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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,

21,453 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

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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👇

阿绎 AYi

61,332 次观看 • 1 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。

墓碑科技

58,869 次观看 • 4 个月前

很多人一聊到选哪条链?第一反应都是: 热度高不高?补贴多不多?生态有没有流量? 但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议,我反而有种感觉:这不是在给 Sui 站台,更像是一场技术自白。 首先Talus 选 Sui,真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事,在别的链上,很难跑得像样。先说清楚一点:Talus 要做的不是一个 AI 应用,也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络:成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提,就把底层链的门槛直接拉满。 为什么是 Sui?我听下来,核心其实就三点。 第一,并行执行。代理世界不是排队点菜,不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多,如果底层还是串行执行,结果只有一个:越跑越卡,最后只能做 demo。Sui 的并行执行,本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的,这点和 Talus 的形态非常贴合。 第二,高吞吐量。代理不是偶尔动一下,而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住,所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说,吞吐量不是加分项,是能不能活下来的前提条件。 第三,移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑,它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上,本身就更像现代应用,而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。 所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”,我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队,而是工程师视角下的现实选择。至于多链?我自己的理解是:Talus 不是不懂多链,而是很清楚——在基础设施阶段,过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统,先把一个底层跑通、跑稳,比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”, 但真正做底层的人,往往会先问一句:现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模?从这个角度看,Talus 的选择是理性的,也是偏长期的。不追热点,不抢流量,先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热,但一旦真跑起来,后面的持续热度,反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

百里 🌊RIVER | MemeMax⚡️|🧠SENT

13,710 次观看 • 6 个月前

一个中国开发者花了三天测试本地 AI 硬件——Mac Mini 16G 对战 RTX 4070Ti。他把结果发到 B 站,结论是:正经跑代理工作流,至少需要 2,800 美元的硬件。 看起来像真活。一边 Mac Mini,一边 4070Ti,双双发烫,图表并排跑。他最后甩出一个数字:想在家里正经搞 AI,至少得花 2,800 美元。 兄弟,停在 0:20 秒。看他手悬停的那个 Ollama 窗口,再看它背后终端日志里的时间戳。 那些时间戳不是隔了三天——它们只差 27 分钟。 “三天”是代理跑的。“27 分钟”是他本人跑的。 一个 Claude 代理在 27 分钟 内跑完了所有测试:Mac Mini 测、4070Ti 测、工具集成检查。代理写了脚本,代理生成了截图里的时间戳,代理生成了“三天”这个叙事——因为 B 站的科技区喜欢看得见的努力。 有人扒了上传元数据:视频是在第一个终端打开后的 31 分钟 上传的。还有人把截图和 GitHub 上公开的 Mac Mini 测试脚本做了对比——除了屏幕上那只手,其他全是代理生成的。 六个月前,深圳一个 14 岁小孩把一个 AI 代理推到了 GitHub。评委说:没有实际应用价值。3,100 次 fork 之后。这个开发者是其中之一。他在接不到咨询客户的那一周,就把代理接入了自己的内容流水线。 他从 2019 年就是 B 站科技 up 主。最好的一期视频,做了三个月。现在代理做他以前需要 27 分钟才能干完的活。他仍然出镜——因为观众要看那双手。 他想告诉观众关于本地 AI 硬件的真相。却不小心让大家看到了——屏幕上唯一一个代理生成不了的东西。

CAT

42,289 次观看 • 10 天前