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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

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

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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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宝玉

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当年明月是真的把书读懂了的一个大才大智若愚可以说成了对世间凡人认知形成降维打击的一个高维度灵魂他的一些话，现在小登可能不懂，老登才能懂希望他的一些告诫，别人能听进去就像结尾的朱军，就没有听进去石悦只是笑了笑，他知道朱军没懂他意思不过现在的朱军，应该能懂了

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渡边君

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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。

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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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墓碑科技

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AI快速发展的今天，我们每个人都隐隐出现了对自己和下一代的职业焦虑。SpaceX 那帮人离职后能创办 141 家公司，给我们择业和发展提了个最实在的醒：未来最不值钱的，就是那种“只会按流程办事”的专业性。择业别盯着“稳定”，要盯着“底层逻辑”。我们现代人大多数找工作图安稳，结果成了公司流程里的一颗螺丝钉。可现在的 AI 和技术迭代，最先废掉的就是这些螺丝钉。我们要选那种能让我们直接面对问题、解决问题的岗位。在大变局时代，所谓的“稳定岗位”往往是温水煮青蛙，最容易被技术更迭瞬间抹平。真正的稳定，是你在岗位上能“把复杂事拆解成最省钱、最快法子办成”，这才是未来被AI冲击下最稳妥的职场保命符。把“商业思维”练得比“专业技能”更强。就像视频里的，航天零件贵，他们就敢去汽车行买。这叫商业本能。未来技术门槛会越来越低（比如 Vibe Coding，懂业务逻辑比懂语法更重要），我们能看透一件事怎么成、怎么省、怎么赚，这比我们死磕某一个工具要保命得多。尽可能要搞“个人 IP”。不管我们在哪上班，别把自己活成一个工号，而应该把我们的见识、逻辑变成个人品牌。公司可能倒闭，行业可能消失，但你的脑子里那套把复杂问题讲简单的逻辑，还有别人对你这个人的信任，是永远带不走的资产。一句话：未来没有铁饭碗，只有长在自己身上的“破局能力”。别在最该磨练生存本能的时候，把自己活成了一本死板的说明书。

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“德不配位，能不配职”的共产党官员在中国多得是，也不知道是如何选拔出来的，老百姓对官员的情况还一无所知，突然间就官宣了。最典型的就是习近平，能力比他强，品德比他正的大有人在，别人都没当上国家领导人，凭什么他就当上了？共产党的制度存在明显的黑箱作业，“成就”了一个人，害惨了所有人。

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码农、程序猿要失业了 Anthropic 公司现在已经全员不写代码了 CEO 达里奥预言：在6-12个月内，AI 模型就能完成替代他们的工作现在的程序员需要进阶为高级监工 🧑‍🔧

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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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好家伙🦅

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要我说部分领域AGI已经实现了：特斯拉扔掉了方向盘，编程也正被 AI 接管。像OpenClaw这种能自我进化的工具，本质上是在重塑开发逻辑。到2026年，97%的代码AI一遍就能写对，程序员如果不能驾驭这种进化系统，真可能像阑尾一样，还存在但没啥大用。

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傅盛

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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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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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【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

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傅盛

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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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23,266 次观看 • 4 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

67,867 次观看 • 1 个月前

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

23,655 次观看 • 1 个月前