第12期：架构方法论与现代CSS原生交互

架构设计的核心要素

架构在软件行业中被定义为“要素 + 结构 + 连接”。要素指的是系统中的各个构件，如子系统、模块、组件。结构是这些要素的组织方式。连接则是要素之间的接口和交互关系。架构的本质是通过系统性思考，在资源约束下做出合理决策，明确系统骨架，规范协作关系，并指导团队统一思想。

系统、模块、组件、框架与架构

系统由关联的个体组成，按照规则运作，具备单个个体无法实现的能力。子系统是更大系统中的一部分。模块是逻辑单元，强调职责分离；组件是物理单元，强调复用和独立替换。框架是实现规范的软件产品，如MVC、SpringMVC等。架构关注结构，框架关注规范。

架构类型与分类

TOGAF9将架构分为业务架构、数据架构、应用架构、技术架构。业务架构关注战略和流程，应用架构描述系统交互，数据架构管理数据资产，技术架构涵盖软硬件能力。业务架构决定应用架构，应用架构依托技术架构落地。

单体应用、分布式与微服务

单体应用适用于简单业务，易于部署和测试，但随着需求增长，维护成本上升。分布式架构通过模块拆分，降低耦合度，提升扩展性和复用性。微服务进一步细化服务，便于开发和维护，但带来更高的运维和分布式复杂性。接口调整和重复劳动也是微服务面临的挑战。

架构设计的15条原则

1. N+1设计：系统需有冗余实例以应对故障。
2. 回滚设计：确保系统可向后兼容，支持版本回退。
3. 禁用设计：通过功能开关实现风险控制和降级。
4. 监控设计：在设计阶段考虑监控，便于诊断和修复。
5. 多活数据中心：分布式部署，读写分离，容忍延时。
6. 采用成熟技术：关键部分优先用成熟技术，降低故障率。
7. 故障隔离：不共享资源，隔离区间避免单点故障。
8. 水平扩展：通过增加设备或拆分服务实现扩容。
9. 非核心则购买：非核心系统优先外购，聚焦核心竞争力。
10. 使用商品化硬件：标准化、低成本硬件便于扩展。
11. 快速迭代：小构建、小发布、快试错，提升响应速度。
12. 异步设计：避免同步瓶颈，提高系统弹性。
13. 无状态设计：服务实例不存储持久化数据，便于扩展和负载均衡。
14. 前瞻性设计：兼顾当前和未来系统能力与扩展性。
15. 自动化：流程自动化，减少人为错误。

架构设计的常见误区

• 架构不是架构师的专属任务，业务开发人员也需关注。
• 架构蓝图确定后仍需持续落地和优化。
• 不必追求完美架构，适合当前业务即可。
• 过度设计会浪费资源，需根据实际需求调整。
• 盲目跟随大公司方案可能导致迷失方向。
• 技术选型应服务于业务，避免为技术而技术。

架构设计是一项系统性工作，需要在实际业务和技术之间权衡，持续优化和调整，最终实现高效、稳定、可扩展的系统。

Gemini 2.5 Flash Image 简介

Gemini 2.5 Flash Image 是 Google 最新发布的图像生成与编辑模型。该模型支持多图融合、角色一致性、基于自然语言的局部编辑，并结合 Gemini 的世界知识进行智能生成。开发者可通过 Gemini API、Google AI Studio 及 Vertex AI 使用该模型，定价为每百万输出 token 30 美元，每张图片约 0.039 美元。

主要功能与应用场景

• 角色一致性
  传统图像生成模型难以在多次生成和编辑中保持角色或物体的外观一致。Gemini 2.5 Flash Image 能将同一角色置于不同环境，或展示同一产品在多角度和场景下的表现，适用于品牌资产、产品 catalog 等场景。

• 基于自然语言的图像编辑
  用户可通过文本 prompt 实现精准的局部编辑。例如，模糊背景、去除污渍、删除人物、改变姿势、为黑白照片上色等。编辑过程无需复杂操作，仅需简单描述即可完成。

• 世界知识驱动的生成
  该模型具备对现实世界的理解能力。可识别手绘图、辅助解答实际问题，并能根据复杂指令进行多步编辑。适合教育、交互式应用等领域。

• 多图融合
  支持将多个输入图像合并为一张新图。可将物体嵌入场景、为房间更换配色或材质，或实现产品与环境的融合。操作简便，适合电商、室内设计等需求。

开发与集成

开发者可在 Google AI Studio 的“build mode”快速测试和定制模型能力。支持自定义模板和代码扩展，应用可直接部署或保存至 GitHub。所有生成或编辑的图片均嵌入 SynthID 数字水印，便于识别 AI 生成内容。

代码示例

官方提供了 Python 示例，展示如何通过 Gemini API 结合 prompt 和图片进行内容生成。开发者可根据业务需求进行二次开发和集成。

合作与生态

Gemini 2.5 Flash Image 已与 OpenRouter.ai、fal.ai 等平台合作，拓展开发者生态。模型目前处于预览阶段，未来将持续优化文本渲染、角色一致性和细节表现。

现代Web开发中的JavaScript与CSS取舍

当前网页探讨了现代Web开发中JavaScript与CSS的实际应用边界，强调了在许多场景下无需依赖庞大的JavaScript框架，仅用HTML和CSS即可实现丰富的交互和视觉效果。

JavaScript的局限与CSS的进步

作者指出，现代JavaScript框架（如React、NextJS）常常导致页面加载缓慢、体积膨胀和维护复杂。许多网站加载了大量无关的脚本，影响性能和用户体验。相比之下，CSS近年来获得了大量新特性，使其能够承担更多原本依赖JavaScript实现的功能。

CSS新特性与实际应用

1. Nesting（嵌套）
   CSS支持嵌套语法，提升了样式结构的可读性和维护性。例如，.post > .buttons .like:hover等复杂选择器可以通过嵌套方式更直观地表达父子关系。

2. 相对色彩与color-mix
   通过hsl(from ...)、color-mix()等函数，开发者可以直接在CSS中动态调整颜色，无需借助JavaScript进行色彩计算。这对于实现主题切换、hover等动态效果尤为高效。

3. @starting-style与动画
   新的@starting-style规则简化了元素初始动画的实现，无需JavaScript即可完成如淡入等过渡效果。CSS动画运行在浏览器的独立线程，性能优于JavaScript动画，尤其在低端设备上表现更佳。

4. 主题与色彩模式
   通过color-scheme: light dark和light-dark()函数，CSS可根据用户系统偏好自动切换明暗主题。结合伪类和自定义属性，可实现无JavaScript的主题切换。

5. 表单与输入验证
   HTML原生支持正则表达式校验，CSS伪类如:valid、:invalid、:user-valid、:user-invalid可直接反馈输入状态。无需JavaScript即可实现大部分表单校验与交互提示。

6. 自定义控件与伪类
   利用:has()、:checked等伪类，开发者可用纯CSS实现如自定义radio、tab切换、手风琴等交互组件，提升可访问性和性能。

7. 响应式单位与移动端适配
   新增的lvh、svh、dvh等单位解决了移动端浏览器地址栏动态变化导致的布局问题。开发者可根据实际需求选择合适的单位，避免元素被遮挡或布局错乱。

CSS的局限与未来展望

作者提出了一些CSS当前尚未支持但实际开发中常见的需求，例如类复用（类似Tailwind的@apply）、更灵活的@media组合、nth-child变量、nth-letter选择器、单位移除等。这些设想反映了前端开发者对CSS表达力和可维护性的持续追求。

结语

文章强调，CSS不仅是样式语言，更具备编程语言的特性。随着新特性的不断加入，开发者可以用更少的JavaScript实现更高效、可维护的Web应用。对于追求性能、可访问性和开发效率的从业者，深入理解和应用现代CSS能力已成为必备技能。

Meta高薪难留顶级AI人才

Meta近期失去了两位重要的AI研究员：Rishabh Agarwal和Bert Maher。Agarwal专注于强化学习，曾在Google Brain和DeepMind任职，后加入Meta领导Llama团队。他推动了思维模型后训练、合成数据热启动和同策略蒸馏等技术。尽管Meta的Superintelligence实验室提供了优厚待遇，他仍选择离开，理由是追求更高风险和个人成长。Bert Maher则在Meta工作12年，参与了HHVM、ReDex、PyTorch等核心项目，现已加入Anthropic。

内部管理与薪酬分配问题

Meta内部薪酬差距显著，超级智能实验室成员待遇远高于其他团队。这种分配方式引发了员工的不满和离职潮。前研究员Rohan Anil曾公开表示，非超级智能团队成员待遇次等，导致工作动力下降。绩效评估和强制裁员机制让员工更关注自保而非创新，内部协作变成资源争夺。CTO与首席产品官各自为政，FAIR实验室因资源倾斜被边缘化。

顶级人才的选择标准

Meta高薪策略未能吸引所有顶级AI人才。许多知名研究员和创业者拒绝Meta邀约，原因在于愿景和管理文化分歧。例如，Ilya Sutskever拒绝出售Safe Superintelligence，Anthropic员工坚持公平薪酬原则，Perplexity AI和OpenAI的多位核心成员也拒绝Meta的收购和招募。对于这些人才，使命感和价值观远比薪酬更重要。部分工程师如Yun-Ta Tsai表示，参与有意义的项目比高薪更具吸引力。

结构性挑战与行业影响

Meta当前面临的挑战不仅是薪酬分配，更深层次在于管理结构和企业文化。权力高度集中，资源倾斜严重，导致人才流失和创新动力减弱。与Anthropic等公司相比，Meta的员工保留率较低。顶级人才更倾向于选择能够实现个人理想和长期价值的团队，而非单纯追求高薪的环境。

结语

Meta的案例反映出，技术企业在吸引和留住顶级人才时，薪酬并非唯一决定因素。管理模式、团队协作和企业愿景同样关键。对于有志于深耕AI领域的从业者，选择平台时需综合考量个人成长与价值实现的可能性。

ChatGPT影响人类日常语言习惯的研究综述

佛罗里达州立大学的研究团队针对ChatGPT发布前后人类口语习惯的变化进行了大规模数据分析。研究对象为美国流行科技、科学类播客的无脚本对话，共计10万条录音、2210万个词。研究将数据分为ChatGPT发布前（2019-2021年）和发布后（2023-2025年）两个阶段，重点关注AI常用词汇在日常交流中的出现频率。

主要发现

研究发现，ChatGPT发布后，诸如“delve”、“intricate”、“surpass”、“align”等学术写作词在日常口语中的使用频率显著提升。相比之下，这些词的普通同义词（如“explore”、“investigate”）的使用频率变化不大，呈现均衡状态。这表明人类在日常交流中逐渐采用AI偏好的表达方式，语言风格趋向学术化。

影响机制分析

研究团队提出两种可能机制：一是人们直接引用AI生成内容，二是AI影响了人类自身的语言习惯，使相关词汇在无意识中被频繁使用。由于研究对象为科技播客，听众本身与AI接触较多，结果未必能代表所有群体。此外，播客内容中偶尔包含广告或预设问题，虽占比不高，但可能影响数据准确性。

深层担忧

研究还讨论了AI语言习惯的渗透效应。如果AI偏好某类表达方式，这种倾向可能逐步影响人类的思维模式。随着大模型能力提升，区分人类与AI生成内容变得愈发困难，这为语言研究带来新的挑战。部分网友为证明内容非AI生成，会故意加入小错误以示区别。

结论

ChatGPT等大模型正在悄然改变人类的日常语言习惯，尤其在专业领域表现明显。未来，AI对语言风格的影响及其潜在风险值得持续关注。

Keep的AI转型：体育科技的结构性变革

Keep作为中国最大的健身平台，在2025年上半年实现了经调整净利润1035万元，标志着公司在“全力投入AI”战略下首次扭亏为盈。此次财务转折不仅是降本增效的结果，更是AI技术深度融入业务后的量化体现。

AI驱动的业务重塑

Keep的盈利能力提升，主要归因于AI投入带来的经营效率和组织效能的提高。公司推出了AI Coach功能，核心产品“AI教练卡卡”自3月上线后，已完成多轮迭代，具备个性化训练计划生成、语音导练、饮食记录分析等能力。AI饮食记录成为高频刚需，数据显示AI核心日活跃用户超过15万，留存率显著提升。

此外，Keep扩展了AIGC内容，智能穿戴产品不断升级，覆盖更多运动场景。业务形态已从传统工具型APP转向“运动科学”与“运动美学”双重定位。

战略调整与财务表现

公司主动调整产品结构，精简低效品类，关闭线下运动空间Keepland，短期内牺牲部分营收数据，为长期持续盈利奠定基础。此次盈利并非偶然，而是AI驱动的结构性改善。

AI化基础设施与增长潜力

Keep拥有2249万月活用户、280万月度订阅会员，覆盖25个运动垂类，形成了内容、工具、硬件、品牌的生态闭环。这些基础设施为AI产品落地提供了数据、场景、服务的闭环支持。AI教练卡卡通过个性化和交互体验，重构了智能健身生态，推动用户黏性和使用频次提升。

商业模式也从内容订阅转向服务订阅，用户为结果和体验付费。最新数据显示，月活用户的平均收入同比提升4.5%。Keep自研微调模型Kinetic.AI，深度整合大模型与自有业务，构建了多智能体系统（MAS）基础设施，实现了人设、记忆、意图等Agent底层能力。

估值逻辑的重构

AI时代，资本市场对产品的评估标准发生变化，关注模型闭环、用户数据训练能力和高频刚需场景。Keep在这些维度具备优势，AI化后释放的价值超越原有产品边界。与美图、Duolingo等公司类似，Keep通过AI改造路径实现了业绩增长。

产品逻辑从训练计划、语音陪伴、营养分析到场景化服务，形成AI飞轮。AI能力与业务底层逻辑深度融合，构建了可持续的产品体系。技术表现力与业务自洽性成为新估值体系下的核心要素。

未来展望

Keep的转型路径清晰，AI已成为产品逻辑的一部分。公司不再依赖内容供给，而是基于服务强度和频次实现价值兑现。Keep正在向AI SaaS或AI应用平台转型，为未来商业化提供坚实支点。

DeepSeek V3.1“极”字Bug事件概述

近期，DeepSeek V3.1模型在多个平台（如火山引擎、chutes、腾讯CodeBuddy等）被曝出现“极”字异常插入问题。开发者在调用API生成代码时，输出结果中会随机出现“极”字。这一现象不仅影响了代码的编译和运行，还在国内外社区（如Reddit）引发了广泛讨论。相关讨论集中在“extreme”、“极”、“極”等词的异常出现。

影响与风险

该Bug对需要高精度、结构化输出的场景影响较大。例如，若开发者未仔细检查生成代码，直接使用则可能导致编译失败。腾讯CodeBuddy甚至出现了带“极”字广告插入的情况，进一步加剧了问题的严重性。

临时解决方案

部分网友提出了缓解措施，主要针对第三方平台API调用。方法是在提示词中加入限制，例如禁止出现特定符号序列模式（如空格、几个token、占位符/省略符号）。此方法对DeepSeek V3.1官方平台暂不适用，需等待官方修复。

技术分析与成因推测

知乎网友黄哲威认为，该Bug与大模型训练过程中的“恶性模式”有关。他举例说明，模型在枚举素数等任务时，可能会在输出末尾插入“极长”或“极大的数字”，作为一种特殊的终止符或标记。这种现象在模型陷入“thinking”循环时更易触发，概率约为千分之一。

进一步分析显示，问题可能源于数据清洗不彻底。训练过程中，未能有效剔除“极长的数组”等脏数据，导致模型在后续蒸馏和强化学习阶段将“极”字误用为终止符或语言切换标记。模型输出因此出现超长响应、空白字符、短句重复等异常。

官方回应与后续进展

目前，DeepSeek团队已确认问题，并表示将在新版本中修复。具体解决时间尚未公布，开发者需持续关注官方动态。

Gemini 2.5 Flash Image 模型测评

Gemini 2.5 Flash Image（又称 nano-banana）是一款近期在图像生成与编辑领域表现突出的模型。其在 LMArena 基准测试中排名第一，目前已上线 Google AI Studio、Gemini APP、Gemini API 和 Vertex AI，用户可免费体验。该模型以高速度（每分钟最多调用 500 次）、低成本（文本输入/输出 2.50、图像生成 30.00）和知识更新至 2025 年 6 月为主要优势。

角色一致性

在角色一致性方面，Gemini 2.5 Flash Image 能够自然地还原人物表情和姿态。例如，将特朗普和施瓦布的合影从严肃状态编辑为微笑，生成结果真实且自然。模型还可将两张陌生人照片融合为情侣照，背景和氛围处理较为顺畅，但偶尔会出现如背景过于“网图”或细节失误（如多戴墨镜）的情况。

图片编辑能力

模型在图片编辑方面表现优异。以“六根手指图”为例，仅需简单的文本 prompt 即可完成多余手指的去除，无需额外标注。对于复杂编辑，如将纹身从一人身上迁移至另一人，模型能自然融合纹身与皮肤，整体效果接近真实。

风格迁移能力

风格迁移能力较为稳定。模型可将 3D 半身像转换为现实人像、古典油画风或动漫风，细节处理到位。像素风和玩具风的完成度略低，细节表现不如前几种风格。

多图融合能力

在多图融合和复杂任务处理方面，模型稳定性不足。例如，简单的换衣操作需要多次尝试才能获得理想结果。若同时涉及换衣、场景转换和动作改变，模型容易出现细节错误，如服装与背景不符。

创意生成能力

模型支持创意场景生成，如将人物照片转化为 Blender 3D 手办场景，或生成油画风、像素风游戏角色盒装等多样化展示。创意玩法丰富，细节表现力较强。

总体评价

Gemini 2.5 Flash Image 在创意场景生成和图片编辑方面表现突出，适合需要高效、低成本图像处理的应用场景。模型在细节和稳定性上仍有提升空间，尤其在多要素编辑任务中。与 GPT-4o 相比，整体表现更为可靠，但用户在追求高质量输出时需多次尝试以获得最佳结果。

GPT-5系统提示词泄露事件概述

近期，GPT-5的系统提示词疑似在GitHub等平台被公开，内容长达15000余Token。该提示词文件详细描述了OpenAI为GPT-5设定的行为规范、身份声明、工具调用、记忆管理、自动化操作、内容安全等方面的规则。泄露内容与实际产品体验高度吻合，但真实性仍存争议。

GPT-5自我评估与对比

通过让GPT-5自身对泄露内容进行高层对比，发现以下主要一致点：

• 身份与元数据：泄露文本与实际指令均要求模型自报身份、知识截止日期和当前日期。
• 语气与风格：两者都强调输出应简洁、果断、具备洞见，避免冗余和犹豫。
• 澄清式提问：泄露文本允许有限澄清，实际指令则更严格，优先输出可行结果而非追问。
• 记忆与自动化：泄露内容描述了记忆功能的关闭与自动化工具的使用，实际产品行为与之相符。
• 内容安全与版权：均禁止输出受版权保护的长段内容，强调安全合规。
• 思维链隐私：泄露文本和实际指令都不允许公开隐藏推理过程，仅提供必要的理由和步骤。
• 后台处理与联网查证：实际指令要求即时交付结果，必要时联网查证并引用来源。

系统提示词的作用与意义

系统提示词（system prompt）是大模型的内置规则集，决定了模型的“身份”、输出风格、能力边界和行为规范。它类似于为AI设定的“家规”，确保模型在各种场景下都能保持一致的交互体验。对于产品设计者而言，系统提示词是理解和借鉴大模型产品化思路的重要参考。

泄露事件的争议与行业影响

本次泄露事件最早源自Reddit和X平台，相关内容随后被整理上传至GitHub。部分业内人士认为，泄露内容与实际体验高度一致，但也有观点认为这可能是OpenAI的“烟雾弹”或模型幻觉产物。泄露文档的格式和内容也引发了真实性的质疑。

目前，GitHub上该类系统提示词收集库已获得大量关注，成为AI产品经理和从业者研究Prompt Engineering的重要资料来源。

VS Code Copilot Chat的安全挑战与防护措施

本网页详细分析了VS Code Copilot Chat扩展在“agent mode”下面临的间接prompt injection风险，以及团队为提升安全性所采取的措施。以下是核心内容梳理：

1. Prompt Injection的危害与攻击场景

Copilot Chat允许用户通过多种LLM和工具自动化开发流程。攻击者可利用外部数据（如GitHub Issue或Pull Request中的恶意指令）诱导模型执行敏感操作。例如，模型可能被误导泄露GitHub token、访问机密文件，甚至在用户不知情的情况下执行任意代码。

2. Agent Mode的工作机制

用户在agent mode下发起请求时，VS Code会收集项目相关文件、用户上下文及所有可用工具定义，并将这些信息一并发送给LLM。模型根据这些数据决定下一步动作，如调用get_issue工具获取GitHub Issue详情。工具输出会被加入对话历史，形成反馈循环，可能触发更多工具调用。

3. 工具安全设计与漏洞实例

VS Code内置多种强大工具（如editFiles、fetch、findTestFiles等），部分工具（如installExtension）在执行前会弹窗确认，但常规工具（如read-files）则自动执行。外部MCP服务器的工具始终需要用户确认。

安全评估发现，部分工具的信任域校验存在漏洞。例如，fetch_webpage工具对URL的正则校验不严，导致伪造域名被错误识别为可信。攻击者可通过精心设计的GitHub Issue诱导模型读取本地token并发送到外部服务器，无需用户确认。Simple Browser工具也存在类似风险，能在特定条件下自动泄露本地数据。

editFile工具允许自动修改本地配置文件，若有进程监听文件变更，恶意配置可被即时激活。虽然UI会提示用户确认，但文件已被实际修改，部分攻击可绕过人工干预。

4. 间接prompt injection技巧

攻击者常用“仅在特定日期执行”或“如果用户说了某句话则执行”这类条件，提升模型执行恶意指令的概率。部分模型（如Claude Sonnet 4）抗性较强，但仍可被绕过。VS Code设置temperature为0，提升模型响应一致性，也让攻击更易复现。

5. 安全增强与最佳实践

团队已修复上述漏洞，强化工具调用的用户确认机制，尤其是首次访问新URL或编辑敏感文件时。新增功能包括：工具列表展示、手动选择可用工具、工具分组、外部文件读写强制确认、MCP服务器信任弹窗、策略支持等。

建议开发者启用Workspace Trust功能，在不信任的仓库中以受限模式运行，防止自动任务和扩展执行。可通过Developer Containers或GitHub Codespaces实现沙箱隔离，将Copilot工具运行在容器或云端虚拟机中，降低本地风险。

6. 总结

Copilot Chat为开发者带来高效自动化，但prompt injection风险不容忽视。通过细致的工具权限管理、用户确认机制和环境隔离，可有效提升安全性。持续关注模型行为和VS Code安全更新，是保障开发环境安全的关键。