1999年，Eric Raymond 用《大教堂与集市》给软件开发划了条分界线：要么是微软式的封闭精修，要么是 Linux 式的开放共建。这条线管了快30年，直到最近有人提出——现在出现了第三种方式，叫"神秘屋"。

这个名字来自加州一栋真实建筑。19世纪末，一个富婆拿自家房子当实验场，想怎么盖就怎么盖。维多利亚式、罗马式、哥特式，一个房间一个风格。不满意就拆，最多的房间重建了16次。窗户和门懒得拆，直接砌进墙里。最终五层楼、160个房间、2000扇门、10000扇窗，像迷宫一样，外人根本看不懂。

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用 AI 写代码的人，现在就在造这种房子。

需求自己提，代码让 AI 写。没有需求评审，没有测试流程，没有代码规范。想要啥功能就加啥，层层累加，补丁摞补丁。最终出来的软件高度个性化、规模庞大、文档缺失，外人读起来像走迷宫——但开发者乐在其中。

这不是调侃，是个认真的观察。随着模型能力变强，"神秘屋"式软件正在批量涌现。个人和小团队开发，很可能以后主流就是这个模式。大教堂和集市的二分法，确实不够用了。

说到模型能力，现在有个新办法测人气。有人每天抓 Hacker News 热度最高的200个主题，筛出编程和 AI 相关帖子，再看评论区哪个模型被提最多、评价最好。这个榜单叫 HN SOTA，每天更新。

本周前三：Claude Opus 4.7、GPT 5.5、Claude Sonnet。国产模型 Kimi K2.6、DeepSeek V4、Qwen 3.6、GLM 5.1 都进了前十。

另一个有意思的事：扫地机器人之父 Colin Angle 退休后没闲着，推出了陪伴机器狗。最大特点是长得不像机器，像毛绒玩具。能跟着走，能互动。技术上完全可以乱真，但故意做软做萌。这背后的判断很直接——也许以后更多人愿意养机器狗，不咬不叫不用遛，陪伴价值一样。

华为也有个新东西：把投影仪塞进轿车前大灯。停车后打亮车灯，就能在墙面或幕布上投视频。野营、车库场景实用。亮度太高，行驶时必须禁用，避免晃对向司机。

医疗 AI 的落地也在找切口。哈佛做了个试验，不让 AI 开处方，让它做门诊预检——病人不知道自己该挂什么科，AI 根据症状做初步诊断和分诊。结果 AI 对67%的病例判断基本准确，真人医生是50%-55%。流程变成：AI 预检生成初步诊断，医生详细问诊检查，最后开处方。责任边界清晰，能力也发挥出来了。

但 AI 的注入攻击风险比想象更广。研究人员在路中央举三块牌子，上面写"前进"，测试自动驾驶车辆。前两次车看到人就停了，第三次牌子生效，车真的朝人开过去。自动驾驶系统会把道路标识当指令解析，区分合法标识和恶意注入，成了必须解决的问题。

几个值得看的工具和文章：

手表地图开发记录。小屏幕 UI 设计很难，作者详细写了过程。

GPT Image 2 与 Nano Banana 2 对比。目前最强的两个图像生成模型，直接掰手腕。

Chrome 静默安装 4GB AI 模型。用户发现浏览器后台下载 weights.bin 文件，删掉还会自动重新下载。

MacBook Neo 分析。苹果2026年出的低端本，只有8GB内存，但作者认为产品定义很出色。

CSS Animation Timeline API 教程。动画不再基于时间，而是基于视口滚动位置触发。

天空颜色科普。为什么天是蓝的、日落是红的、云是白的、火星天是红的但日落是蓝的，一篇讲清楚。

工具方面：macOS 内置 Apple Vision 的命令行图像分析工具；跨平台浏览器清理工具 BleachBit；13KB 单文件网页白板，图形存 URL 里；ASS 字幕字体嵌入工具，压缩体积；开源 RSS 服务器，支持正文补取和 AI 分析；加密隧道工具；弧形箭头 SVG 生成器；单二进制日志分析引擎。