陶哲轩博客发布简短公告，邀请读者在评论区补充尚未收录的相关文章链接或Proofs and Prompts上的内容，属征询读者投稿性质，无实质研究内容。

文章基于4,986篇生财文章，构建了涵盖28个已验证项目的选型决策树，将项目按内容流量、服务交付、产品资产三类划分，并设置合规、技能、时间、时机等七道筛选门槛。核心规律包括：技能决定分支方向；服务类项目见效快但耗人力，产品类项目起步慢但可自动化；海外项目单价高，国内项目链路短；人群画像比赛道选择更重要。文中还附有快速路径表、升级路径、执行前清单与四周复盘机制，强调设置止损线、低成本验证，并参考收益中位数而非头部案例。

作者将 Hexo 文章发布到微信公众号的流程压缩为一条命令：自动选取最近改动的文章，补齐封面、作者、原文链接等 front-matter 默认值，将站内图片路径替换为绝对路径并把 webp 转为 png/jpg，再通过 stdin 交给命令行工具文颜完成排版渲染、图片上传和草稿创建。文中还介绍了获取 AppID 与 AppSecret、配置 IP 白名单、用 git 定位文章及踩坑经验，最终保留人工复核后再群发。

本文探讨AI对工程文化的影响：AI会加速工程文化薄弱项目的失败，团队虽能快速推进却容易失控。作者强调理解技术弱点、发挥人类专长至关重要。

陶哲轩整理了近期关于数学与AI的博客和评论文章链接，供读者参考，并邀请大家在评论区补充更多相关链接。

文章介绍通过微信读书接口获取公众号历史文章的方法：将公众号的__biz经base64解码后拼接为bookId（加MP_WXS_前缀），再调用/web/mp/articles等接口获取文章列表与正文，并用/api/mp/cover兜底。作者开发了配套插件，并提醒存在风控限制，仅最新文章较稳定。

本文介绍 fetch 的两个阶段：首次 await 等待响应头，第二次等待响应体，response.body 是 ReadableStream。此外还提到 Firefox Nightly 支持链接参数模块，可为外部 SVG 传颜色变量；容器样式查询已进入 Baseline，可用于命名断点；text-box 简写和 checkVisibility() 方法也已广泛可用。

文章讨论Kafka消费端防止消息丢失。原方案用Zookeeper选主、单分片消费，offset存数据库，但选主慢，且两台服务器同时宕机重启时，offset可能因Kafka日志10分钟清理而过期，导致消费失败和数据丢失。改进方案改用consumer.assign指定分片，配合带过期时间的分布式锁和手动提交offset，异步处理后再提交，实现快速故障接管，并建议调大日志保留时间。

小K首篇论文投稿一个月后被拒。编辑给出两条矛盾理由：缺乏创新性和未找到合适审稿人。作者认为若创新性不足应尽早拒稿，两条理由并存显得编辑推责。作者无奈，只能尽快改投他刊，帮小K顺利毕业。

作者反思AI外包脑力与手艺的危害：越依赖机器，人越丧失能力。以编织为例，亲手完成难事带来成就感，他人也因看到付出而认可；AI生成的作品虽可能实用，却因没有努力而无人真正在意。结论：想为自己所做之事感到自豪，仍需亲力亲为。

该文本仅为付费专栏的购买、登录和解锁提示，没有实质文章内容，无法进行内容摘要。

DeepSeek工程师刘胜发文称，自己刚交付V4.1主算子，却判断AI半年到一年内就能写出同样优秀的算子。他明知工作正加速自身被取代，仍选择优化，因为摆烂也挡不住别家模型进步。文章引发海外共鸣，触及结构性替代焦虑。他澄清并非怕失业，而是必须从手写算子的“手艺人”转为Agent的“机甲驾驶员”，告别曾热爱的工作。

本文介绍如何利用AI在Medium平台发布英文深度文章以进行内容营销。内容包括连接Medium账号、授权AI撰写文章、生成配图并发布，以及查看阅读数据。文章强调标题实用、结构清晰、内容原创，并建议自然嵌入分销链接以获取收益。通过自动化流程，可持续吸引流量并建立专业形象。

微软在版权诉讼中辩称，其AI助手Copilot极少复制新闻或书籍内容。在820万条聊天记录中，仅不到1%包含至少16个匹配词，与《纽约时报》等出版商作品有实质重叠的案例极少。微软以此主张AI训练使用版权内容属合理使用，因系统用途具变革性。案件已合并审理，微软正寻求简易判决。

博主更新了博客主题，优化阅读体验：字体加载不再闪烁，文章页宽限780px并支持目录滚动；移动端新增可折叠目录；代码块带语言标签、复制按钮和折叠功能；首页列表微调，文章底部加前后篇导航，右下角有猫爪返回顶部按钮；颜色统一用CSS变量管理，并清理了旧代码。

该文章记录了博客主题的更新，重点提升阅读体验：优化字体加载避免闪烁，文章页宽度限制为780px并支持滚动目录，移动端新增可展开目录，代码块添加语言标签、复制按钮和折叠功能，首页列表微调样式，增加上一篇/下一篇导航和猫爪返回顶部按钮，统一配色变量并清理旧代码。

writing-eval 是开源工具，用确定性规则和统计方法本地审计文章风格，对比参考样本生成报告，检测偏离度而非判断是否 AI 写作。它高效但无法量化文章灵魂，引发对写作量化、AI 与人类风格赛跑的思考。