区块链基础设施服务商 HashKey Cloud 宣布，与 Ethereum Applications Guild（EAG）联合打造的 EAG Contribution Pool 已正式上线。该方案以非托管 DApp 形式运行，用户可参与 ETH 质押，并自主选择将部分 ETH 质押收益贡献至 EAG Contribution Pool，用于支持 EAG 及以太坊原生应用生态发展；过程中用户资产始终由其自行持有和控制。

Mac选中文件，按空格键，可预览图片、HTML等很多格式，但为啥不支持 Markdown？ 查了下，原来装个软件就行，指令： brew install --cask qlmarkdown xattr -d /Applications/QLMarkdown.app qlmanage -r 装完运行一次QLMarkdown这个App，未来就支持按空格键预览了，爽！

这次又被 OpenAI 一个细心的小交互惊艳到了（上次是 Codex 的 Computer Use 的权限申请）。 打开 ChatGPT 的 dmg 文件，窗口里不是拖拽到 Applications 文件夹，而是直接双击，双击之后它自己会执行大概以下几个动作： 1. 将 .app 文件移动到 Applications 文件夹； 2. 自动关闭 dmg 窗口； 3. 自动推出 dmg 磁盘映像。 我曾经就遇到用户反馈，有的直接在磁盘映像里打开 .app，有的问为什么桌面的安装器删不掉… 我们以为的基础操作，在一些用户那里其实是知识盲区。

一行代码直接把 Python 数据分析的入门门槛给铲平了。 这就是刚在 GitHub 炸场的 PyGWalker（PyGWalker: Turn your dataframe into an interactive UI for visual analysis）。它是一个开源数据可视化与分析工具，能把原本死板的 Pandas DataFrame 瞬间变成像 Tableau 一样拖拽式的交互界面。 GitHub 星标目前已斩获 13k+ Stars，采用 Apache-2.0 开源协议，完全免费且支持本地部署。 它的核心爽点极其干脆： 零门槛拖拽：不需要写复杂的 Chart 代码，鼠标拖一拖就能出高大上的图表。 一行代码启动：只要输入 pyg.walk(df)，交互界面直接在 Jupyter / Streamlit 里弹出。 数据不出本地：所有分析计算都在你本地环境跑，隐私安全直接拉满。 无缝集成工作流：完美兼容 Jupyter Notebook、Jupyter Lab 以及 Streamlit applications。 说白了，以前要折腾半小时的图表排版，现在 3 秒钟拖完，这效率提升完全是降维打击。 🔗 项目地址：

🧵 后端/基建开发推荐阅读的十篇论文 别只背八股了，很多面试题就是这些论文里的工程问题被压缩成的问答。 推荐按顺序读，强烈建议边读边画图/做笔记。 1️⃣ RocksDB： 看懂工业级 KV 存储怎么演进 RocksDB 这篇不是讲单个算法，而是讲一个 KV 存储在大规模生产环境里，优化重点怎么从写放大、空间放大一路转到 CPU 利用率。 Evolution of Development Priorities in Key-value Stores Serving Large-scale Applications: The RocksDB Experience 2️⃣ WiscKey： 理解为什么要把 key 和 value 拆开WiscKey 的核心是把 LSM-tree 里的 key 和 value 分离，减少 I/O 放大，尤其适合理解 SSD 时代 KV 存储的设计取舍。 WiscKey: Separating Keys from Values in SSD-conscious Storage 3️⃣ Vertical Paxos： 把主从同步放进共识算法里看很多高可用方案看起来只是“注册中心 + 主从同步”，但 Vertical Paxos 提供了更底层的解释框架。 Vertical Paxos and Primary-Backup Replication 4️⃣ PacificA： 工程里的强一致复制协议PacificA 讲的是日志型分布式存储系统里的复制框架，重点不是抽象共识理论，而是故障、恢复、对账这些工程细节。 PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems 5️⃣ SWIM： 服务发现别只会说注册中心SWIM 把故障检测和成员变更传播拆开，用随机探测 + gossip 传播，解决大规模节点下全量心跳扛不住的问题。 SWIM: Scalable Weakly-consistent Infection-style Process Group Membership Protocol 6️⃣ TiDB： Raft 怎么落到 HTAP 数据库里TiDB 这篇讲 multi-Raft、行存、列存副本和 learner，适合看 Raft 怎么服务事务和分析混合负载。 TiDB: A Raft-based HTAP Database 7️⃣ Paxos vs Raft： 别把二者理解成口水战这篇用相同术语比较 Paxos 和 Raft，结论很实用： 二者整体方法接近，核心差异主要在 leader election。 Paxos vs Raft: Have we reached consensus on distributed consensus? 8️⃣ Paxos 和 Raft 的形式化映射： 把学术优化搬到工程系统上海交大这篇建立了 Paxos 和 Raft 的形式化对应关系，还讨论如何把 Paxos 优化迁移到 Raft。 On the parallels between Paxos and Raft, and how to port optimizations 9️⃣ PolarFS： 高性能共享存储里的 ParallelRaftPolarFS 为 PolarDB 做低延迟共享存储，里面提出 ParallelRaft，用乱序 I/O 能力突破 Raft 严格串行带来的吞吐限制。 PolarFS: An Ultra-low Latency and Failure Resilient Distributed File System for Shared Storage Cloud Database 🔟 X-Engine： 双 11 级 OLTP 存储引擎X-Engine 是阿里的 OLTP 存储引擎方向，适合看电商峰值流量下，存储层怎么做写入、压缩、缓存和冷热数据管理。 X-Engine: An Optimized Storage Engine for Large-scale E-commerce Transaction Processing

Open AGI Builders Day Shanghai Recap ✦ 6 月 13 日，由 Alibaba × Sentient × 复旦大学联合举办的 Open AGI Builders Day 在上海复旦科技园顺利结束。 本次活动聚集了约 80–100 位 AI 开发者、研究者、创业者、投资人与生态伙伴，围绕 Open AGI、Agent Infrastructure、AI Applications 以及未来智能体生态展开交流。 随着大模型能力逐渐趋同，AI 产业正在进入 Agent、应用与基础设施协同发展的新阶段。Open AGI Builders Day 希望连接正在一线构建未来的 builders，共同讨论开放式 AI 生态的下一步。 活动首先由 Sentient 分享赋能 Open AGI 的路径，并介绍 EvoSkill；随后，Alibaba Cloud 从云基础设施与 AI 生态实践角度，分享了从大模型到 agentic AI 的演进趋势。 在 Demo 展示环节，来自 Sentient Arena、X-Agent、Billions、 等方向的 builders 带来了各自的实践，覆盖多个关键议题： → AI Agent 如何从 Prompt 走向 Execution → 如何构建可执行的 AI Agent 应用层 → 如何为 AI Agent 建立新的 Trust Model → 数字员工如何进入真实工作流 → AI 产品如何从 Demo 走向真正可用的应用 两场圆桌讨论分别聚焦 AI Infra 与 AI App。 Panel 1：AI Infra From Models to Agent Infrastructure: What AI Infra Really Needs Next 0G × Sentient × Billions × SoloVault 围绕 AI Infra 的下一阶段展开讨论：当行业从 model-serving 走向 agent-serving，基础设施需要支持的不只是模型部署，也包括记忆、工具调用、身份、权限、验证、信任层与多 Agent 协作。 Panel 2：AI App From AI Demo to Real Product: What Makes AI Apps Work? × Xerpa × Sentient × Miuro 共同讨论了 AI 应用从 Demo 走向真实产品所需要跨过的门槛：明确的使用场景、稳定的用户体验、可持续的工作流价值，以及能够真正被用户反复使用的产品能力。 活动结束后，现场 builders 继续围绕 Agent Infra、Trust Layer、AI 产品设计、开放协议与开发者协作展开交流。 Open AGI 不只是单一模型能力的提升，而是模型、Agent、基础设施、应用与社区共同推进的开放生态。 感谢所有来到现场的嘉宾、builders、合作伙伴与参会者。 See you at the next Open AGI Builders Day🙌

Codex 有个小增强工具叫 Codex++，我刚装完，解决了我用中转站以来可以说是最大的痛点！ 它不增强模型能力，增强的是 Codex App 这个壳子。 最有用的两个功能： 1. 左侧会话列表可以真正删除，不只是归档 2. API Key 模式下，原本被锁住的插件入口可以解开 安装也不用看什么教程，直接把这个 GitHub 链接丢给 Codex，让它自己装好： 装完之后 Cmd + Q 完全退出当前 Codex，然后去 Applications 里打开 Codex++.app，之后顶部菜单栏会多一个 Codex++，左侧会话悬停也会出现删除按钮。 这玩意儿的好处是，它不改原版 /Applications/Codex.app，只是用一个外部 launcher 启动 Codex，再通过 CDP 注入增强脚本，所以原版 Codex 还在，出问题也好回退。 一句话总结： Codex++ 不是“让 Codex 更聪明”，是让 Codex 用起来没那么别扭。

Sam与其CFO的分歧由来已久，昨天华尔街日报报道，OpenAI最近未能实现新增用户和收入的内部目标，这让其CFO对OpenAI支付未来计算合同的能力感到担忧，也对IPO的时机产生疑虑。一下子打击了市场的风险偏好、需求层面其实看token消耗量的增长就好。其实Sam和他的CFO再关于扩张节奏上，一直都有分歧。Sam也在不断把其CFO排除在关键议程之外。 看看时间线： 1）2025年8月：Sarah Friar（OpenAI CFO）不再直接向Sam Altman汇报，改向Fidji Simo（OpenAI Applications CEO，由Altman引入）汇报。这被视为组织结构调整，暗示两人权力/决策上的疏离。 2）2026年初至今：Friar多次私下表达对Altman激进策略的不满，主要包括： 反对2026年Q4 IPO时间表（认为公司准备不足、组织流程和财务风险高）； 对6000亿美元数据中心/算力支出持谨慎态度，担心收入增长跟不上会导致现金流问题（这和昨天WSJ报道一致） 3）2026年4月：就有媒体报道两人关系紧张：Friar被排除在部分关键投资者会议（尤其是服务器采购/基础设施讨论）之外，以前她是参与者。 而这些分歧摩擦的最主要原因就是Altman推动快速扩张和IPO，Friar更注重风险控制和可持续性。 而是2025年下半年开始有裂痕，2026年因IPO节奏和烧钱速度问题放大。典型的高增长公司CEO vs CFO矛盾——Sam想冲，CFO想刹车。目前Friar还没被换，外界猜测她是Altman的“重要制衡者”，可能董事会现阶段对Friar认可。 个人比较好奇，Friar还能在Openai呆多久？ 现在是IPO的关键阶段，CFO在IPO阶段太关键，OpenAI正冲刺2026年（可能Q4）上市，她有Nextdoor IPO经验（2021年），是公司目前最懂“上市准备”的高管。董事会和投资者需要她把控财务纪律、S-1文件和风险披露——现在把她换掉反而会拖慢IPO。 如果收入持续miss目标、现金流压力变大，Altman一方可能推动换CFO（科技公司高速扩张期，CEO-CFO不合最终常以CFO离开告终）。