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最后一次更新这款眼镜框了!

终于改舒服了!也是最后一次折腾了!

一来是这一版的尺度、重量分布、松紧程度都达到了目前为止最舒服的状态;二来,从二月折腾到现在,拆装无数回,原本的镜框已经散架得没法拼了,镜片外围也都花得不行,经不起下一轮折腾了。

谁家的AR眼镜要是在佩戴舒适性、风骚程度达不到我设计这款的水平,那我就还是继续戴传统眼镜吧。你们加油!

【开源】告别臃肿和散乱|日历支架设计方案

这是一款为砖型日历设计的支架。

旨在用更小的体积和占地面积,完成摆放、收纳整理。

这是一个为我个人需求设计的模型,如果你有更好的想法,欢迎改良它!

🟢 模型及打印配置文件在这里:https://makerworld.com.cn/zh/models/1903991

🔵 设计讲解的视频看这里:https://www.bilibili.com/video/BV1XLqgBkESW/

另外再说一些没在视频里分享的技术细节吧,因为我觉得这些细节直接看图文会比视频更合适、更高效。

主体零件底座那一块的料厚我设置了 5 层,也就是 2 mm 厚;但上面围墙的部分,我只设置了 2 层墙。一方面是为了把重心下移,底部的密度要大于上半截;另一方面也通过更厚的墙减少了大量填充。

不同的墙厚 + 降低填充,让整体消耗量从 230+g 下降到 125g,也保证了强度和重心。

然后,我通过添加修改器,加强了后端凸出的结构特征的填充密度。

一者,强化受力部分的强度;二者,进一步把重心拉向下后侧。

但这里我特意把修改器往上挪了一点,避免出现从底部开始和主体部分墙分开的情况。从切片里可以看到,最底部的基层是一整块连在一起的完整结构,往上几层才开始有密度上的变化。

再有一处细节是,尾部的撑脚其实本来可以和主体做一体的,但我为了能在色彩上玩一些小心思,就拆了一件。拆出来的这一件和主体之间,是采用凸点和凹坑来过盈配合去固定的。

这一处的小心思在于,我没有用两侧对称的方式来做,而是左边的凸点全部朝右,右边的凸点全部朝左。这样装上去之后,两边会形成互相对抗的力,完全顶死没用松动,很牢固。

好吧!最后祝你打印愉快 😛

液态玻璃意味着透明 iPhone 将争夺 AI+AR 的主动权|设以观复 vol.17

很多人把这次苹果 WWDC25 发布的液态玻璃界面,当作一次 UI 的新风格更新来看。界面变得更模糊了,更柔和了,也更「高科技感」了,但如果我们只是停留在它看起来好不好看,其实可能错过了一些更关键的东西。

因为这一次,苹果的改变并不仅仅发生在界面上,它背后所传递的,是一套新的交互前提。而这套前提,可能关系到未来十年我们如何使用手机,甚至 —— 我们是否还继续使用手机。

这期视频不是为了追热点,而是想带你冷静地拆解这套语言背后的逻辑:它是如何从视觉层出发,向平台层推进的?它和我们以为的「透明手机」之间,真的有联系吗?而眼镜设备仍未普及的这几年,我们到底应该关注什么?

如果这些问题你也在想,那就点进来看看吧。

🎥 播放地址:

https://youtu.be/WpljvdXmwvY

https://www.bilibili.com/video/BV1yz3Bz8Ev2/

本期关联播客:https://suithink.me/2025/07/07/13ylog/

既然这 10 年间的所有线索(等边三摄、Face ID、Lidar、Liquid Glass)都指向空间计算,那显然 iPhone 就是每一个人都可以接触到的第一台空间计算设备。最便捷最普及的空间计算设备,才是让 AI(不止LLM)真正普及到每一个人手上的基础设施。

液态玻璃意味着透明 iPhone 将争夺 AI+AR 的主动权_13.ylog

🎙 苹果真的只是在给 UI 换皮吗?

WWDC25 上发布的「液态玻璃」,看起来只是一次 UI 升级,但你有没有想过:

👀 为什么苹果要在这个时间点,推出这样一套动态、半透明的视觉语言?
📱 为什么它要在 iPhone 上实现这种「液态玻璃」的设计?
🤔 难道它背后还有更大的目标 —— 比如,透明手机?或者,是为某种尚未到来的设备铺路?

这一期播客,我们不聊参数、不聊功能,而是试着从设计语言出发,拨开这层玻璃迷雾,看看苹果到底在把我们往哪带。

这不是一场关于好不好看的争论,而是一场你可能没注意到的、正在发生的平台迁移。

也许,你正在用的那块手机屏幕,已经悄悄变成了未来世界的第一道入口。

欢迎收听本期节目。

本期播客关联视频:https://www.bilibili.com/video/BV1yz3Bz8Ev2/

既然这 10 年间的所有线索(等边三摄、Face ID、Lidar、Liquid Glass)都指向空间计算,那显然 iPhone 就是每一个人都可以接触到的第一台空间计算设备。最便捷最普及的空间计算设备,才是让 AI(不止LLM)真正普及到每一个人手上的基础设施。

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