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深度体验了OpenClaw之后，我是真觉得传统软件已死：以前的软件是死代码堆出来的，为了1%的功能得买下整套系统。现在AI能根据你的指令现场写代码、对接API干活，甚至能帮你筛简历、查股票。那谁还需要臃肿的传统APP？我愿称这场变革为AI的ChatGPT时刻，程序员和投资人都得重新思考未来了。如果你想体验这种干掉软件的黑科技，可以试试国产的元气AI Bot，上手简单还免费。

傅盛

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Anya Rossi• Live Now

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前谷歌CEO埃里克·施密特，在国会听证会上说： AI革命，被低估了。不是被高估，是远远被低估了。 “这场AI的到来，我们没人准备好。” 你以为它只是ChatGPT？不，它其实是一个前所未有的推理系统，是可以自己规划、自己思考、自己编程的新智能体。今天，我们正在训练AI程序员，未来，它们将替代传统软件工程师。接着，是AI数学家，水平对标顶尖研究生，而训练时间，只需要一年。这不是未来，这是现在。而这场变革，刚刚开始。它的代价呢？前所未有的算力需求，巨量的能源消耗。传统服务器，可能根本撑不住。我们正在建造一种新的生命形态，一个能推理、能学习、能创造的智能系统。问题是，我们连它的终点都看不见。深表同意，大众对这波AI浪潮的认知太落后了，整个社会都没做好准备。

前谷歌CEO埃里克·施密特，在国会听证会上说： AI革命，被低估了。不是被高估，是远远被低估了。 “这场AI的到来，我们没人准备好。” 你以为它只是ChatGPT？不，它其实是一个前所未有的推理系统，是可以自己规划、自己思考、自己编程的新智能体。今天，我们正在训练AI程序员，未来，它们将替代传统软件工程师。接着，是AI数学家，水平对标顶尖研究生，而训练时间，只需要一年。这不是未来，这是现在。而这场变革，刚刚开始。它的代价呢？前所未有的算力需求，巨量的能源消耗。传统服务器，可能根本撑不住。我们正在建造一种新的生命形态，一个能推理、能学习、能创造的智能系统。问题是，我们连它的终点都看不见。深表同意，大众对这波AI浪潮的认知太落后了，整个社会都没做好准备。

墓碑科技

199,692 次观看 • 1 年前

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

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前端哥Liam

61,954 次观看 • 3 个月前

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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Annie 所长

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AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

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宝玉

114,495 次观看 • 10 天前

Claude 上线了 Skills 功能 - Agent Skill！录了一段视频给大家讲解下，你可以像打包代码工程文件夹一样，把你的操作指南、脚本和资源压缩上传，Claude Agent 可动态发现并加载这些资源以提升特定任务的执行能力，把你的专业知识打包成“技能组合”来扩展 Claude 的能力，将通用智能体转化为契合你需求的专属智能体✨ 以后传授技能，只需要把你的 AI Skill 加载到对方的 AI 系统即可，突然脑补了黑客帝国中 Neo 学功夫的画面感😜

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indigo

19,418 次观看 • 11 个月前

holy shit，Warp这次真的是把整个行业的桌子给掀了。发布一天多，GitHub直接冲到31.9k星，速度快到系统都卡了。兄弟们，这可不是简单把代码扔到GitHub，相当于带来了人类历史上第一个AI原生的开源协作范式🤯🤯🤯 以前开源是靠热情开发者周末肝代码，现在Oz代理会自动写代码，跑测试，做code review，甚至生成完整的技术文档。未来人类只需要做最值钱的三件事，提想法，把关品味，拍板最终方向。更有意思的是，前几天而且你现在甚至能去我感觉这可能是未来十年软件开发方式的一次预演。

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AYi

108,768 次观看 • 5 个月前

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。

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 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。

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墓碑科技

59,008 次观看 • 7 个月前

科技史上最大的反讽正在上演。微软财报超预期，股价却暴跌11%，蒸发四千亿美元。 Salesforce、ServiceNow、SAP，业绩个个亮眼，股价却集体崩盘。整个软件行业跌入熊市，从高点滑落22%。所有人都以为它们是AI革命的赢家。它们也的确为此砸下重金。 ServiceNow豪掷77.5亿美元收购Armis。 Salesforce斥资80亿美元吞下Informatica。它们发布AI产品，构建AI工作流，组建AI团队。结果市场给出的判词是：你们都得死。投资者终于想通了一个没人愿承认的事实。 AI不会让软件公司更强大。 AI正在让软件公司变得多余。摩根士丹利说，在投资者高度怀疑的环境中，稳定的增长已无法改变市场的叙事逻辑。好财报已经不够了。市场正在为AI取代软件的未来定价。 ServiceNow的CEO还在电话会议上辩解。 “AI需要工作流的协同，我们就是通往这个转变的门户。” 市场的回应是暴跌11%。他没说出口的是：如果AI能写代码，能自动化流程，能以极低成本生成应用。谁还会每年花五万美元买企业软件许可？让SaaS公司富得流油的“按席位收费”模式，正在被AI的效率无情扼杀。一个AI代理能取代十个员工席位。一个提示词能取代数月的定制开发。一个大型语言模型调用，就能让一整个软件品类消失。瑞典金融科技公司Klarna已经证明了这点。他们的CEO说，已经把Salesforce移出技术栈，用AI自己构建了一切。这只是个开始。最惨的，恰恰是那些在AI上投资最猛的公司。 Atlassian暴跌12.6%。 Intuit暴跌7.8%。 HubSpot暴跌11.5%。另一边，为AI提供基础设施的公司却在印钞。英伟达股价飙升。半导体股票高歌猛进。存储芯片公司赚得盆满钵满。这种分化堪称残酷。硬件公司收割利润。软件公司被市场摧毁。在一个AI优先的世界，你需要GPU来构建模型。但当AI能为你构建软件时，你不再需要为软件付费订阅。投资者不再关心你今天赚多少钱。他们关心的是，你的商业模式五年后还能不能活。软件公司的商业模式看起来已经穷途末路。它们陷入了一个无解的死亡螺旋。不投AI，就会落后。投了AI，又会吞噬自己的核心产品。最疯狂的是，这些公司的收入和增长都还不错。但这都不重要了。市场不再根据今天的盈利给软件公司估值。它在为一个AI能免费完成工作的世界定价。在那个世界里，这些公司一文不值。一天之内，五千亿美元市值灰飞烟灭。这不是结束。每个公司都在盘算同一个问题： “如果我能用3个AI代理换掉ServiceNow，每年省下一千万美元，为什么不呢？” 过去，答案是“你需要企业级的可靠性”。现在呢？ AI代理的可靠性正在飞速提升。软件公司突然发现，它们的竞争对手是开源模型，成本是每千个token两分钱。你永远打不赢一场针对免费的价格战。

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墓碑科技

114,384 次观看 • 8 个月前

真的很神奇！不知道是我卡了 BUG 还是更新了 IOS 27 的原因现在我使用中国大陆的苹果 ID 都可以下载到 X、YouTube 等国外媒体软件这是要开放了吗？你们能不能看得到下载？？

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Jove

398,654 次观看 • 3 个月前

Claude Fable 5 重新开放了最近刚好有一个demo，就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案支持中文全流程输出，可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下，做一个可以验证 Fable 5 长任务能力最终做出了一个能够简单跑的框架（我没有投入任何信息源，没有喂数据所以跑起来效果没有那么屌，不过我觉得后期再投喂一些案例，我觉得确实是可以落地的）说说我为什么用Fable 5 来测？因为这个任务本质不是写代码更像是说去测试AI的长链路规划能力测试它需要： 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力整体跑下来我觉得还算是可以的，毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝，确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的哈哈再说说我的TOKEN使用量吧：112.31K（按照官方的收费标准大概是在：$4.2）要是加上文本案例再接入一个AI对话的API框架我觉得应该费用还要再多出个大几十吧（个人猜测，毕竟投喂数据可能会比较烧tokens）总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的，因为这本身在传统行业的话可能会是比较高的费用，AI真的弄挺好的说完Claude Fable 5的体验，那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了我这次没有走官方通道，而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了，只要你账号的余额＞$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持（不限于）： 200+ 模型统一入口无 RPM 限制 PK 模式可以直接做横评如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

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车九

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Stitch 打通 AI Studio 之后，体验太恐怖了。🤯 以前是“自然语言编程”，现在是“视觉语言编程”。 👉 Stitch 生成完美 UI 设计稿。 👉 AI Studio (Gemini) 识别视觉，一键生成全套代码。试了一个简单的 Product Demo，基本不需要改什么代码，直接可用。这种“所见即所得”的开发速度，可能会淘汰掉一批传统的开发流程。丝滑程度满分，强烈推荐上手一试！🌊

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比特币橙子Trader

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黄仁勋过去 30 年，开了 30 场 GTC 大会，而且神奇的是，几乎他的预言在几年后都会实现现在他对未来 AI PC 的 4 个预言： 1. 99%的人还没意识到，下一代电脑已经来了，未来每个电脑里都会住着一个AI智能体。 2. AI 将成为新一代操作系统，未来的操作系统不只是Windows或Linux，而是 AI。 3. 未来的软件将全部消失，进化成AI智能体。 4. AI PC 将像智能手机一样重塑世界，不亚于当年功能手机进化成智能手机。

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Annie 所长

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Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。

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傅盛

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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。

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墓碑科技

68,440 次观看 • 3 个月前

很多人还在问：比特币到底是不是“钱”。 Michael Saylor 已经在想下一层了。如果未来是 AI 和 AI 在高频协作、交易、验证、结算，它们需要的，可能不是传统金融系统，而是原生存在于数字世界里的资本、货币和认证网络。他的判断很直接：比特币不只是储值资产。它还可能成为未来数字经济的资本层、结算层、信任层。这个视角，我觉得非常值得看。因为你看的已经不是下一次涨跌，而是下一个时代的底层结构。

很多人还在问：比特币到底是不是“钱”。 Michael Saylor 已经在想下一层了。如果未来是 AI 和 AI 在高频协作、交易、验证、结算，它们需要的，可能不是传统金融系统，而是原生存在于数字世界里的资本、货币和认证网络。他的判断很直接：比特币不只是储值资产。它还可能成为未来数字经济的资本层、结算层、信任层。这个视角，我觉得非常值得看。因为你看的已经不是下一次涨跌，而是下一个时代的底层结构。

大方BigFang

19,931 次观看 • 6 个月前

AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

傅盛

32,791 次观看 • 5 个月前

这段时间我在做一个“蠢事情”，或者也是 AI 时代工程师非常不愿意做的事情，非常重复的事。为了让 Mole 的卸载软件更加彻底，清理残余的能力更加厉害，我整理了国内外 300 多款 Mac 软件，下载下来差不多 100 多个 G，分成 30 组，让我的最强 Extra High Fast 模型每次 10 个借助 computer use 的能力去对应官网下载，然后依次安装到我的电脑，检查目录、检查软件更新 bundle、检查自启动、卸载、查找剩余残留、补充缺失的规则。这个过程看着非常无聊，甚至每次安装软件过程中，也会碰到不少麻烦的软件，疯狂弹窗要权限，诱导你去购买，包括有些使用必须输入管理密码等，Agent 大部分能自己做了，少部分我帮一手，让我非常惊喜的地方是甚至 AI 还基于此写了自动化安装、卸载、检查残余的脚本让自己工作更轻松，也是很聪明的，哈哈我就只能成为给他打打下手。虽然无聊，但是其实对于产品本身的功能，对用户使用最爽而言收益是非常大的，当时我想着最多搞 100 个主流软件来测试卸载能力以及补充没有卸载的残余到 Mole 规则里面去，结果想着要不再搞 100 个，到 200 个的时候，想着再搞100 个，就到了现在 300 多个了，这或许可以回答 Mole 相比于其他的清理卸载软件的优势是什么，应该就是可以非常细的帮你清理掉很多你找不到的垃圾，以及会卸载得更加干净，却更安全的缘故，这样看就挺有意思的。经过这个过程，帮我补充了 13 类可以复用的通用规则、90 多条精确的清理路径，也顺手改掉了 30 多个原本以为要清、其实不该动的地方，同步对软件的更新检查、自启动检查的规则有了很充足的补充，甚至还为这些补了 100 多条单元测试。这也是基于 AI 理论知识、工程知识肯定不能补充上的点，因为他实际去做了这些事情，还好有AI，不然我手工应该要多花 10 倍的时间来做这个事情，也帮忙填了一些之前的坑，很有帮助。也改变了我的一些固有观点，本来以为软件工程应该规范的、有秩序的，比如说我跑了100个软件后，应该后面没啥啥可以补充的规则了，因为按理主流软件的开发规范、技术底层完全可以枚举出来，结果越往后走，你会发现，完全不是这样，通用规则怎么写都找不见的那种非常多，甚至还有bundle id 干脆就不是反向域名也有，看着很规范的约定，可能是当年某个程序员随手写的，没有任何理论可以解释出来，只能装一个查一个。以后应该会继续做到400、500、600、甚至把市场上常用的软件全部经过 Mole 来测试一遍，补充上很多非规范软件开发下的细节规范，或许正是这些“蠢事情” 可以让 Mole 成为全球最好用的 Mac 系统清理优化工具。

这段时间我在做一个“蠢事情”，或者也是 AI 时代工程师非常不愿意做的事情，非常重复的事。为了让 Mole 的卸载软件更加彻底，清理残余的能力更加厉害，我整理了国内外 300 多款 Mac 软件，下载下来差不多 100 多个 G，分成 30 组，让我的最强 Extra High Fast 模型每次 10 个借助 computer use 的能力去对应官网下载，然后依次安装到我的电脑，检查目录、检查软件更新 bundle、检查自启动、卸载、查找剩余残留、补充缺失的规则。这个过程看着非常无聊，甚至每次安装软件过程中，也会碰到不少麻烦的软件，疯狂弹窗要权限，诱导你去购买，包括有些使用必须输入管理密码等，Agent 大部分能自己做了，少部分我帮一手，让我非常惊喜的地方是甚至 AI 还基于此写了自动化安装、卸载、检查残余的脚本让自己工作更轻松，也是很聪明的，哈哈我就只能成为给他打打下手。虽然无聊，但是其实对于产品本身的功能，对用户使用最爽而言收益是非常大的，当时我想着最多搞 100 个主流软件来测试卸载能力以及补充没有卸载的残余到 Mole 规则里面去，结果想着要不再搞 100 个，到 200 个的时候，想着再搞100 个，就到了现在 300 多个了，这或许可以回答 Mole 相比于其他的清理卸载软件的优势是什么，应该就是可以非常细的帮你清理掉很多你找不到的垃圾，以及会卸载得更加干净，却更安全的缘故，这样看就挺有意思的。经过这个过程，帮我补充了 13 类可以复用的通用规则、90 多条精确的清理路径，也顺手改掉了 30 多个原本以为要清、其实不该动的地方，同步对软件的更新检查、自启动检查的规则有了很充足的补充，甚至还为这些补了 100 多条单元测试。这也是基于 AI 理论知识、工程知识肯定不能补充上的点，因为他实际去做了这些事情，还好有AI，不然我手工应该要多花 10 倍的时间来做这个事情，也帮忙填了一些之前的坑，很有帮助。也改变了我的一些固有观点，本来以为软件工程应该规范的、有秩序的，比如说我跑了100个软件后，应该后面没啥啥可以补充的规则了，因为按理主流软件的开发规范、技术底层完全可以枚举出来，结果越往后走，你会发现，完全不是这样，通用规则怎么写都找不见的那种非常多，甚至还有bundle id 干脆就不是反向域名也有，看着很规范的约定，可能是当年某个程序员随手写的，没有任何理论可以解释出来，只能装一个查一个。以后应该会继续做到400、500、600、甚至把市场上常用的软件全部经过 Mole 来测试一遍，补充上很多非规范软件开发下的细节规范，或许正是这些“蠢事情” 可以让 Mole 成为全球最好用的 Mac 系统清理优化工具。

Tw93

298,053 次观看 • 14 天前

卧槽后座怎么打起来了，是被锁喉了吗？最近AI真的看麻了，天天新的AI工具、新框架，吹得一套一套的，看着贼热闹，好像啥都能靠AI干了。这AI到底干了啥、咋做出的那些决策，拿啥证明啊？现在AI都已经实打实融进干活的环节里，连生产力统计都能看到它的影子了，更别说以后还得碰钱、搞物流、甚至沾点管事儿的边儿，这些可都是正经不能出岔子的事。到那时候，能验证AI的操作和决策，就压根不是可做可不做的选答题了，是必须得有的必答题。看看 Inference Labs 是如何解决问题的。 #VerifiableAI #zkML #InferenceLabs Inference Labs

卧槽后座怎么打起来了，是被锁喉了吗？最近AI真的看麻了，天天新的AI工具、新框架，吹得一套一套的，看着贼热闹，好像啥都能靠AI干了。这AI到底干了啥、咋做出的那些决策，拿啥证明啊？现在AI都已经实打实融进干活的环节里，连生产力统计都能看到它的影子了，更别说以后还得碰钱、搞物流、甚至沾点管事儿的边儿，这些可都是正经不能出岔子的事。到那时候，能验证AI的操作和决策，就压根不是可做可不做的选答题了，是必须得有的必答题。看看 Inference Labs 是如何解决问题的。 #VerifiableAI #zkML #InferenceLabs Inference Labs

币自由 🐬

11,871 次观看 • 6 个月前

今天分享的这个软件，你可能并不那么常用，但是你一定会想立马操作试一试你收藏了很多PDF，无论是日语的还是英文的，太多了，做技术的总是会遇到要读白皮书的情况。没错，可以通过这个软件批量无限次调用的形式，来把你的任意PDF翻译成中文。功能非常容易理解，它其实就是对标的很多在线服务，在线服务很多也是收费的，你可以通过这个软件来去做闲鱼上面的帮忙翻译PDF的。接单，或者说有同事需要的时候，你花5分钟时间就可以帮他搞定，所有的东西都是在后台，并且会直接保存到你的懒猫微服私有云NAS中。老板，这个功能你不一定需要，但是你一定会想要试一试。老板要买微服的话，可以评论区扣1 像这样子的软件，懒猫微服还有2000多款左右。评论区扣一，我来主动私信你，给你详细介绍你想要的软件。

今天分享的这个软件，你可能并不那么常用，但是你一定会想立马操作试一试你收藏了很多PDF，无论是日语的还是英文的，太多了，做技术的总是会遇到要读白皮书的情况。没错，可以通过这个软件批量无限次调用的形式，来把你的任意PDF翻译成中文。功能非常容易理解，它其实就是对标的很多在线服务，在线服务很多也是收费的，你可以通过这个软件来去做闲鱼上面的帮忙翻译PDF的。接单，或者说有同事需要的时候，你花5分钟时间就可以帮他搞定，所有的东西都是在后台，并且会直接保存到你的懒猫微服私有云NAS中。老板，这个功能你不一定需要，但是你一定会想要试一试。老板要买微服的话，可以评论区扣1 像这样子的软件，懒猫微服还有2000多款左右。评论区扣一，我来主动私信你，给你详细介绍你想要的软件。

Andy Stewart

51,138 次观看 • 9 个月前