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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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写在Figma上市日：被忽视的技术成功典型
几小时后，Figma将在纽交所上市，股票代号FIG。有必要说一说Figma的联合创始人Evan Wallace，他2021年离开Figma之前一直担任CTO。如果现在大家都说想找十倍工程师，我觉得Evan可以称之为百倍工程师，或者用另一个词——他是一个Transformative Engineer。他能把之前大家不敢想或者觉得不可能的事情，通过工程的方式变得可能。
Figma虽然被很多人认为是商业成功或产品成功，但它核心其实是非常典型的技术成功。正是基础技术构建让这个产品能够超越时代，做出基于Web的多人协同设计工具。
从Evan的blog中可以看到他当时在Figma做的一些事情。Figma是第一个真正大规模使用WebAssembly的app，当时这个技术刚刚出来，还没有人用它构建过大型软件。现在很多硅谷投资人都写过，Figma早期跟他们pitch时，几乎所有人都觉得浏览器的性能不可能做这么heavy的东西——在浏览器里做设计软件。
但Evan自己写了整个渲染引擎，用WebAssembly+WebGL技术实现。这个难度有多大呢？相当于一个人干了顶级大厂UI framework几百人的活。Figma还自己实现了字体编辑系统，支持所有语言，包括从右到左、从左到右的文字，而且必须让设计师满意，字体渲染精度要求非常高。在这个过程中，Evan甚至需要自己去修复浏览器的bug，包括Firefox、WebKit、Chrome。
同时因为Figma是协同软件，于是Evan又自己做了一套底层协同的网络协议。
当然还要提一嘴，离开Figma后，Evan还做了esbuild，让web开发的打包速度比之前提高了百倍，带动了用高性能语言重写web工具链的新浪潮。
现在AI工程和AI代码能力变得更强大了，但我不希望AI代码能力最后带来的只是多了一千倍的vibe coding的简单网页，而是希望有更多的人能够像Evan这样去做真正的技术突破，把之前大家认为不可能的东西变成可能。
几小时后，Figma将在纽交所上市，股票代号FIG。有必要说一说Figma的联合创始人Evan Wallace，他2021年离开Figma之前一直担任CTO。如果现在大家都说想找十倍工程师，我觉得Evan可以称之为百倍工程师，或者用另一个词——他是一个Transformative Engineer。他能把之前大家不敢想或者觉得不可能的事情，通过工程的方式变得可能。
Figma虽然被很多人认为是商业成功或产品成功，但它核心其实是非常典型的技术成功。正是基础技术构建让这个产品能够超越时代，做出基于Web的多人协同设计工具。
从Evan的blog中可以看到他当时在Figma做的一些事情。Figma是第一个真正大规模使用WebAssembly的app，当时这个技术刚刚出来，还没有人用它构建过大型软件。现在很多硅谷投资人都写过，Figma早期跟他们pitch时，几乎所有人都觉得浏览器的性能不可能做这么heavy的东西——在浏览器里做设计软件。
但Evan自己写了整个渲染引擎，用WebAssembly+WebGL技术实现。这个难度有多大呢？相当于一个人干了顶级大厂UI framework几百人的活。Figma还自己实现了字体编辑系统，支持所有语言，包括从右到左、从左到右的文字，而且必须让设计师满意，字体渲染精度要求非常高。在这个过程中，Evan甚至需要自己去修复浏览器的bug，包括Firefox、WebKit、Chrome。
同时因为Figma是协同软件，于是Evan又自己做了一套底层协同的网络协议。
当然还要提一嘴，离开Figma后，Evan还做了esbuild，让web开发的打包速度比之前提高了百倍，带动了用高性能语言重写web工具链的新浪潮。
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关于当下最火的人形机器人和在二级最火的智元。
一文理解：为什么 2025，人形机器人爆火？过去一年内，具身智能行业经历了怎样的发展？什么是真 · 人形机器人？大模型如何成为机器人的灵魂，具身智能如何走进工厂？
欢迎留言讨论～～
（内含大量机器人打工图hhh，以及我和我的人形机器人主持搭子）🤖
内测了 flomo 自定义 AI 洞察之后
一时兴起把相关主题内容丢给了 Claude
然后再让 Claude 调用 notion 中整理的资料
突然有一种豁然开朗的感觉
flomo as me
notion as second brain
只有前者，视野容易狭窄
只有后者，没有自己的灵魂
要不要直接在洞察中对接下 notion 的 mcp 呢🤔？
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每一条提取结果都能映射到原文的具体位置
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刚刚在上海举行的waic盛况空前，其中最受瞩目的就是机器人大乱斗。
这期内容内含：我和智元的人形机器人搭档主持+智元的工业机器人进厂打工实录～（文字版和视频版今天晚些上线）
团队的工程师数量，已经从创业之初的1个，增长到了现在的7个。
为什么在 AI Coding 如此之强的时候，还要招这么多的工程师呢？
因为 AI 可以帮助工程师提效，但并不能取代懂 AI 的工程师。
当每个工程师都在用 AI 提效，工程师越多，整体研发效率就越高。
AI 永远无法取代的，是善用 AI 的工程师。
比超级个体更强的是一个超级组织。
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