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Claude Code负责人用一个词形容程序员这个职位，叫退行性器官，就是阑尾。可能还存在，但没用了。现在研发和产品的边界在逐渐模糊，我们自己的观察是大部分情况下懂业务的搞Vibe Coding更能出成果，懂技术的再回去了解业务就不太容易了。因为程序员敲代码的本质是把人话翻成机器话。现在AI自己听得懂了，中间的翻译官就慢慢变成阑尾了...

傅盛

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Anya Rossi• Live Now

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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

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才看到傅盛这个视频：“OpenAI o3突然发布，程序员不存在了，人人都是程序员的时代到来了” 还是太标题党了，AI 的编程能力是提升了，但现实生活的需求太复杂，描述清楚都不容易，何况用 AI 去写出来代码。

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傅盛

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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。

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现在到底有多少人定投纳斯达克100？定投后收益怎么样？我用 DAPPOS 的 xBubble Coding 做了一个更直观的网站收益预估计算：如果你开始买纳斯达克指数基金会发现总推这方面的内容，搞得好像全世界很多人都在买这个东西。觉得这个就是特别的主流，其实还是一个比较偏门的投资。在 xBubble 找到了权威的数据，大概是400W左右用人口除一下不难发现，大概就是万分之2.8，10000个人里面只有三个人在定投。我又不是程序员，就随便描述了一下想要啥，十分钟就搞出一个能用的网站：支持切换不同指数、人民币/USDT/USDC 随便选、收集定投动态跳动的人数、年限对比表、漂亮图表、详细计算逻辑和风险提醒。以前搞这些得配服务器、买域名、调 API、部署……头都大了。现在 xBubble Coding 全帮你包了，真就是普通人也能 1 小时内把想法变成真产品牛就牛在，它不是扔给你一堆代码让你自己折腾，而是端到端全搞定：界面、逻辑、数据、部署一条龙。我这个计算器能实时算复利、自动刷新、还有表格和图表，看着就专业。以后想加会员收费、接稳定币支付，也能继续聊着天就改。不像别的 AI 工具只帮程序员写代码，它专门为咱们这些不会技术的个人创业者（OPC）和小团队设计的，直接卖的是能赚钱的完整生意现在大厂的标准化产品只吃掉 20% 的市场，剩下 80% 都是各种奇奇怪怪的垂直、小众、短平快需求 xBubble Coding 帮你把技术门槛、雇人成本、试错成本全抹平了，让每一个脑子里的小想法都能快速变成能赚钱的生意。别人还在用 AI 卷着写代码的时候，咱们已经用 xBubble Coding 把想法变成真金白银了。用抗审查保护自己，用 SOP 降低风险，用对话式 Coding 快速增长。这可能就是 AI 时代，普通人、小团队拿超额利润的最强基础设施

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硅谷顶尖的 AI 工程师，自己已经不写代码了。听起来像吹牛？ Cognition 的创始人 Scott Wu 给出了一个时间表。这种彻底的转变，就发生在这短短的三到六个月里。早期程序员面对的是打孔卡，后来是各种代码语言。现在的通用编程语言变成了英语。在他们公司内部，没人再去逐行敲写代码。全靠 Devin 和 Windsurf 里的智能体疯狂输出。现在工程师每天到底在干嘛？只做一件事：搞清楚自己到底想要什么。梳理业务逻辑，想明白怎么处理各种极端状况。然后用日常英语，直接给智能体下达指令。它会自己跑去把所有的东西完整构建出来。以后最值钱的能力根本不是写代码。而是能把需求用人话精确地讲清楚。人终于退回到了思考者的位置上。

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🔥女子定期存款到期转存，发现工作人员悄悄写"购买"字样，当被问“此人是否为该行员工”，银行回应“无权解释” 并挂断电话！ 10月23日，有一女网友发视频称：自己的15万定期存款到期，去农行成都三洞桥支行办理转存业务时，发现业务员填单子办理转存业务时，业务员悄悄将“存款”写成了“购买”，她很是疑惑，便怀疑被变为了理财产品。有没有一起电话联系了该银行的客服人员，但客服人员只回应“无权解释”，就挂断了电话。相信很多网友都听过，有人去银行办理存款业务的时候，却被工作人员偷偷改成了购买理财产品。这种事儿多数发生在年纪比较大的人身上，因为他们不懂。最重要的是，工作人员也不说是卖的理财产品。还有一些穿着工作服、很像银行的工作人员，实际上他们就是卖保险等理财产品的人，并不是银行的工作人员。说白了就是忽悠。如果事后发现自己的存款变成了理财产品，而且还有损失了，再找银行时，银行可能会说：办理业务的人不是银行的工作人员，与银行无关。所以办理业务的时候是在银行办理的，但真正出了事的时候人家却撇了一干二净。所以啊！如今的银行已不是早些年的银行了！

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黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

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Vincent | 信号＞噪音

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哎！我可能放弃写代码当个厨子了😱 因为再过个两年程序员的工资可能比不上一个厨子高！！为什么？今天听了一下Biwei Huang 黄博士的播客，她说爆料，现在的机器人很多都是精心设计的Demo，实际任务中假如不小心把放道具的桌子降低几厘米，就会完不成任务。我是真的没想春晚跳街舞的机器人这么拉胯！！播客里面还透露，Sam Altman在公司讲话，说文字层面的AGI实现已经是板上钉钉了。一边是智力劳动越来越廉价，而机器人的发展停滞不前。这种半吊子的AGI对白领来说很不公平！！当然，黄教授也提出了个解法：因果大模型简单地说就是利用AI不眠不休的学习能力，对视频等数据进行在因果方面进行学习。这个带来的好处就是模型能给出人类能理解的因果关系。机器人理解了因果后才能随机应变，真正胜任复杂的体力任务。但在这个领域显著发展之前，我们可能不得不接受这个事实心灵可能比不上手巧，北大比不上蓝翔技校😂

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铁锤人

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傅盛

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我靠，这是核武级了 “在 OpenBSD 上，我们发现了一个存在了 27 年的漏洞—— 我只需向任意 OpenBSD 服务器发送几段数据就能让它崩溃。” “在 Linux 上，我们发现了多个漏洞，作为一个没有任何权限的用户，只需在机器上运行一个二进制文件，就能将自己提升为管理员”

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Jesse Lau 遁一子

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反正我就知道小米刚宣布造车的时候雷军说这不容易那不容易，一把鼻涕一把泪的，然后前两天2025年财报一出来发现赚翻了，比他手机业务成长好太多，你就懂了，为什么我说在国内的商业环境中小米会是成功的，别拿道德来多苛求这些企业了。

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WangNextDoor

23,266 просмотров • 4 месяцев назад

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

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看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板：他们只懂模型，不懂业务交付。大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。生怕慢了一步就被时代抛弃。但 Karp 说了：这种抢劫式的增长不可持续。企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。

看了那么多吹捧 AI 改变世界的通稿，来看看 Palantir 老板 Karp 是怎么形容AI的。 Karp 说如果这玩意儿真的值那么多钱，咱们就按效果说话，别整那些订阅制的假把式。现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板：他们只懂模型，不懂业务交付。大企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。 Karp 直接指出，这些实验室就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。生怕慢了一步就被时代抛弃。但 Karp 说了：这种抢劫式的增长不可持续。企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。 AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。

Eden

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