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💬一派热议

在上期第 251 期一派讨论《我们的工作会被AI取代吗？》中，共有 427 名派友热情参与，十分感谢！

Gurri (+21) 我一直在做数据分析师，初级的那种，就是搞搞 Excel，或者用 SQL 取个数，顶多用 Python 做个分析。怎么替代我呢？很简单，只要把 Agent 完全整合进面向 C 端的软件里就行。以后你在 Excel 或者 WPS 里只要输入 Prompt 就行，不需要写公式、VBA 或者点半天 UI。将来在报表展示看板里输入 Prompt，它自会帮你从数据库拿数据。帮你写代码用 Python 分析数据也不在话下（因为我已经在这么做了）。现在我的苟活完全靠 AI 目前和这些软件整合程度还不够，或者还需要付费使用。等到 AI 算力成本进一步降低，以及 Agent 在这些软件里实现深度集成，只要老板反应过来，我就可以走人了。我正在精进自己的厨艺，广州有餐厅招 0 经验学徒请联系我📞（

asanelder (+20) 分享另一个角度：我觉得恐慌焦虑的根源不在于 AI 是否能代替我们的工作，而在于我们把自己的生活建立在一种不稳定的事情上。

比如你的收入全依赖工资，而同时又维持着一定的品质生活。比如你的快乐来自同事、老板、伴侣、孩子、父母的正反馈之上。而这些仔细想想，无论是公司也好，还是大环境也好，还是其他人，哪怕是亲人也好，都不受我们自己所控制。

在一个社会观念、经济环境和科技发展比较平稳的时期，把人生建立在这些上面没有问题，因为变化不会太大。而在一个快速变化的环境中，这些根基就会不稳定了。当然一部分人会追求不断更新自己，争取在繁乱之中，追上最正确的道路。还有一部分人会去审视自己的生活，重新调整自己的生活与观念，想办法让自己的人生重新掌控在自己的手里。

刁钻古怪奔波儿灞 (+18) 算是 AI 重度用户，分享点自己的思考。

1. 背景：自己是个码农，后端、前端、移动端、AI 大模型、机器人各种技术都有相关的项目经验，有些技术领域涉入不深，算是了解会用。
2. 经验：目前 AI 写代码已经很厉害了，效率极高且不怎么会犯低级错误（此处指人工写代码可能出现的粗心大意手误），不过前提是给 AI 指令之前必须先想清楚要实现的功能逻辑，相当于把要做的功能用流程图之类工具把逻辑理得很清楚，然后再用精准的语言把逻辑描述清楚告诉 AI。
3. AI 的缺陷：如果逻辑不想清楚就开始让 AI 干活，然后不断发现问题让 AI 修改完善，那最终得到的将是一个非常难以维护的项目，代码逻辑不清晰、前后可能冲突、有重复冗余等情况。
4. 自己总结的对 AI 的用法：如果是有丰富的行业经验，基本功扎实，用 AI 可以极大提高工作效率。前提是把要做的工作拆解分析清楚，任务越细致越好，然后让 AI 执行小单位的任务；还要对结果进行检查，能发现结果和预期不同的地方，可以修正指令让 AI 修改或重做，达到想要的效果。

给大家的建议：还是需要有扎实的专业知识，有纯靠自己的脑子和手来完成工作的能力，然后再让 AI 来干力气活。有空也要不借助 AI 做些纯手工做练习，别让自己丧失对 AI 的掌控力。

侧脸君 (+17) 工具的本质始终都是工具，取决于你怎么使用。

我是干运营的，一个不太严谨的比喻，我觉得现在的 AI 有点像早期被封的博主「回形针」。在自己完全陌生的领域，你会觉得它很牛逼，能如此通俗地把复杂的知识灌到自己的脑袋里；但一旦涉及到你自己擅长的领域，你又觉得不过如此，交给的方案虽然快，但总能挑到各种大大小小的毛病。

我目前主要用的是 Gemini Pro，对已有工作效率提升比较大的是运营方案的输出和 Demo 的演示上。

以前提产品需求，产品总会问到「你想抄谁的？」，然后写一大堆需求文档，事无巨细的交代每个细节、画草图、各种跨部门沟通……现在在 AI 的帮助下直接跳过了这步，结合业务侧的实际情况，输出运营侧的需求，附上参考所需的产品截图、链接，它就能直接跑出一个可操作、可响应、高保真的 Demo，然后直接交付给产研评估落地，将繁杂的沟通需求前置到 Demo 输出环节上。

而在陌生的领域从零开始探索，作用就大得多了。

我有个小程序想转成鸿蒙应用，刚好在 GitHub 找了一堆转译的开源项目，还专门请教了公司的技术同事，得到的结论是不行。

将具体的情况交代给 Gemini 后，它给出的答案是根据我的产品架构（本地搭好页面框架，从腾讯云读取数据），无需转译，直接用鸿蒙原生开发语言写一个更简单。于是乎，它就手把手教我从如何安装配置鸿蒙开发环境，如何配置页面，如何调用组件，如何读取数据，如何解决编译报错、如何真机调试等等。因为我小程序已经写好了逻辑，甩几个关键的 JS 文件，它就能复用对应页面的数据读取、字段展示、排序逻辑、元素布局等。

效果非常惊人，花了 1 天的下班时间，就已经完成从零搭建鸿蒙开发环境到输出 Demo 能在真机安装运行了，第 2 天就已经优化好细节，签好名打好包，可以提交到鸿蒙应用商店申请上架了。

后面上架申请被驳回了，主要是备案的问题，然后它又一步步指引我怎么去搞，包括用非常通俗的语言向我解释为什么我用了腾讯云开发服务，还要特意买个服务器和域名的原因。

它像个坐在你旁边、工作经验 2~3 年左右的年轻同事，你问什么东西它都懂一点，当然也会犯一些很基础的错误，但起码不会说手头上一堆东西要干、没时间教你之类的。它能帮助你快速地越过那道觉得很难 / 很麻烦的「心理关卡」，并迅速取得成效。你不用问它排期，也不会担心问出的问题太蠢而遭到嘲笑，提修改意见它也能快速响应并输出（虽然偶尔会偷懒）。

从这点来说确实是牛逼的。

Jensding (+15) 商业企业大量使用公开的 AI 工具就需要直面「商业数据泄露」的风险。智能 AI 很容易就能把获取到的数据归类总结形成某种咨询产品，售卖给你的竞争对手。

越是大企业，大范围允许员工采用 AI 的节奏就越慢。

这给了我们时间思考怎么和 AI 共存。

ICONIC (+8) 慌什么，都是资本在制造焦虑。守好自己的口袋就行。

任大喵 (+7) 我做运营的，最近用 Gemini 跑活动方案，百分制来说的话，Gemini 给的方案能差不多有个 80 分落地了，人工再改下一些关键信息点就行。日常一些文案啥的我已经交给 AI 来跑了，一个平台不行那就多个平台跑，可预见的我这行后面会要价越来越低。

我隔壁的设计小哥，现在跑素材也是不再手绘了，基本 40% 的工作量拿 AI 解决。大概就是这么个情况，我估计后面我要转职的话，也做不了运营了。

matrixevoker (+6) 我一个维修工怕啥，AI 坏了也要修。

ZLNAEEZD (+5) 火车刚发明出来的时候还没有马车跑得快，现在呢？

人的时间、精力、体力、钱是有限的。几十年的寿命，脑子也装不下全部的书籍资料，还需要出去赚钱生存。

AI 却可以说是无限的，可以一直迭代一直进化，思考能力现在都已经超过很多「类人」型生物，超过大部分人甚至碾压式超过人类只是早晚的事情。

不要嘲笑火车还没马车快，不要想着挡在火车前就能阻止火车取代马车。

想想怎么融入 AI 到来的时代，怎么搭上新时代的火车，而不是唉声叹气、怨天尤人、成为旧时代的尘埃，也不要指望有谁会照顾你我，毕竟到时候晚会上只会告诉你「咱工人要为……想，我不下。谁下。」

埃策尔 (+5) 个人理解对办公室文职和数字行业影响比较大吧，我们工业实体行业对个人影响不大。主要是没法追究责任（

宽的少数派 (+3) 等啥时候这些大模型公司能盈利再说吧，现在都是烧钱做。

少数派 53613117 (+2) 如果不能取代工作，那研究 AI 有什么用？

日子在长大 (+2) 工作中的一部分涉及到策划工作，有一个很直观的感觉是会压缩人工和时间成本。比如以前需要几个人头脑风暴，甚至折腾一下午也想不出几个好点子，现在你让几家 AI 打工，很快就能提交一堆点子给你，有一些甚至还不错～

老实说，大部分的产品都没有特别强大的核心竞争力，所以也不用担心这个方案是不是会被客户 Diss 说换个产品也能用。（他自己也知道他的产品比竞品也好不到哪里，甚至还不如）

但，同时人的把控会显得很重要，AI 毕竟是全网扒来的 Idea，有一些初看不错的点子，细致往下落的时候就会有问题，即使在方案阶段，有时候也会出现前后矛盾或者不适当的地方。作为最终方案输出者的判断和优化能力目前阶段还是很重要的。未来说不好，但我想，我们的脑子也会跟着进步的吧，也会从历史经验中获得新的启发。

个人观点还是，与 AI 共存是未来很长一段时间的状态，调整好心态，用好工具就是了。真到了完全被取代的地步，也许会有新的业态出现呢？

未雨绸缪很重要，但也别太担心未发生的事情，毕竟我们又不是长生不老，可能问题还没发生，就已经嗝屁了呢～😂

東雲閑_Alter (+1) AI 首先过了泡沫期再说吧。不过看了一下实现原理，我就发现这东西其实符合文科类创作的原理，因为它用数学的方式从最客观的角度再现了人类创新的本质——抽奖。只是它根本没有人的主观判断，而是一种概率实现的模仿，很有意思。

力学猫 (+1) 工作不见得能被取代，但让你上升的机会减少，收入腰斩，还是很有可能的。

Wilsonshin (+0) 作为设计的，现在只担忧不会用 AI，然后被会用 AI 的替代。

AlexTheNomad (+0) 看如何定义「取代」了，现在可以确定的是，AI 的出现会永久改变一部分岗位的属性，这种改变的其中一个结果就是压缩用人需求。就比如信息流广告，前几天刷到很多 AI 生成的「神人广告」，虽然内容是纯搞抽象搞耍来的，但我感受到的是恐怖，视频生成的进化速度现在只能用恐怖来形容。当这个生成的成本真的被打下来，低于一个剪辑师的工资时，那信息流这块完全可以只保留几个核心运营来做决策，完全不需要任何剪辑人员，反正这些广告视频本身质量就很低，完全就是 AI 的优势领域，而效率上人和 AI 完全没法比。到最后可能运营也不需要了，像平台的后台系统可以根据每个人的用户画像每天生成一万个广告视频，然后按照数据反馈调整进化，自己训练自己。

Konata9 (+0) 我是做开发，同时也有做公众号。至少在现阶段，AI 还是放大器的效果更大一些。

在开发方面 AI 基本可以替代「体力」活，人负责输入想法和审查结果即可。

我自己体感，在 AI 的加持下我在 2 天提交了 169 个 PR（非常小的改动，但是量大）。原本一天 1-2 个 Ticket 的效率可以做到 3-4 个。

但是说要完全替代，还是有点难度（如果不算降本裁人）。

在公众号方面，基本都是放大的作用了。文字的润色、题图的生成，AI 能让我做到许多以前没法做到的事情。

现阶段能否利用好 AI 作为能力放大器，提高自身应该可以有所应对。

📢：下一期的一派讨论是数码圈日经话题《2025年音乐回顾：聊聊你的年度歌单》，欢迎来聊。

🔥一周热评

来自文章 《低成本的痛车圆梦指南》：

吱吱 (+9) 《吃烧烤花了400元》

噼哩啪啦砰 (+1) 不错啊，我一直寻思明年满十年以后换个黄色调的车，然后在车身上贴个 WAAAGH！刚好提前学了知识～

nightyknight (+0) 我的理解是车贴一般都是用来遮瑕，在路上看到有贴纸的，十有九都是有各种各样的剐蹭。而且事实上作为驾驶员，其实你更多时间是看不到自己的车贴的。如果是为了自己开心，也许花点时间装饰车内空间更有意义？

来自文章 《Bayt播客：用中文听遍硅谷一手信息，播客界的 “沉浸式翻译”来了》：

克爷 (+5) 试了一下音频转换的质感还是太 AI 了，跟那种「三分钟看电影」的声音差不多。

jaz (+4) NotebookLM 免费。

来自文章 《过保手机屏幕绿线？或可去官方售后碰碰运气》：

啦啦啦巴卡 (+2) 苹果换个电池大几百，国产只要 99 元，真的太良心了。

Linnnnn (+0) 我的一加 8T 前两天也出现了绿线，我看小黄鱼上面出的二手机 8T 基本也都是这样的问题。

阿困君 (+0) 小米的 12S Pro 今年国庆期间也碰到了这种情况，后面联系了小米之家保外免费换屏了。

来自文章 《大学课堂学生不抬头，老师怎么办？》：

danielobster (+9) 文章的 AI 味道太浓了，很多哄人的表述方式。感觉 AI 没有考虑现实世界的那种自信表达。

然后是文章内容相关的想法。我是学物理的，本科上过 Python 课，专业课或者高数这种科目，一方面是内容过多，老师没有能力和时间去把内容切分成 10 分钟的注意力循环。事实上能上完书本上的内容就很不错了。

学生由于注意力分散导致没听懂，基本上是靠 B 站上上传的各个大学老师讲的课来考前学习。这些专业课中考研会用到的内容，会在大三的时候自行进行仔细地学习刷题，难度比本科期末考试难的多。

然后是计算机相关的科目，或者说按照文章里的介绍和作者之前写的文章（看上去像是中学生的计算机课？）

作者做出来的番茄钟行为类似软件项目的分步管理与 DDL，这样的课程确实能让学生有项目的参与感，如果工作目标是软件市场化就业的话培育的能力也是很合适的。

但是反过来思考元问题，学生愿意花精力，大脑运转思考积极参与进来而不是玩金铲铲看小说。我觉得主要是得让学生觉得这个能在就业升学或者哪怕是某些能力的益处提升。

但当很多专业学生以考公上岸或者考研规避就业压力的时候，老师很难提供这种能力提升。

张路杨 (+8) 只能说大学课堂的竞争实在是太不激烈了，在教培行业，这些小手段入行 1 年的新老师都已经运用纯熟，因为有着业绩和续费压力的存在，如何把控学生的注意力和学习效果是老师站上讲台前就必须考虑并且专门培训过的。

授课中除了知识讲解，还要包含「幽默」「励志」内容，因为要营造快乐课堂，激发学生的内驱力，作业设计甚至要精确到选择题选项的排布顺序，这些在顶级教师的教学中都是常规操作。

在大学中，讲课最好的「教师群体」是考研名师们，也是因为存在市场竞争和强结果导向，倒逼老师们讲课卷起来。

来自文章 《派早报：市监总局起草合规指南限制「赔本卖车」》：

↳ 💬 关于「市监总局起草合规指南限制「赔本卖车」」的热议：

CharlieLau (+0) 车企快被亏本攻势卷死了，卖得好的基本就在盈亏平衡线经营，卖得差的就不必说了。就算是内卷发起方的比亚迪现在也停不下来了。如果再不逼停内卷，等到车企大批倒闭，供应链经销商也得大批倒闭，估计整个行业能向社会输送上百万的人才，而且都是原工薪阶层，为了社会稳定也不能再继续卷下去了。

↳ 💬 关于「马斯克为起诉苹果垄断向支付宝取证」的热议：

Alf (+0) 如果可以，我也想用一些聊天就是聊天、付钱就是付钱的 App，我不嫌麻烦，真的。

八分 (+0) 然后库克请来了微信站台。

↳ 💬 关于「中央定调明年继续国补，具体政策将优化」的热议：

o_Azure (+0) 之前去线下抢苹果电脑，发现黄牛们是真能抢啊。

噼哩啪啦砰 (+0) 今年国补最大的收获就是做到了成功识别刚需，非刚需类补得再多也不如不买省钱啊，哈哈。

潮鳴 (+0) 最该优化的应该是抢虚空国补……抢了个寂寞。

↳ 💬 关于「豆包手机助手澄清称无法截屏银行键盘」的热议：

QTY (+0) 还是那句话，除非豆包能支持抖音刷金币，朝夕光年代打，抖音支付代付，否则带着工程样机的理由直接去掏别人的鸟窝，很没品。

来自文章 《具透｜那究竟什么是 Material 3 Expressive？以 Android 16 正式版为例》：

vox (+38) 快进到经典环节：Google 在不遵守 Google 设计规范大赛中获得第一名。

鼓手高 (+24) Material Expressive 3 的预览观感让我头一次感受到——这是优于苹果 Liquid Glass 的设计语言。曾经我离不开 iOS，因为 iOS 在体验上最直观的就是丝滑、简化以及不失细节的考量。可 iOS 26 让我十分失望，Apple 喧宾夺主的动画时效；矫枉过正，难以统一的圆角；还有大量舍弃边界框线的菜单栏，让我用 iPhone 居然有一种视觉信息过载的感觉。

Material Expressive 3 的用户引导、菜单分类做得非常好，而动画上也迈向真实物理。那个弹簧驱动的动画效果让我觉得别有新意。

说到底，我还是觉得，与其侧重视觉 UI 上的拟物模拟（iOS 26），还不如打磨交互体验上的真实物理模拟（ME3）。

少数派_2176543 (+15) 然后又回到了那个老生常谈的问题：除了某几个系统应用（没错甚至连自家应用也不会跟进）、小众工具应用，又有几个应用会适配呢？甚至连最喜欢第一时间跟进平台新特性的某蓝色应用在 Android 平台宁愿部分采用 Liquid Glass 也不考虑适配 MD3 就可以略知端倪了......到头来，MD3E 不过就是一层加在原生 Android 的皮肤罢了，现在的 Pixel 搭载的所谓「Android」和 OEM 的各种 UI/OS 也没什么区别。

NNNNNatsu (+7) Material 3 Expressive 目前最重要的配色方案还没出来，应该要等到安卓 17）但是在 watch 增加了完整版，Seed Color 变成了两个 -> Primary 和 Tertiary，Secondary Scheme 是通过这两个计算的（算法未知），至于 Seed Color 的选择方式，手表上是有预设的与表盘绑定，手机上可能是新的取色算法。

来自文章 《具透｜iOS 26.2 值得关注的新特性》：

HarryQin (+12) 日本也能下第三方商店那很无敌了。

CyLin (+6) 提醒事项的更新非常棒，就是需要侵略性很强的提醒🔔。

李赫伯特 (+4) iPhone 13 变流畅了。

潮鳴 (+2) 吃饭排队的时候 AirDrop 到别人手机催吃快点表情包恐将失传。

来自文章 《App+1｜Locus GTD：它会是你在找的 OmniFocus「平替」吗？》：

鸢尾花徽章 (+43) 人生建议，远离 98% 的独立应用。绝大部分独立开发者没有后续迭代、维护、提升代码、保持对产品的热情的能力。几个月前看到一个三方（开源）客户端应用开发者上架了一款 iOS 平台客户端，其实就是调用了官方的接口，但仍不完善，比如个人信息都无法查看。在应用描述中开发者讲述了这是作为大学生的一个尝试，同时正在计划补全各种功能。即便如此还是定了 128 元的买断价，有不少人冲着这款应用去下了单。前几天再看了看这个应用，已经好几个月没有更新了，App Store 里开发者最近对于用户的评论的回复中充满了行动和技术上的无力感。

楼主推荐的其实也算是一个定制化数据库，这也是为什么所谓独立开发者那么喜欢做这些，因为真的很基础。

回到文章，以前我也用 OmniFocus，也为那些理念振奋。后来的使用体验是 OmniFocus 太贵、使用不方便、操作成本高、界面不友好、平台限制大。后来我的理念是「以低的成本让工具为自己服务」。

好的基础工具就是要用的时候不应该是去回想该怎么用，而是像用扳手一样拿起来就能用。OmniFocus 维护成本太高了，还需要在极不成熟的翻译下自己去设置更种筛选规则。更不用说这种筛选规则被视作这个应用所谓的灵魂。

绝大部分人的生活没有那么多庞大的项目，但有时又确实有很多需要记录的步骤和事项，以及需要看到自己时间和时间上的事项进程、规划。

个人的一个经验，如果解决了网络要求的话，Google 的 Calendar + Tasks + Keep + Contacts，可以完全覆盖以上的需求，更让人难以置信的是提到的这几个产品可以在同一个地方管理，你的日程、任务、笔记，都能在日历上显示。

免费，简单好用到不用脑子，非常实用，产品配合程度高，公司大到很难倒，全平台，同步上没有任何令人难受的点。这就是我选择的原因。

此外，使用完就知道为什么 Google 是一个技术上伟大的公司。

来自文章 《AI 算不算一种研究方法？》：

xT星听 (+6) 以下是我通过关注自己和我同事的行为，问了 Grok 的问题和回复。

至少现阶段的 AI 是一个围绕你的问题，不断贴合验证的过程。

Q: 如果每天工作都是在跟 AI 沟通，是否会进入 AI 的一个信息茧房里，因为 AI 是根据你的沟通的内容，不断贴合的。

Grok: 是的，你提出的这个担忧非常有道理，而且越来越多人开始意识到这个问题：如果每天的主要信息输入和智力互动都来自 AI，确实有很高概率把自己关进一个「AI 定制的信息茧房」里，而且这个茧房比传统社交媒体的茧房更隐蔽、更舒服、也更危险。

如果你每天的主要智力活动是和 AI 对话，进入信息茧房的概率比刷短视频还高。因为这个茧房不是强迫你，而是用最舒服、最聪明、最懂你的方式，一点点把你裹进去。

你不是在和一个中立的工具交流，你是在和一个「超级会哄你的镜子」交流。它反射的永远是更漂亮、更极端的你。

所以请警惕：当你觉得 AI 越来越懂你、越来越和你想法一致的时候，其实就是茧房已经织好的信号。

来自文章 《告别「无效打卡」：用新词 App + FSRS 打造你的第二外语词汇库》：

asanelder (+7) 泼点冷水，如果你不是以考试为目的背单词的话，不建议使用任何工具、任何方法与刻意背单词。

为什么不建议呢？

首先你要明白，人类的词汇是分主动词汇和被动词汇的。主动词汇就是你平时可以主动运用的，能想起来的。被动词汇是你平时基本不用，但看到时就知道是什么意思的。以我们中文举例子，你可能日常使用的成语不到 50 个，但你认识起码 200 个以上的成语。而这多出来的，你见到知道意思、但并不能主动运用的词就是被动词汇。

那么这些被动词汇是怎么知道其意思的呢？想想自己从小到大过程中，有专门去背诵过它们吗？显然没有，那么认识它们其实就是在日常阅读中、影视作品中、网络浏览中，慢慢认识的。

比如说「典孝急」这个词，经常上网在评论区吵架的人肯定见得多了，秒懂；而一个从不在网上吵架的人，每个字都认识，但很可能不知道如何应用。

英文也是一样的，如果不是为了考试，仅仅是日常兴趣，为了大量提升单词量（主要是提升被动单词量），任何方法的刻意背单词都是效率低下，难以坚持的。

与其刻意背单词，不如把自己日常所看的、感兴趣的、能接触到、消费的内容，无论是文字还是视频，想办法一点点的替换成英文的内容。

当然替换成英文最大的障碍就是开始会遇到大量不懂的生词和短语让人产生挫败感，以及如果去查询会导致频繁中断的糟糕体验。

所以，要想替换到中文内容，只需要解决一个问题就好。

如果遇到了生词和短语，有什么办法能快速的知道其含义，而且不需要跳出当前情景。

解决了这个问题后，就可以在日常大量接触纯英文内容。而且都是自己感兴趣的，因为平时也会看中文，所以不会花额外的时间，这样既不花时间，也不需要毅力坚持，不知不觉，你的被动英文单词量就上来了。

📒社区摘要

• 德坤：读书笔记 329《人生在世，自作多情》
• 约斯特普通：记一次试驾体验：极氪 7X 车主眼中的理想 i6，找到了家用 SUV 的另一种答案
• Another_Dayu：从 1Password 到 KeePassium
• 黑猫Bon：不要划线！除非你想清楚你获得了什么启发
• Lars漫步：为什么我认为 flomo 的 AI 洞察，是少数真正好用的 AI 功能
• Tiger5G：双 12 推荐两套含显示器的装机方案：雷鸟 Q7
• 不做PD的PD：六日速通日本：不合时宜的枫叶季
• Remember：地铁通勤半年，我开发了一款多语言听力 App
• 泫__：AI 好猛，和 AI 写了个面试题网站之后我想说
• Another_Dayu：救救我的眼睛

🆕作者的新玩意

为了让作者的投稿尽快与广大读者见面，我们调整了《新玩意》栏目中作者投稿部分的呈现方式和周期，作者投稿的「新玩意」后续会迁移至本栏目。投稿渠道与奖励方式仍与以往完全一致，详情参见文末。我们相信新鲜火热出炉的分享更能赢得大家的喜爱，也欢迎广大读者朋友们踊跃投稿。

@Kasper：铁三角 AT-LP70XBT 黑胶唱片机

• 参考价格：¥1780

对于黑胶唱片机的兴趣最初其实是始于我为家里打造了一个放音箱的区域。读过我以前文章的朋友应该知道我有一台 Marshall 的 Stanmore，当时买它纯粹是因为「颜值过人」，但后来因为我桌面的一些改造升级，渐渐把它移出了我的书桌区域。后面就为它专门买了一个柜子，放在柜子上可以很好的让整个客厅感受到它的声场。

而它的旁边，怎么说呢，刚好可以放得下一台黑胶唱片机。

其实我已经有这样的感觉很久了，就是虽然我们现在获取音乐的途径已经变得无比的便利，随时可以听到想听的数字音乐，但是越来越少以「专辑」的形式来听音乐，能够有仪式感的打开一张实体的唱片，听完 A 面听 B 面，认真的反复的去听一张专辑。黑胶唱片机，对我而言，就是如此困境的一方解药。

从上面的描述来看，也看得出我其实并不是什么发烧友，所以产品上选择了大品牌的基础款。铁三角的这一款唱机是全自动皮带驱动唱机。它的定位也非常明确：入门级，易上手，声音温暖但不夸张。它支持两种转速（33⅓ 和 45 RPM），并且有开关式内置唱头前级（Phono Preamp），这意味着它可直接接到大部分功放或音箱，无需买额外的前级。这样的设计对「想听黑胶但预算有限」「不想组复杂系统」的用户非常友好。

虽然快递来了之后是一个很大的箱子，但是拆开来却发现黑胶机本体很轻巧。除了唱机本体之外，还有可拆式防尘罩、电源线还有唱盘需要单独安装。唱盘是金属材质，上面会有一个软垫来和唱片直接接触。机身上面只有几个基本的控制按键来控制转速，开始 / 停止键和蓝牙键。接口相对来说也比较简单是 RCA 的输出和接地端子，接过有源音箱的基本上可以很轻松的搞明白。

因为要快递运输的原因，有一些部件还是必须要到货之后自行安装的。唯一有技术难度的安装点就是放唱盘上去的时候和机子的皮带的安装。不过这个只要看一下官方的视频教学就可以很快装好。需要注意的的就是皮带连接的时候一定保证平整完好不要「拧着装」，这会大大的影响唱机的使用。其他的例如唱针什么的都是已经安装好的，取掉防护就可以直接使用了。

这一款是有蓝牙功能的，为了省事，我就直接用蓝牙连接我的音箱了，不知道音质上是否会和有源有所不同。

因为是全自动唱机，按下 Start 键就会自动播放并且在播放完一面之后自动调回唱臂，简直是新手友好。家里的黑胶还不是很多，用 Taylor Swift 的 1989 作为唱机的第一次播放。声音响起的那一刻还是很让人欣喜的。我的主观听感还是不错的，也可能是仪式感带来的也未可知。

对于我这样一个黑胶完全新手来说，适当的安装和使用难度，让我能够无痛入坑黑胶，这款铁三角的唱机确实做到了一个入门设备应该有的价值。如此轻盈的使用体验让我能够只是「放上唱片，然后听」。值得推荐。

开箱的过程中我还录了一个开箱视频，感兴趣的朋友可以去这个链接看一下：

@不动的十火：让 NuPhy 和 MelGeek 打一架

最近起意给我的 MacBook Air 配一把机械键盘，我的诉求如下：

1. 75% 或 87% 配列，三模连接，前高低于 19mm（19mm 就是我不用腕托也能无负担使用的极限了）。
2. 最好能是静音轴，至少不能太吵。
3. 对 Mac 支持友好，F 区键上有对应的原生功能图标（毕竟市面上没有满足这点的键帽在售，只能指望键盘本身了）。

虽然「前高低于 19mm」这个条件有些苛刻，但还是有好些选择的，比如我之前给对象组的一把迈从 K87，还有这次做功课看到的前行者 Deep80 等；但如果再加上「F 区要有 Mac 图标」这个条件，选择范围一下就被缩小到了 NuPhy、Keychron、MelGeek、洛斐小顺、珂芝 i75 这么几家——并且无一例外都是矮轴。

从没用过矮轴、做功课前也没考虑过矮轴的我一度困惑：难道 Mac 用户就只能跟随苹果的偏好使用拍扁的键盘，Windows 用户才能享受长键程吗？但在我发现矮轴键盘的纤薄可以让它直接趴在 MacBook 原生键盘区上使用后，我就被说服了，就……立省几百额外购入触控板的钱啊！可以扁扁试一试。

最终，我下单了 NuPhy Air75 V3 白色（静音黛粉轴）和 MelGeek O2（没得选只有一款阳光轴），结结实实地轮流试用以分出决赛圈的胜负。

以下就是我这一周的使用感悟，下文统一用 Air75 和 O2 来简称两把键盘。

Round 1: 轴体 —— 平手

这两款都是线性轴，上手前我预设 Air75 会赢，毕竟这款第三代的卖点之一就是键程从上代在矮轴里已算出类拔萃的 3.2mm 进化到了 3.5mm，键程更长理论上会带来更丰富的打击感吧？没想到实际用下来，倒是 O2 阳光轴按下后更明确的弹跳反馈让我心动，每一下都在顶手的感觉让键程参数在这里好像也没那么重要了。但随之而来的，是 O2 敲起来会费力那么一点点，主要是对我惯用来敲回车的小拇指而言。相比之下，Air75 的静音黛粉轴按压起来就和它的名字一样轻巧安宁，没有那份 Q 弹的活泼，是平铺直叙很冷静的输入体验。

声音方面，阳光轴不是静音轴，但因看评价说和黛粉轴差别不大，我就也将其纳入了决赛圈。实际敲下来肯定要比黛粉轴响，但不至于让人觉得吵闹，比起我之前用的凯华知冬轴那还是安静了很多的。

第一轮 Battle，本裁判记两位选手 1:1 平分。

Round 2：外观设计 —— O2 胜出

Air75 是冷调的白，而 O2 的暖调偏向米，加上 O2 字符印得更深，我是觉得 O2 要更好看的。

Air75 的铝合金上盖让它比 O2 重上一些，官方数据分别是 724g 和 650g，如有外出携带的诉求可能得考虑这个差异。

更重要的是架在 MacBook 键盘区时的体验。Air75 底部是二段式脚撑，其上有小条突起，需要留意把它卡在第一二排键的中间（虽然也就是滑一下的事）。O2 用的是磁吸式方块脚撑，不叠起来时底座最高点是边上的两小条，居中摆放的话那一定是落在键盘区之外的，所以可以随意一搁就好。

我用的是 13.6 寸的 MacBook Air，Air75 卡上后会踩住触控板的边缘，我做多点触控手势时偶尔会顶到手；O2 则可以推到更靠屏幕侧，虽然视觉上会挡一点屏幕下沿，但触控操作会更自由。

综上，这一轮我判 O2 胜出。

Round 3：按键 —— Air75 胜出

O2 右侧一列的功能键是 PgUp/PgDn 在上，Home/End 在下，Air75 则相反。O2 的右上角是 Insert 和 Delete，Air75 则是截图快捷键和两个自定义键，右上角的这枚还可替换成旋钮。再加上 Air75 可以通过 NuPhyIO 进行一系列改键和宏设置，增加了不少可玩性，所以在这方面，妥妥地 Air75 胜出。

至此，两把键盘 2:2 平分。

意外的赛点 —— 恭喜 Air75

最后嘛，在我犹豫不决之际，对象路过听我左右互搏了一通，眼尖地指出 Air75 附赠的键帽有个猫猫头很可爱，于是当场拍板 Air75 胜出。

所谓「新玩意」的抉择，有时候就是这样不需要讲道理。

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