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Claude Code源码泄露，说真的Anthropic担心你看懂的不是代码，是它的思维。让三万全部读了一遍，得出了5个炸裂发现，我拆给你听： 1. 记忆系统才是真护城河——不是塞上下文，是用小模型专门当"检索员" 2. 管AI就是管人——"永远不要把理解力外包给下属"，管人也一样 3. 安全是架构不是按钮——1500行代码只判断一件事 4. 连Anthropic都在死抠Token——3行代码一天省25万次调用 5. 护城河都是悄悄修的——源码里藏着反蒸馏、Undercover Mode……

傅盛

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教育新闻政治科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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最近刷帖子，意外发现 Google 的 Code Wiki，感觉还挺好用的，属于那种“你用一次就会想把它塞进日常工作流”的东西。以前读代码慢，是因为项目复杂、历史包袱重；现在更离谱的是——Vibe Coding 一开，AI 堆代码的速度直接把人的理解能力碾过去。代码一天一个版本，文档呢？大概率还停在半年前。你让 AI 按文档跑，十次有九次报错，这不是你水平问题，是“文档天然会腐烂”的结构性问题。 Code Wiki 捅破的点很直接：既然没人愿意维护文档，那就别指望“人肉维护”，让 AI 来维护。它更像是长在仓库里的“活体 Wiki”：代码一有新的 commit，它就用 Gemini 去扫变更，把相关说明、模块介绍、关键逻辑的文档一起更新。对我来说这意义很大，因为它解决的不是“写得更漂亮”，而是“永远别过期”。文档不再是一个需要你记得去更新的负担，而是代码的自然副产物。它的可视化能力还不错，Code Wiki 能直接从代码关系里渲染出类图、时序图、依赖图、架构流转图这种“人类更容易理解”的表达方式。尤其是接手老项目、准备重构、或者经常研究开源项目——这类图的价值很高：大家不是在“逐行读”，而是在“先建立地图，再决定往哪里深挖”。它的交互是“可追溯”的。你在侧边栏问它问题，它会基于当前仓库给解释，而且能给出精确的代码引用，点一下就跳到文件和行号。这一下把 AI 最让人难受的“幻觉焦虑”降了不少：你不需要完全相信它的结论，你只需要顺着引用去核查——它更像一个“带证据链的讲解员”。一句话：在 Claude Code、Codex 这些工具把“生成”变得近乎无限便宜之后，我们真正稀缺的东西变了——不是产出，而是理解与判断。

最近刷帖子，意外发现 Google 的 Code Wiki，感觉还挺好用的，属于那种“你用一次就会想把它塞进日常工作流”的东西。以前读代码慢，是因为项目复杂、历史包袱重；现在更离谱的是——Vibe Coding 一开，AI 堆代码的速度直接把人的理解能力碾过去。代码一天一个版本，文档呢？大概率还停在半年前。你让 AI 按文档跑，十次有九次报错，这不是你水平问题，是“文档天然会腐烂”的结构性问题。 Code Wiki 捅破的点很直接：既然没人愿意维护文档，那就别指望“人肉维护”，让 AI 来维护。它更像是长在仓库里的“活体 Wiki”：代码一有新的 commit，它就用 Gemini 去扫变更，把相关说明、模块介绍、关键逻辑的文档一起更新。对我来说这意义很大，因为它解决的不是“写得更漂亮”，而是“永远别过期”。文档不再是一个需要你记得去更新的负担，而是代码的自然副产物。它的可视化能力还不错，Code Wiki 能直接从代码关系里渲染出类图、时序图、依赖图、架构流转图这种“人类更容易理解”的表达方式。尤其是接手老项目、准备重构、或者经常研究开源项目——这类图的价值很高：大家不是在“逐行读”，而是在“先建立地图，再决定往哪里深挖”。它的交互是“可追溯”的。你在侧边栏问它问题，它会基于当前仓库给解释，而且能给出精确的代码引用，点一下就跳到文件和行号。这一下把 AI 最让人难受的“幻觉焦虑”降了不少：你不需要完全相信它的结论，你只需要顺着引用去核查——它更像一个“带证据链的讲解员”。一句话：在 Claude Code、Codex 这些工具把“生成”变得近乎无限便宜之后，我们真正稀缺的东西变了——不是产出，而是理解与判断。

sitin

43,028 次观看 • 5 个月前

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

61,104 次观看 • 2 个月前

读别人代码最难的地方，其实不是某一行看不懂。而是你根本不知道自己站在哪。一个陌生仓库打开，文件、调用、服务、依赖全糊在一起，AI 解释也经常只是按文件念一遍。 Understand-Anything 这个思路挺狠：直接把代码库变成一张能点、能搜、能追调用的知识图谱。以后新人接手项目，是先读 README，还是先看地图？

读别人代码最难的地方，其实不是某一行看不懂。而是你根本不知道自己站在哪。一个陌生仓库打开，文件、调用、服务、依赖全糊在一起，AI 解释也经常只是按文件念一遍。 Understand-Anything 这个思路挺狠：直接把代码库变成一张能点、能搜、能追调用的知识图谱。以后新人接手项目，是先读 README，还是先看地图？

Vincent

14,245 次观看 • 1 个月前

🚀 发现一个能让 Claude 变得更好用的开源神器只有一个65行的 Markdown 文件,GitHub 上已经冲到了 13万+ Star 灵感来自 Karpathy 说模型喜欢在不确定的时候瞎猜、把代码写得过度复杂、还会悄悄改掉不该碰的东西。这个项目把给AI 编程总结了4条铁律： 1、想清楚再动手，不懂就问，绝不瞎猜 2、用最少的代码解决问题 3、精准修改，需求之外的代码一行不动 4、先写测试用例，跑通再说这几条约束下来，Claude 写代码更稳，还能省 token

🚀 发现一个能让 Claude 变得更好用的开源神器只有一个65行的 Markdown 文件,GitHub 上已经冲到了 13万+ Star 灵感来自 Karpathy 说模型喜欢在不确定的时候瞎猜、把代码写得过度复杂、还会悄悄改掉不该碰的东西。这个项目把给AI 编程总结了4条铁律： 1、想清楚再动手，不懂就问，绝不瞎猜 2、用最少的代码解决问题 3、精准修改，需求之外的代码一行不动 4、先写测试用例，跑通再说这几条约束下来，Claude 写代码更稳，还能省 token

阿西_出海

42,846 次观看 • 2 个月前

Anthropic CEO Dario Amodei 在一段 47 分钟访谈里，讲了很多平时很少被放到台面上的东西他说，早期一些拿到 Mythos 的公司反馈是： “这是一个 super weapon，请不要发布它。” 他也谈到当年离开 OpenAI 的原因：当你觉得自己无法信任某个人当你觉得他们的价值观和他们嘴上说的不一样那继续一起做事就会变得非常困难这段对话里，最值得看的不只是 Dario 还有 Daniela 和 Boris Boris Cherny，Head of Claude Code，也提到一个很夸张的现状： Anthropic 90% 的代码都是 Claude 写的而 Claude Code 里很多代码，也是 Claude Code 自己写的这句话背后其实很重要： Anthropic 已经不是在“用 AI 辅助写代码” 而是在把 AI 放进真实工程系统里，让它参与生产、迭代和自我构建更沉重的是，Dario 还给出了一个判断：他认为 AI 导致 civilizational collapse 的概率在 10–25% 之间所以这 47 分钟不是普通的 AI 宣传访谈更像是一次从 Anthropic 内部视角出发，对能力、风险、工程实践和组织价值观的集中展示 Dario Daniela Boris 47 分钟免费可能是目前最值得看的 Anthropic 内部访谈之一

Anthropic CEO Dario Amodei 在一段 47 分钟访谈里，讲了很多平时很少被放到台面上的东西他说，早期一些拿到 Mythos 的公司反馈是： “这是一个 super weapon，请不要发布它。” 他也谈到当年离开 OpenAI 的原因：当你觉得自己无法信任某个人当你觉得他们的价值观和他们嘴上说的不一样那继续一起做事就会变得非常困难这段对话里，最值得看的不只是 Dario 还有 Daniela 和 Boris Boris Cherny，Head of Claude Code，也提到一个很夸张的现状： Anthropic 90% 的代码都是 Claude 写的而 Claude Code 里很多代码，也是 Claude Code 自己写的这句话背后其实很重要： Anthropic 已经不是在“用 AI 辅助写代码” 而是在把 AI 放进真实工程系统里，让它参与生产、迭代和自我构建更沉重的是，Dario 还给出了一个判断：他认为 AI 导致 civilizational collapse 的概率在 10–25% 之间所以这 47 分钟不是普通的 AI 宣传访谈更像是一次从 Anthropic 内部视角出发，对能力、风险、工程实践和组织价值观的集中展示 Dario Daniela Boris 47 分钟免费可能是目前最值得看的 Anthropic 内部访谈之一

0x_Miko

15,557 次观看 • 2 个月前

Netflix 把一个内部工具开源了，叫 Headroom。简单说就是：给 AI 喂数据之前先帮你压一道，token 能省 60%–95%。最狠的是——省归省，精度一点不掉。因为它是可逆压缩，意思是你省下来的东西还能原样还原回来，信息一个字不丢。写代码的人应该都懂那种心疼：长日志、RAG 拉来的文本、一开口就 load 好几个文件，每喂一次 AI，token 就在悄悄烧。这工具就是冲着这个去的。

Netflix 把一个内部工具开源了，叫 Headroom。简单说就是：给 AI 喂数据之前先帮你压一道，token 能省 60%–95%。最狠的是——省归省，精度一点不掉。因为它是可逆压缩，意思是你省下来的东西还能原样还原回来，信息一个字不丢。写代码的人应该都懂那种心疼：长日志、RAG 拉来的文本、一开口就 load 好几个文件，每喂一次 AI，token 就在悄悄烧。这工具就是冲着这个去的。

Vincent

111,661 次观看 • 1 个月前

【程序员写代码的时代，一去不复返了】 AI大神卡帕西都在焦虑，重新定义职业的时刻到了，他给出三点建议，不管对程序员还是产品经理都适用： 1. 未来程序员不再是码农了，更多是驱动AI来工作。2. 吃透过去一年涌现的所有AI工具能提升10倍生产力，如果没能实现跨越式提升，那就是个人能力问题。3. AI工具强大得像一个外星工具，但没有说明书，要想掌握得靠实践。另外澄清一下，我从来没说过未来程序员会消失，我说的是码农会消失，因为会写代码已经不是护城河了，对用户需求的洞察力更重要。

【程序员写代码的时代，一去不复返了】 AI大神卡帕西都在焦虑，重新定义职业的时刻到了，他给出三点建议，不管对程序员还是产品经理都适用： 1. 未来程序员不再是码农了，更多是驱动AI来工作。2. 吃透过去一年涌现的所有AI工具能提升10倍生产力，如果没能实现跨越式提升，那就是个人能力问题。3. AI工具强大得像一个外星工具，但没有说明书，要想掌握得靠实践。另外澄清一下，我从来没说过未来程序员会消失，我说的是码农会消失，因为会写代码已经不是护城河了，对用户需求的洞察力更重要。

傅盛

27,163 次观看 • 7 个月前

DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

淘沙者(TheSandPicker)

91,934 次观看 • 1 个月前

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 次观看 • 3 个月前

刚看完 Anthropic 一个研究员的演讲看了好几遍才反应过来这不是 demo 他们刚把一个 22000 行的 PR 合进生产环境强化学习的核心代码库几乎全是 Claude 写的没有任何一个人逐行读过研究员叫 Eric，去年骑车摔断手那两个月里所有代码他都用 Claude 写，所以这套方法他练得很扎实他把「怎么在生产环境放手让 AI 写代码」总结成一句话「忘记代码存在但别忘记产品存在」我看到这句话的时候停了一下 vibe coding 这个词原本是 Karpathy 提的原意是「彻底交给 vibes 忘记代码存在」你用 Cursor 一边补全一边 review 那只算「用 AI 用得多」离真正的 vibe coding 还差很远至于为什么得开始练 Eric 的理由我反驳不了 AI 能独立完成的任务长度每 7 个月翻一倍现在差不多 1 小时明年一天后年一周你还坚持每行都看那一周的活你刚审完就已经过期了你就只剩瓶颈这个角色了但放手不等于闭眼他给了一套挺细的做法 1️⃣ 把自己当成 Claude 的 PM 别再当它的同事多数人写 prompt 像在 chat 正确的做法是当成新人入职你不能跟一个第一天上班的新人说「实现这个功能」然后就走你得带他逛代码库讲清需求把约束列出来 Eric 自己的做法真正干活之前先花 15-20 分钟跟 Claude 在另一个对话里来回讨论让它读代码做计划一起选要改哪几个文件这段聊完把整段计划喂回去再让它跑他说这一步做完之后 Claude 一次跑通的概率非常高 2️⃣ 只在「叶子节点」放手代码库像一棵树主干和粗枝是核心架构别的代码都依赖它这部分人必须读懂叶子节点是端点一个 UI 角落一个一次性脚本没人依赖它就算屎了也不会扩散目前还没人能不读代码就判断技术债所以只能控制范围让屎山别长在重要的位置 3️⃣ 设计可验证的 checkpoint 那 22000 行 PR 是怎么验过的改动集中在叶子节点关键架构部分人审过输入输出做成人能看懂的样子跑了几轮长时间压力测试 Eric 这里讲的一段我特别喜欢他说 CTO 怎么管自己不懂的领域专家 PM 怎么审自己读不懂的代码 CEO 怎么核对自己看不懂的财务模型这种事人类已经干了几百年软件工程师只是没习惯换成「管理」那个视角读不懂代码不可怕没办法验证才可怕 4️⃣ 别低估指数 Eric 引了 Dario 那句 Machines of Loving Grace 那篇文章其实就是产品路线图大家都把它当科幻在读 20 年后模型会比现在好一百万倍 90 年代谁能想到今天电脑里塞着 TB 级内存我们对未来一样整场分享最戳我的是这句收尾今天你不 vibe code 还行明年后年你还在坚持每行都读你就是团队最大的瓶颈模型不会淘汰人拒绝放手的工程师会被自己淘汰

刚看完 Anthropic 一个研究员的演讲看了好几遍才反应过来这不是 demo 他们刚把一个 22000 行的 PR 合进生产环境强化学习的核心代码库几乎全是 Claude 写的没有任何一个人逐行读过研究员叫 Eric，去年骑车摔断手那两个月里所有代码他都用 Claude 写，所以这套方法他练得很扎实他把「怎么在生产环境放手让 AI 写代码」总结成一句话「忘记代码存在但别忘记产品存在」我看到这句话的时候停了一下 vibe coding 这个词原本是 Karpathy 提的原意是「彻底交给 vibes 忘记代码存在」你用 Cursor 一边补全一边 review 那只算「用 AI 用得多」离真正的 vibe coding 还差很远至于为什么得开始练 Eric 的理由我反驳不了 AI 能独立完成的任务长度每 7 个月翻一倍现在差不多 1 小时明年一天后年一周你还坚持每行都看那一周的活你刚审完就已经过期了你就只剩瓶颈这个角色了但放手不等于闭眼他给了一套挺细的做法 1️⃣ 把自己当成 Claude 的 PM 别再当它的同事多数人写 prompt 像在 chat 正确的做法是当成新人入职你不能跟一个第一天上班的新人说「实现这个功能」然后就走你得带他逛代码库讲清需求把约束列出来 Eric 自己的做法真正干活之前先花 15-20 分钟跟 Claude 在另一个对话里来回讨论让它读代码做计划一起选要改哪几个文件这段聊完把整段计划喂回去再让它跑他说这一步做完之后 Claude 一次跑通的概率非常高 2️⃣ 只在「叶子节点」放手代码库像一棵树主干和粗枝是核心架构别的代码都依赖它这部分人必须读懂叶子节点是端点一个 UI 角落一个一次性脚本没人依赖它就算屎了也不会扩散目前还没人能不读代码就判断技术债所以只能控制范围让屎山别长在重要的位置 3️⃣ 设计可验证的 checkpoint 那 22000 行 PR 是怎么验过的改动集中在叶子节点关键架构部分人审过输入输出做成人能看懂的样子跑了几轮长时间压力测试 Eric 这里讲的一段我特别喜欢他说 CTO 怎么管自己不懂的领域专家 PM 怎么审自己读不懂的代码 CEO 怎么核对自己看不懂的财务模型这种事人类已经干了几百年软件工程师只是没习惯换成「管理」那个视角读不懂代码不可怕没办法验证才可怕 4️⃣ 别低估指数 Eric 引了 Dario 那句 Machines of Loving Grace 那篇文章其实就是产品路线图大家都把它当科幻在读 20 年后模型会比现在好一百万倍 90 年代谁能想到今天电脑里塞着 TB 级内存我们对未来一样整场分享最戳我的是这句收尾今天你不 vibe code 还行明年后年你还在坚持每行都读你就是团队最大的瓶颈模型不会淘汰人拒绝放手的工程师会被自己淘汰

Jason Zhu

51,866 次观看 • 3 个月前

美国码农就业暴跌27.5%，所有人都以为AI是真凶。但数据拆开看：科技行业整体只微跌0.3%，30岁以上程序员就业率反而在涨。跌的全是应届生。真相不是AI干掉了程序员，是会用AI的老程序员，把新人入行的路堵死了。编程因此不值钱了？恰恰相反。含金量不降反升，只是从“会写代码”变成了“懂业务+会用AI写代码”。编程这张牌，跟任何技能一起打都是王炸，唯独不适合单出。

美国码农就业暴跌27.5%，所有人都以为AI是真凶。但数据拆开看：科技行业整体只微跌0.3%，30岁以上程序员就业率反而在涨。跌的全是应届生。真相不是AI干掉了程序员，是会用AI的老程序员，把新人入行的路堵死了。编程因此不值钱了？恰恰相反。含金量不降反升，只是从“会写代码”变成了“懂业务+会用AI写代码”。编程这张牌，跟任何技能一起打都是王炸，唯独不适合单出。

傅盛

51,332 次观看 • 2 个月前

让 AI 学会 senior dev 的极致偷懒 — ponytail ponytail 是一个专为 Claude、Cursor、Codex、Devin 等 AI 编码工具打造的规则集 + 插件。它让你的 Agent 彻底改变思考方式：最好的代码，就是不用写的代码。已斩获 60k+ stars。装上它，AI 不再卷废代码，只输出极致必要。代码量平均减少 54%（最高 94%） Token 成本降 20%，速度提升 27% 安全零妥协：永不砍验证、错误处理和边界防护懒人决策梯：先判断是否需要、是否已有复用、标准库/原生是否够用，最后才写最小实现想让 AI 高效不废话，就用它。

让 AI 学会 senior dev 的极致偷懒 — ponytail ponytail 是一个专为 Claude、Cursor、Codex、Devin 等 AI 编码工具打造的规则集 + 插件。它让你的 Agent 彻底改变思考方式：最好的代码，就是不用写的代码。已斩获 60k+ stars。装上它，AI 不再卷废代码，只输出极致必要。代码量平均减少 54%（最高 94%） Token 成本降 20%，速度提升 27% 安全零妥协：永不砍验证、错误处理和边界防护懒人决策梯：先判断是否需要、是否已有复用、标准库/原生是否够用，最后才写最小实现想让 AI 高效不废话，就用它。

开发者Hailey

34,664 次观看 • 1 个月前

典型的高控 + 海外阴谋盘，33.5%的筹码在一个地址上这就是你信不信的故事了，你是希望高控还是希望分散？庄学思维是，币一定要高控，因为高控背后才是拉盘出货的野心，你都读不懂庄学，你玩什么meme 所以我上了 3000 $hodl （老外找的角度朴实无华） 0x77d689c28b9a1661aa75451dcee6d3d3c0264444 有的degen是投人，他信车头，我是投筹码，我信筹码是不会说谎的 few understand

典型的高控 + 海外阴谋盘，33.5%的筹码在一个地址上这就是你信不信的故事了，你是希望高控还是希望分散？庄学思维是，币一定要高控，因为高控背后才是拉盘出货的野心，你都读不懂庄学，你玩什么meme 所以我上了 3000 $hodl （老外找的角度朴实无华） 0x77d689c28b9a1661aa75451dcee6d3d3c0264444 有的degen是投人，他信车头，我是投筹码，我信筹码是不会说谎的 few understand

pepper 花椒 Ⓜ️Ⓜ️T

36,888 次观看 • 10 个月前

Linus Torvalds 发飙了。他在开源峰会上公开吐槽，每次听到有人吹嘘“现在 99% 的代码都是 AI 写的”，他就忍不住生气。为什么？因为按这个逻辑，这些家伙 100% 的代码其实都是“编译器”生成的。但他们怎么从来不这么说？其实是一个道理。老爷子在台上开始唠家常： “我是写机器码长大的。” 注意，不是汇编语言，是真正的数字。他到现在都记得，在 6502 芯片上，LDA 指令对应的十六进制是 A9。当年他花了好长时间才意识到，天天人肉算跳转偏移量，简直蠢透了。后来，人类发明了汇编器；再后来，有了编译器；现在，有了 AI。这些工具都很好用，AI 正在改变编程，但它绝没有改变编程的根本。至于 AI 带来的“效率神话”？ Linus 给出对比： “AI 很棒，它能把你的生产力提升 10 倍。” “但当年编译器的出现，把人类的生产力提升了 1000 倍！” 所以，这不过是又一次常规的工具演进。事情的本质从未改变：以前，优秀的开发者写出好代码，差劲的开发者写出 Bug。现在，懂系统的人能用 Prompt 调教 AI 写出好代码；而不懂系统复杂度的人，用 AI 攒出来的代码，最后一定会崩溃。现在科技圈很流行“氛围编码”（Vibe Coding）。就是用 AI 啪啪生成一个一次性项目，爽一把就扔。 Linus 说，这种玩具项目，AI 的确是神器。但如果你想做点严肃的东西，做一个需要长线维护 35 年的系统（比如 Linux）。你得懂你的 Prompt。你必须看懂 AI 吐出来的每一行代码，甚至去盯它最底层的汇编结果。祖师爷浇了盆冷水： AI 可以替你省去体力劳动。但如果你连它写了什么都看不懂，那你永远只是在制造一次性垃圾。

Linus Torvalds 发飙了。他在开源峰会上公开吐槽，每次听到有人吹嘘“现在 99% 的代码都是 AI 写的”，他就忍不住生气。为什么？因为按这个逻辑，这些家伙 100% 的代码其实都是“编译器”生成的。但他们怎么从来不这么说？其实是一个道理。老爷子在台上开始唠家常： “我是写机器码长大的。” 注意，不是汇编语言，是真正的数字。他到现在都记得，在 6502 芯片上，LDA 指令对应的十六进制是 A9。当年他花了好长时间才意识到，天天人肉算跳转偏移量，简直蠢透了。后来，人类发明了汇编器；再后来，有了编译器；现在，有了 AI。这些工具都很好用，AI 正在改变编程，但它绝没有改变编程的根本。至于 AI 带来的“效率神话”？ Linus 给出对比： “AI 很棒，它能把你的生产力提升 10 倍。” “但当年编译器的出现，把人类的生产力提升了 1000 倍！” 所以，这不过是又一次常规的工具演进。事情的本质从未改变：以前，优秀的开发者写出好代码，差劲的开发者写出 Bug。现在，懂系统的人能用 Prompt 调教 AI 写出好代码；而不懂系统复杂度的人，用 AI 攒出来的代码，最后一定会崩溃。现在科技圈很流行“氛围编码”（Vibe Coding）。就是用 AI 啪啪生成一个一次性项目，爽一把就扔。 Linus 说，这种玩具项目，AI 的确是神器。但如果你想做点严肃的东西，做一个需要长线维护 35 年的系统（比如 Linux）。你得懂你的 Prompt。你必须看懂 AI 吐出来的每一行代码，甚至去盯它最底层的汇编结果。祖师爷浇了盆冷水： AI 可以替你省去体力劳动。但如果你连它写了什么都看不懂，那你永远只是在制造一次性垃圾。

墓碑科技

67,923 次观看 • 1 个月前

翻墙出来一定要多看优质的信息源，不要只是出来看片！多逛英推区宝藏，看不懂听不懂阿绎给你翻译拆解系列03：这个创造了Claude Code的男人Boris Cherny大神，完整公开了自己的工作流，并直播演示了一半的编码工作在手机上完成🤪 不是回消息，是同时跑5到10个Claude实例，用手机启动任务，去喝咖啡，回来代码写好了🤣 他刚公开了自己的完整工作流，看完之后我发现，核心就三件事，但每一件都跟大多数人的直觉相反：第一，永远选最贵最聪明的模型听着像烧钱，实际上反过来，聪明模型一次想清楚，笨模型来回试错烧掉的token远超差价。他的原话："计划做得好，代码自然好。" 第二，整个团队维护一个纯文本知识库不是Notion，不是花哨的文档系统，就是一个txt文件。Claude每犯一次错，记一笔，每周更新好几次，这个文件就是团队的长期记忆，Claude不会在同一个地方摔倒两次。第三，永远让Claude看到自己代码的运行结果能跑代码，能看浏览器渲染，他的比喻很准："你让一个画家蒙着眼睛画画，画完不让他看，然后怪他画得丑？" 他的清晨流程：醒来，手机上启动三个任务，该干嘛干嘛，晚点回来检查。规划模式起步 → 敲定计划 → 自动接受修改 → 完成多个Claude实例，一个周密计划，一个共享知识库，没了。

翻墙出来一定要多看优质的信息源，不要只是出来看片！多逛英推区宝藏，看不懂听不懂阿绎给你翻译拆解系列03：这个创造了Claude Code的男人Boris Cherny大神，完整公开了自己的工作流，并直播演示了一半的编码工作在手机上完成🤪 不是回消息，是同时跑5到10个Claude实例，用手机启动任务，去喝咖啡，回来代码写好了🤣 他刚公开了自己的完整工作流，看完之后我发现，核心就三件事，但每一件都跟大多数人的直觉相反：第一，永远选最贵最聪明的模型听着像烧钱，实际上反过来，聪明模型一次想清楚，笨模型来回试错烧掉的token远超差价。他的原话："计划做得好，代码自然好。" 第二，整个团队维护一个纯文本知识库不是Notion，不是花哨的文档系统，就是一个txt文件。Claude每犯一次错，记一笔，每周更新好几次，这个文件就是团队的长期记忆，Claude不会在同一个地方摔倒两次。第三，永远让Claude看到自己代码的运行结果能跑代码，能看浏览器渲染，他的比喻很准："你让一个画家蒙着眼睛画画，画完不让他看，然后怪他画得丑？" 他的清晨流程：醒来，手机上启动三个任务，该干嘛干嘛，晚点回来检查。规划模式起步 → 敲定计划 → 自动接受修改 → 完成多个Claude实例，一个周密计划，一个共享知识库，没了。

AYi

236,515 次观看 • 4 个月前

反正也劝不动大家，我把原来做给小伙伴的clawbot 🦞tg bot分享给大家看看吧。。限定：现阶段给那些“只是想尝鲜”的小伙伴而已 - 毕竟token太贵了，太多了咱可负担不起就是一键安装（无代码、无须适配环境，真·懒人版本），里面的skill都是我过了几遍的，基本可以放心食用（我反正我用到现在是没事的）不要你3000，不要你300，也不要你99 邀请码pm我也算是 $pundix $pundiai 春节之后新产品的小小剧透吧

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danny

11,402 次观看 • 5 个月前

AI淘汰程序员？想多了。硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员，它在重新定义这个职业。程序员的工作不再是逐行敲代码。现在的工作，是同时指挥10个AI编码机器人。跟它们争论，调试它们的输出，修改需求，逼它们拿出正确结果。但这里有个圈套。如果你自己不懂怎么写代码，你根本无法判断AI给你的东西是对是错。编程的下一个层次，不是写脚本。是监督写脚本的AI。今天最顶尖的程序员，整天在不同终端之间切换。管理多个编码机器人，修复错误，优化指令。讽刺吗？你仍然需要极其扎实的基本功。没有基本功，你连AI在犯傻都看不出来。工作的本质变了。现在是跟AI机器人辩论，调试AI生成的代码，理解为什么程序跑不起来，或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。但只有真正懂代码的人，才能判断这种简化是否正确。程序员不会消失。他们正在变得比以前强大10倍、100倍，甚至1000倍。生产力的巨大提升，这才是真正的价值所在。任务在变，工作性质在变。但最终负责的，永远是人。人类依然在监督过程，评估结果，纠正错误，并做出最终判断。未来的程序员不是被AI取代。他们被AI升级了。所以，还是得老老实实学习怎么写代码，理解代码。因为当AI搞砸的时候，只有人知道为什么。这种能力的跃升，才是真正的革命。

AI淘汰程序员？想多了。硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员，它在重新定义这个职业。程序员的工作不再是逐行敲代码。现在的工作，是同时指挥10个AI编码机器人。跟它们争论，调试它们的输出，修改需求，逼它们拿出正确结果。但这里有个圈套。如果你自己不懂怎么写代码，你根本无法判断AI给你的东西是对是错。编程的下一个层次，不是写脚本。是监督写脚本的AI。今天最顶尖的程序员，整天在不同终端之间切换。管理多个编码机器人，修复错误，优化指令。讽刺吗？你仍然需要极其扎实的基本功。没有基本功，你连AI在犯傻都看不出来。工作的本质变了。现在是跟AI机器人辩论，调试AI生成的代码，理解为什么程序跑不起来，或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。但只有真正懂代码的人，才能判断这种简化是否正确。程序员不会消失。他们正在变得比以前强大10倍、100倍，甚至1000倍。生产力的巨大提升，这才是真正的价值所在。任务在变，工作性质在变。但最终负责的，永远是人。人类依然在监督过程，评估结果，纠正错误，并做出最终判断。未来的程序员不是被AI取代。他们被AI升级了。所以，还是得老老实实学习怎么写代码，理解代码。因为当AI搞砸的时候，只有人知道为什么。这种能力的跃升，才是真正的革命。

墓碑科技

58,923 次观看 • 6 个月前

Karpathy 在一次采访里说了个很扎心的点：很多人每月花 20 美元订 Claude，但其实还停留在“问答使用”阶段。真正拉开差距的，是会不会用 AI 构建东西。他提到，自己发现过 4 类会把 Claude 写代码搞崩的行为，并整理成一个文件。后来有开发者把它扩展成 21 条规则发布，拿到 8.2 万星，还登上 GitHub 第一。更夸张的是，按这套规则调整后，代码准确率从 65% 提升到 94%。这说明 AI 编程的门槛已经变了。会不会写代码只是一层。会不会给 AI 建规则、拆任务、设边界、做反馈，才是下一层能力。

Karpathy 在一次采访里说了个很扎心的点：很多人每月花 20 美元订 Claude，但其实还停留在“问答使用”阶段。真正拉开差距的，是会不会用 AI 构建东西。他提到，自己发现过 4 类会把 Claude 写代码搞崩的行为，并整理成一个文件。后来有开发者把它扩展成 21 条规则发布，拿到 8.2 万星，还登上 GitHub 第一。更夸张的是，按这套规则调整后，代码准确率从 65% 提升到 94%。这说明 AI 编程的门槛已经变了。会不会写代码只是一层。会不会给 AI 建规则、拆任务、设边界、做反馈，才是下一层能力。

KK.aWSB

476,565 次观看 • 2 个月前

只要你把30万稳稳拿住那赚100万真的不远啦；我现在深有体会，听我给你说说缘由：这个观点确实对，但对的不是数字，而是数字背后那套反人性的操作系统。能守住三十万的人，早不是普通人了。他们扛住了买车炫耀的冲动、拒绝了消费升级的陷阱、在所有人都在"及时行乐"时选择了延迟满足。这三十万不是存款，是克制的勋章—— 证明你已经建立了储蓄纪律、理财习惯和反消费主义的护城河。而这套系统，恰恰是从三十万到一百万的最小可行路径。因为复利从不奖励聪明人，只奖励能坚持的人。当你的理财系统开始自动运转，三十万只是第一个里程碑，一百万只是时间问题。真正的分水岭从来不是金额，而是你是否已经从"赚钱机器"进化成了"让钱为你工作"的人。视频说的更清楚！ —— 我是 🦌概率鹿梦｜概率鹿梦｜AI Wealth Edge 用概率思维拆解财富与人性，一起构建AI时代护城河。

只要你把30万稳稳拿住那赚100万真的不远啦；我现在深有体会，听我给你说说缘由：这个观点确实对，但对的不是数字，而是数字背后那套反人性的操作系统。能守住三十万的人，早不是普通人了。他们扛住了买车炫耀的冲动、拒绝了消费升级的陷阱、在所有人都在"及时行乐"时选择了延迟满足。这三十万不是存款，是克制的勋章—— 证明你已经建立了储蓄纪律、理财习惯和反消费主义的护城河。而这套系统，恰恰是从三十万到一百万的最小可行路径。因为复利从不奖励聪明人，只奖励能坚持的人。当你的理财系统开始自动运转，三十万只是第一个里程碑，一百万只是时间问题。真正的分水岭从来不是金额，而是你是否已经从"赚钱机器"进化成了"让钱为你工作"的人。视频说的更清楚！ —— 我是 🦌概率鹿梦｜概率鹿梦｜AI Wealth Edge 用概率思维拆解财富与人性，一起构建AI时代护城河。

概率鹿梦｜AI Wealth Edge

19,588 次观看 • 1 个月前