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全球软件工程师的岗位描述刚刚被清空。 Larry Ellison 直接摊牌了。 甲骨文公司现在的代码根本不是人写的。 全是 AI 模型在干活。 以前写代码要一行行死磕逻辑。 现在人类只剩下一个动作。 声明意图。 你告诉 AI 到底想实现什么功能。 剩下的底层分步流程全部由机器自动生成。 别拿它当初创公司的概念演示看。 甲骨文是全球最大的底层基础设施巨头之一。 连他们的核心代码架构都彻底交接给了模型。 只会写循环语句和纠结语法的码农很快就会被出清。 手搓代码的古典时代正式结束。 下一个十年的最高技术壁垒叫准确下达指令。

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墓碑科技

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天塌了！Anthropic CEO 这番话，直接给全球程序员下达了死亡倒计时！🔥 这位缔造了地表最强代码模型 Claude 的幕后大佬直接摊牌了。 他们公司内部拿着百万年薪的最顶级工程师，现在居然已经彻底不写代码了！ 他们把核心工作全部甩给大模型，自己只在旁边打打下手做校对。 最让人头皮发麻的是他给出的时间表。 半年！最多不超过 12 个月！ AI 将彻底包揽软件工程师（SWE）绝大部分、甚至是全部的开发工作！ 当机器开始自己写代码、自己修 Bug，完成进化的自我闭环时。 那些还在死磕传统语法的“古典程序员”，注定会被这波洪流无情碾碎。 拥抱 AI 智能体，或者被 AI 直接淘汰，留给普通人的窗口期真的不多了！🚀
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天塌了！Anthropic CEO 这番话，直接给全球程序员下达了死亡倒计时！🔥 这位缔造了地表最强代码模型 Claude 的幕后大佬直接摊牌了。 他们公司内部拿着百万年薪的最顶级工程师，现在居然已经彻底不写代码了！ 他们把核心工作全部甩给大模型，自己只在旁边打打下手做校对。 最让人头皮发麻的是他给出的时间表。 半年！最多不超过 12 个月！ AI 将彻底包揽软件工程师（SWE）绝大部分、甚至是全部的开发工作！ 当机器开始自己写代码、自己修 Bug，完成进化的自我闭环时。 那些还在死磕传统语法的“古典程序员”，注定会被这波洪流无情碾碎。 拥抱 AI 智能体，或者被 AI 直接淘汰，留给普通人的窗口期真的不多了！🚀

比特币橙子Trader

112,267 views • 6 months ago

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👇
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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 views • 4 months ago

拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司， 看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到， 我们对AI编程的理解，从根上就错了， 当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代， 工程师不再是写代码的人， 而是管理一整队AI同事的团队经理， 现在Cursor内部30%的合并PR， 都是由异步云代理自动创建的， 单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码， 消耗几十亿个token， 一个任务发出去， 系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色， 每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行， 人类只需要在最开始定义范围， 和最后做一次最终审核， 中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定， 这就是多代理比单代理强的根本原因，
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拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司， 看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到， 我们对AI编程的理解，从根上就错了， 当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代， 工程师不再是写代码的人， 而是管理一整队AI同事的团队经理， 现在Cursor内部30%的合并PR， 都是由异步云代理自动创建的， 单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码， 消耗几十亿个token， 一个任务发出去， 系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色， 每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行， 人类只需要在最开始定义范围， 和最后做一次最终审核， 中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定， 这就是多代理比单代理强的根本原因，

AYi

21,453 views • 4 months ago

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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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。

墓碑科技

19,847 views • 5 months ago

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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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

61,921 views • 3 months ago

对不起，我不是在用 AI，我是在开公司！ 看到 Kimi 2.5 的集群模式，我直接看呆了…… 以前是“一个模型干所有活”，现在是“模型现场帮我招员工” 只要跟它说你的需求，它会自动分身：有的负责调研，有的负责写代码，有的负责整合 最高100个 Agent 并发处理！这种串行+平行的调度能力，以前想都不敢想 “一人公司”的时代真的来了吗 唯一的缺点？贵 现在的我只想大喊：友商们快跟进！早日实现“数字员工自由”！
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对不起，我不是在用 AI，我是在开公司！ 看到 Kimi 2.5 的集群模式，我直接看呆了…… 以前是“一个模型干所有活”，现在是“模型现场帮我招员工” 只要跟它说你的需求，它会自动分身：有的负责调研，有的负责写代码，有的负责整合 最高100个 Agent 并发处理！这种串行+平行的调度能力，以前想都不敢想 “一人公司”的时代真的来了吗 唯一的缺点？贵 现在的我只想大喊：友商们快跟进！早日实现“数字员工自由”！

XDmnnn不淡

50,270 views • 5 months ago

Cursor 首席执行官 Michael Truell： “我们对 Cursor 的目标是发明一种新型编程” 人只管用最简洁的方式向计算机描述意图(软件该怎么运行、长什么样),，剩下的交给模型。 大意拆开是三层: 1. 目标：把"造软件"浓缩成"描述意图"，凭现在还在飞速变好的模型，能造出一种层级更高、效率更高、门槛更低的开发方式，而且会逐渐告别今天写代码的样子。 2. 他反对两种主流设想(关键论点): - "一切照旧"派：未来还是敲文本、用TypeScript/Go/C/Rust 这些正式语言 → 他认为错,因为模型会变得好太多。 - "纯聊天机器人"派：对着 bot 说句话让它帮你建、帮你改,像跟工程部门聊天 → 他认为太不精确：人想完全掌控软件，就得能"指着"具体要改的地方，而不是在一个脱离整体的文本框里说"把我 App 这块改一下"。 3. 他自己的设想("代码之后"的世界)：你会有一份对软件逻辑的表达，它更像用英文写的(类似伪代码)，写下来、能在高层级编辑、能指着它改 不再是几百万行看不懂的代码，而是更简洁、更好懂、更易改的东西。 那些极难懂的符号，慢慢演变成人能读、能改的形式——这就是 Cursor 在做的方向。
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Cursor 首席执行官 Michael Truell： “我们对 Cursor 的目标是发明一种新型编程” 人只管用最简洁的方式向计算机描述意图(软件该怎么运行、长什么样),，剩下的交给模型。 大意拆开是三层: 1. 目标：把"造软件"浓缩成"描述意图"，凭现在还在飞速变好的模型，能造出一种层级更高、效率更高、门槛更低的开发方式，而且会逐渐告别今天写代码的样子。 2. 他反对两种主流设想(关键论点): - "一切照旧"派：未来还是敲文本、用TypeScript/Go/C/Rust 这些正式语言 → 他认为错,因为模型会变得好太多。 - "纯聊天机器人"派：对着 bot 说句话让它帮你建、帮你改,像跟工程部门聊天 → 他认为太不精确：人想完全掌控软件，就得能"指着"具体要改的地方，而不是在一个脱离整体的文本框里说"把我 App 这块改一下"。 3. 他自己的设想("代码之后"的世界)：你会有一份对软件逻辑的表达，它更像用英文写的(类似伪代码)，写下来、能在高层级编辑、能指着它改 不再是几百万行看不懂的代码，而是更简洁、更好懂、更易改的东西。 那些极难懂的符号，慢慢演变成人能读、能改的形式——这就是 Cursor 在做的方向。

小互

22,282 views • 3 months ago

马斯克：程序员最快年底消失！ 1. 人类不再需要亲自写代码 最快今年年底，AI会直接生成可运行的软件 2. 编译器被淘汰 未来AI不只是写代码，而是直接造APP 3. 人类只负责提需求 以后开发软件可能像许愿一样简单 想象力变现的狂欢时代来了！
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马斯克：程序员最快年底消失！ 1. 人类不再需要亲自写代码 最快今年年底，AI会直接生成可运行的软件 2. 编译器被淘汰 未来AI不只是写代码，而是直接造APP 3. 人类只负责提需求 以后开发软件可能像许愿一样简单 想象力变现的狂欢时代来了！

Annie 所长

14,387 views • 3 months ago

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚 他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘 现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构： 最底层：能源。AI工厂需要巨量电力 第二层：芯片和计算。英伟达在这里 第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资 第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里 最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里 每一层都是万亿级别的市场 关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多 你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？
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黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚 他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘 现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构： 最底层：能源。AI工厂需要巨量电力 第二层：芯片和计算。英伟达在这里 第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资 第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里 最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里 每一层都是万亿级别的市场 关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多 你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

Vincent

36,626 views • 3 months ago

埃隆·马斯克断言： 编码将在今年彻底死亡。不是“进化”。是死亡。 到今年12月，AI 将不再需要任何编程语言。它直接吐出机器码——那种二进制优化程度，远超人类逻辑所能触及的极限，没有翻译层，没有编译步骤，只有纯粹的、赤裸的执行。 马斯克原话：“你甚至都不用再费心去写代码。”代码从来就不是目的。它只是摩擦，是我们被迫支付的“人类税”——因为机器不懂人话。现在，AI 已经学会了流利的人类语言，这笔税，彻底取消了。再把这一切接入 Neuralink：没有语法，没有键盘，没有屏幕。 马斯克：“从想象直接到软件。”一个念头，就能变成可执行代码。你脑海中浮现一个结果，系统瞬间为你架构、优化、编译成现实。我们不是在“自动化编程”。我们是在把编程这个概念从宇宙中抹除。整个职业瞬间坍塌成一个念头。几十年的训练、无数行代码、无数个通宵——瞬间变得毫无意义。从“idea”到“成品”的距离，归零。你不再“构建”。你只需“想象”，它就具现。这不是渐进式进步。这是彻底的相变。人类一万年来“创造”的方式，在这一刻过时了。欢迎来到新世界。在这里，限制你的不再是技能、资源、时间…… 而是你能不能足够清晰地“看见”你想要的东西——然后让机器把它生出来。 我认为事情实际上可能会在今年年底之前就发生转变，到时候你甚至都不用再费心去写代码了。AI 会直接生成二进制代码，而且它生成的二进制会比任何现有编译器优化得更高效。所以你只需要说：“针对这个特定结果，生成最优化的二进制代码。”——这样就直接绕过了传统编码流程。 没错，这其实只是一个中间步骤，但我估计到今年年底，这个步骤很可能就彻底不需要了。
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埃隆·马斯克断言： 编码将在今年彻底死亡。不是“进化”。是死亡。 到今年12月，AI 将不再需要任何编程语言。它直接吐出机器码——那种二进制优化程度，远超人类逻辑所能触及的极限，没有翻译层，没有编译步骤，只有纯粹的、赤裸的执行。 马斯克原话：“你甚至都不用再费心去写代码。”代码从来就不是目的。它只是摩擦，是我们被迫支付的“人类税”——因为机器不懂人话。现在，AI 已经学会了流利的人类语言，这笔税，彻底取消了。再把这一切接入 Neuralink：没有语法，没有键盘，没有屏幕。 马斯克：“从想象直接到软件。”一个念头，就能变成可执行代码。你脑海中浮现一个结果，系统瞬间为你架构、优化、编译成现实。我们不是在“自动化编程”。我们是在把编程这个概念从宇宙中抹除。整个职业瞬间坍塌成一个念头。几十年的训练、无数行代码、无数个通宵——瞬间变得毫无意义。从“idea”到“成品”的距离，归零。你不再“构建”。你只需“想象”，它就具现。这不是渐进式进步。这是彻底的相变。人类一万年来“创造”的方式，在这一刻过时了。欢迎来到新世界。在这里，限制你的不再是技能、资源、时间…… 而是你能不能足够清晰地“看见”你想要的东西——然后让机器把它生出来。 我认为事情实际上可能会在今年年底之前就发生转变，到时候你甚至都不用再费心去写代码了。AI 会直接生成二进制代码，而且它生成的二进制会比任何现有编译器优化得更高效。所以你只需要说：“针对这个特定结果，生成最优化的二进制代码。”——这样就直接绕过了传统编码流程。 没错，这其实只是一个中间步骤，但我估计到今年年底，这个步骤很可能就彻底不需要了。

🌹MIDNIGHT🌹ROSE🌹

99,266 views • 7 months ago

这大概是科技圈流传最广的谎言。 程序员拿高薪，从来和敲打代码的速度无关。 写代码其实是整个软件工程里最慢、最笨重的体力活。 以前公司花重金雇人，只是为了找人来疏通这个效率瓶颈。 去看看那些拿着天价薪水的主任工程师（Staff Engineer）。 他们一天到晚根本写不了几行代码。 他们拿钱，靠的是系统性思维。 架构怎么扛住未来的海量增长。 上线怎么保证绝对稳定不流失用户。 现在，最耗时的那个死穴被打破了。 Linux之父Linus Torvalds最近迷上了“氛围编程”。 这位祖师爷给出了极高的评价。 “AI写的代码和我写的一样好。” 很多老派程序员还在死磕纯手工敲代码。 他们正在把自己变成职场化石。 语法壁垒已经彻底瓦解。 熟练掌握AI新工具的人，将拥有前所未有的超长职业寿命。 这甚至给非技术人员打开了金库大门。 懂业务的产品经理、甚至边缘从业者，迎来了最好的进场时机。 代码这道墙已经倒了。 真正的瓶颈，只剩下你的想法。
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这大概是科技圈流传最广的谎言。 程序员拿高薪，从来和敲打代码的速度无关。 写代码其实是整个软件工程里最慢、最笨重的体力活。 以前公司花重金雇人，只是为了找人来疏通这个效率瓶颈。 去看看那些拿着天价薪水的主任工程师（Staff Engineer）。 他们一天到晚根本写不了几行代码。 他们拿钱，靠的是系统性思维。 架构怎么扛住未来的海量增长。 上线怎么保证绝对稳定不流失用户。 现在，最耗时的那个死穴被打破了。 Linux之父Linus Torvalds最近迷上了“氛围编程”。 这位祖师爷给出了极高的评价。 “AI写的代码和我写的一样好。” 很多老派程序员还在死磕纯手工敲代码。 他们正在把自己变成职场化石。 语法壁垒已经彻底瓦解。 熟练掌握AI新工具的人，将拥有前所未有的超长职业寿命。 这甚至给非技术人员打开了金库大门。 懂业务的产品经理、甚至边缘从业者，迎来了最好的进场时机。 代码这道墙已经倒了。 真正的瓶颈，只剩下你的想法。

墓碑科技

33,453 views • 5 months ago

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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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

58,989 views • 7 months ago

太硬核了！英伟达黄仁勋撕穿了传统计算机科学的底层逻辑：云计算的“按需触发”时代已经彻底终结，未来的AI智能体是永远在线的“永动机”！ 别再把大模型当成简单的文字接龙了。老黄一针见血：大模型生成内部 token 进行逻辑推演，叫思考；生成外部 token 去调用各种接口，就叫使用工具。 这就是为什么像 Claude Code 或 DeepSeek V4 这种新生代智能体，能切入硬核的开发工作流，甚至能全自动帮你排查 Python 异步网关里 aiohttp 的并发报错！ 最恐怖的颠覆在于运行模式。以前我们写代码，不管是跑在 MacBook Pro 上的本地脚本，还是云端微服务，全都是按需调用——你不戳它，它就不动。但现在的 Agent 系统是连续不断运行的。它们在后台全天候感知、推演、自我迭代和执行任务。 这根本不是工具的升级，而是整个计算范式的跨代重构！搞懂这种从被动按需到全自动连续运行的跃迁，你才会真正明白，为什么未来所有的云服务和软件架构都面临着被彻底推倒重来的命运。
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太硬核了！英伟达黄仁勋撕穿了传统计算机科学的底层逻辑：云计算的“按需触发”时代已经彻底终结，未来的AI智能体是永远在线的“永动机”！ 别再把大模型当成简单的文字接龙了。老黄一针见血：大模型生成内部 token 进行逻辑推演，叫思考；生成外部 token 去调用各种接口，就叫使用工具。 这就是为什么像 Claude Code 或 DeepSeek V4 这种新生代智能体，能切入硬核的开发工作流，甚至能全自动帮你排查 Python 异步网关里 aiohttp 的并发报错！ 最恐怖的颠覆在于运行模式。以前我们写代码，不管是跑在 MacBook Pro 上的本地脚本，还是云端微服务，全都是按需调用——你不戳它，它就不动。但现在的 Agent 系统是连续不断运行的。它们在后台全天候感知、推演、自我迭代和执行任务。 这根本不是工具的升级，而是整个计算范式的跨代重构！搞懂这种从被动按需到全自动连续运行的跃迁，你才会真正明白，为什么未来所有的云服务和软件架构都面临着被彻底推倒重来的命运。

比特币橙子Trader

69,195 views • 4 months ago

🚨 可能是全网第一个！0 代码手搓一款真正原生 App 的最佳实践。不管你是资深工程师还是零基础小白，只要跟着做，半小时就能做出运行在手机上的原生 App（不是 H5 网页！）👇 1️⃣ Stitch 生成设计：打开 Google Stitch，用中文描述需求（如“拍照自动识别有效期的 App”），选择 Gemini 3.0 Pro 模型。AI 瞬间生成符合 Material 3 规范的极简设计稿。 2️⃣ 一键导出素材：直接从 Stitch 导出 HTML 代码和 PNG 图片，省去 UI 和前端反复沟通的麻烦。 3️⃣ Antigravity 写代码：打开 Antigravity IDE，建立 frontend/backend 目录。把素材放入 design 文件夹。给 AI 下指令：“基于 design 目录，使用 Flutter 技术生成 App 代码”。AI 自动疯狂写代码，配置环境。 4️⃣ 模拟器运行：打开 Mac 的 Simulator，终端输入 flutter run。见证奇迹，真正的原生 App 跑起来了！ 这不是简单的套壳，AI 生成的代码包含 iOS、Android、Mac、Windows、Web 全平台支持。从想法到成品的全流程自动开发，是实践出来的最佳路径。 #AI编程 #Flutter #Stitch #Antigravity #零代码开发
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🚨 可能是全网第一个！0 代码手搓一款真正原生 App 的最佳实践。不管你是资深工程师还是零基础小白，只要跟着做，半小时就能做出运行在手机上的原生 App（不是 H5 网页！）👇 1️⃣ Stitch 生成设计：打开 Google Stitch，用中文描述需求（如“拍照自动识别有效期的 App”），选择 Gemini 3.0 Pro 模型。AI 瞬间生成符合 Material 3 规范的极简设计稿。 2️⃣ 一键导出素材：直接从 Stitch 导出 HTML 代码和 PNG 图片，省去 UI 和前端反复沟通的麻烦。 3️⃣ Antigravity 写代码：打开 Antigravity IDE，建立 frontend/backend 目录。把素材放入 design 文件夹。给 AI 下指令：“基于 design 目录，使用 Flutter 技术生成 App 代码”。AI 自动疯狂写代码，配置环境。 4️⃣ 模拟器运行：打开 Mac 的 Simulator，终端输入 flutter run。见证奇迹，真正的原生 App 跑起来了！ 这不是简单的套壳，AI 生成的代码包含 iOS、Android、Mac、Windows、Web 全平台支持。从想法到成品的全流程自动开发，是实践出来的最佳路径。 #AI编程 #Flutter #Stitch #Antigravity #零代码开发

Vincent

35,435 views • 5 months ago

想学好编程？ 图灵奖得主给出了一个反常识的建议。 千万别直接上手写代码。 靠疯狂敲键盘来学编程，就像靠练习打字来学写作。 毫无逻辑可言。 编程的核心是纯粹的数学思维。 你必须从数学层面去构思程序到底要干什么。 现实状况一塌糊涂。 大多数人一遇到数学就本能地恐惧。 甚至连写了十几年代码的资深程序员都在害怕。 基础数学教育的彻底失败制造了这种集体恐慌。 大佬亲自出手发明了一种叫 TLA 的语言。 完全剥离具体的代码编写。 在你敲击键盘之前，先用它把脑子里的底层逻辑全盘推演出来。 普通工程师学这门语言极其痛苦。 一旦熬过阵痛期，数学思维就会随之爆发。 许多底层码农天天抱怨遭遇技术瓶颈。 真相是他们穷极一生都在做毫无意义的高级打字练习。
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想学好编程？ 图灵奖得主给出了一个反常识的建议。 千万别直接上手写代码。 靠疯狂敲键盘来学编程，就像靠练习打字来学写作。 毫无逻辑可言。 编程的核心是纯粹的数学思维。 你必须从数学层面去构思程序到底要干什么。 现实状况一塌糊涂。 大多数人一遇到数学就本能地恐惧。 甚至连写了十几年代码的资深程序员都在害怕。 基础数学教育的彻底失败制造了这种集体恐慌。 大佬亲自出手发明了一种叫 TLA 的语言。 完全剥离具体的代码编写。 在你敲击键盘之前，先用它把脑子里的底层逻辑全盘推演出来。 普通工程师学这门语言极其痛苦。 一旦熬过阵痛期，数学思维就会随之爆发。 许多底层码农天天抱怨遭遇技术瓶颈。 真相是他们穷极一生都在做毫无意义的高级打字练习。

墓碑科技

32,533 views • 5 months ago

AI会砸烂程序员的饭碗？ Robinhood的CEO刚刚下了一个极其反常的判断。 十年后，软件工程师和律师的人数会比今天多得多。 这要怎么解？ 其实稍微推演一下逻辑就通了。 AI并没有减少写代码的需求。 它直接把开公司的门槛踩得粉碎。 以后创业根本不需要招一屋子码农。 你自己指挥几个AI代码代理，就能全自动跑起一个项目。 每个创业者本质上都成了一个带兵打仗的软件工程师。 结果就是公司数量迎来大爆炸。 算一笔账。 假设每年凭空多出一百万家新企业。 每一家都需要看合同、分股权、规避风险。 AI确实会让单次法律咨询变成白菜价。 但商业活动的总盘子出现了几何级膨胀。 律师只会忙到脚不沾地。 风投圈同样会被这个浪潮击中。 市场上会涌出海量的微型初创公司供你交易。 普通人的投资组合池子会被无限撑大。 给大厂打工的日子很快就要到头了。 旧时代的商业引擎根本没有熄火，它只是悄悄换上了核燃料。
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AI会砸烂程序员的饭碗？ Robinhood的CEO刚刚下了一个极其反常的判断。 十年后，软件工程师和律师的人数会比今天多得多。 这要怎么解？ 其实稍微推演一下逻辑就通了。 AI并没有减少写代码的需求。 它直接把开公司的门槛踩得粉碎。 以后创业根本不需要招一屋子码农。 你自己指挥几个AI代码代理，就能全自动跑起一个项目。 每个创业者本质上都成了一个带兵打仗的软件工程师。 结果就是公司数量迎来大爆炸。 算一笔账。 假设每年凭空多出一百万家新企业。 每一家都需要看合同、分股权、规避风险。 AI确实会让单次法律咨询变成白菜价。 但商业活动的总盘子出现了几何级膨胀。 律师只会忙到脚不沾地。 风投圈同样会被这个浪潮击中。 市场上会涌出海量的微型初创公司供你交易。 普通人的投资组合池子会被无限撑大。 给大厂打工的日子很快就要到头了。 旧时代的商业引擎根本没有熄火，它只是悄悄换上了核燃料。

墓碑科技

33,643 views • 5 months ago

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。
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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)

92,340 views • 2 months ago

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。
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Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

AYi

1,399,439 views • 4 months ago