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Ben Thompson 认为泡沫有时也是有益的，正好印证了 Dion Lim 的观点：
1. 在每一次泡沫中，那些投机性的狂热并非可惜之事，而是必要阶段：正如卡洛塔·佩雷斯所说，它促成了“安装阶段”，让那些未必立即盈利但必要的投资为随后的“部署阶段”打下基础。
2. 当年铺设的光纤成了今日互联网的底层基建；正因为这些公司破产、基础设施几乎“白送”，互联网才得以以接近零成本的形态存在。
3. 所谓“拐点驱动型泡沫”，是投资者集体相信未来将与过去截然不同，
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Kieran Klaassen 认为规划是 AI 辅助开发中收益最高的活动——花一小时改进规划系统，会让之后的每一小时都更高效。
1. 良好的规划依赖于清晰的思考、扎实的写作，以及各方利益相关者之间的协作。虽然过程缓慢，却能避免昂贵的错误。
2. 一种做法只是交付功能；另一种做法不仅交付功能，还让系统学习你的思维方式。若能做到这一点，系统就能从每一次规划中成长。
3. 规划完成后，我加入了第二个代理进行复查：用 Puppeteer（一个自动截图工具）对比 Figma 截图与实际构建结果，
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Dion Lim 认为：人工智能不会“崩盘”，而会“燃烧”。像所有科技周期一样，大火会清理灌木、重新分配人才，并留下能支撑下一个时代的基础设施。
1. 野火不仅摧毁生态系统，也维持其健康——清除扼杀新生的浓密灌丛，把养分归还土壤，为下一代森林的繁荣创造条件。
2. 两场火都遵循相同的模式：过度增长 → 突然修正 → 随后复兴。
3. 资本充裕——也许太充裕了。但人才？那才是稀缺资源。
4.
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Every.to 最近分享了他们内部是如何使用 AI 工具进行开发的，每个人都有自己的偏好：
1. Claude Code 是一位“友善型开发者”，擅长拆解问题并解释推理过程；Codex 则是“技术型开发者”，更字面、更精确，常常一次命中正确方案。
2. 通过 Figma MCP 集成，Claude 可以直接接入 Figma 文件，读取设计系统中的颜色、
