语言模型的本质，是基于已有文本模式去预测下一个词，它擅长总结、续写、润色，也能模拟出看似合理的推理过程。但它始终只面对文本。
而我们生活的世界，不是词语拼接出来的。它有重量、有速度、有摩擦，遵循物理规律，充满空间感与动势变化。语言可以描述这一切，却无法真正感知或参与其中。
这也是LLM的核心局限。它理解的是语言中的世界，而非真实的世界。当我们谈论智能时，不能只局限在文字理解上，还需要面对物理环境、空间结构与行动逻辑。
如果AI要继续进化，它必须离开语言的边界，真正迈入三维世界。
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发现了个开源多邻国！——wordpecker-app
这个项目不但有背单词功能，而且最重要的是它使用TTS大模型，做了个语音 Agent, 你可以与 LLM 导师就你的词汇进行实际对话。练习发音，提问，并通过自然语言获得即时反馈！
地址：github.com/baturyilmaz/wordp…
