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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

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Anya Rossi• Live Now

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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。

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。

宝玉

114,314 次观看 • 9 天前

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

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

61,954 次观看 • 3 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。

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

59,008 次观看 • 7 个月前

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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比特币橙子Trader

112,267 次观看 • 6 个月前

这段采访里面的信息含量太大了，不知道为什么大家没有重视起来。 Anthropic联合创始人Jack Clark： - 在Anthropic内部，工程师已经不写代码了，而是他们管理大量的AI Agent系统来写代码。 - 每个人完成的工作量是以前的2-3倍。

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高级分析师

152,146 次观看 • 1 年前

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

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

【程序员写代码的时代，一去不复返了】 AI大神卡帕西都在焦虑，重新定义职业的时刻到了，他给出三点建议，不管对程序员还是产品经理都适用： 1. 未来程序员不再是码农了，更多是驱动AI来工作。2. 吃透过去一年涌现的所有AI工具能提升10倍生产力，如果没能实现跨越式提升，那就是个人能力问题。3. AI工具强大得像一个外星工具，但没有说明书，要想掌握得靠实践。另外澄清一下，我从来没说过未来程序员会消失，我说的是码农会消失，因为会写代码已经不是护城河了，对用户需求的洞察力更重要。

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傅盛

27,163 次观看 • 9 个月前

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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墓碑科技

19,847 次观看 • 6 个月前

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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AYi

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很多人不理解为什么我们懒猫微服在工程师的群体卖得这么火爆老板们，你们也许不懂技术，不会写代码但是你看看我们家的工程师是怎么完成工作的？10倍编程效率啊，买回去就赚了老板们再不跟员工买这种AI编程神器，你就落后时代了🤡

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Andy Stewart

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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。

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。

墓碑科技

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过去学编程，是最好的选择。现在不是了。这是Sam Altman，OpenAI的CEO，给出的AI时代生存指南。他说现在你需要什么？高能动性。软技能。超强的想法生成能力。快速适应世界。听起来很熟悉？这些词汇，在达沃斯精英的嘴里已经重复了无数遍。一个创造了最强代码工具的人，却告诉普通人不要再学习编程这种硬核技能了。这是为什么？是不是在重新定义未来的分工？一部分人负责天马行空地“产生想法”，享受创造的乐趣和利润。其他人负责使用他们创造的工具，去“适应”这个快速变化的世界？他们还说，这些“软技能”可以在三个月的训练营里速成。一个人的韧性、能动性和洞察力，真的可以被如此轻易地“制造”出来吗？还是说，这只是为了让大家放弃掌握真正能改变和创造工具的能力？当少数人掌握了定义规则的工具，其他人只剩下“适应”的份。

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今天流行一个视频：在一个分享会中一个程序员说ai写的程序不进行审查就随便上线是不负责任的，而且是没办法用的结果台上女生开口就是情绪：“你意思是我们这些没学过编程的文科生都不配写代码咯？在坐所有没学过编程的都不配写代码咯？” 代码写的好不好不知道，情绪和道德绑架玩的那叫一个炉火纯青，我他妈说什么也想到不到这人嘴里会蹦出那么几句话都是人，差别怎么就他妈那么大呢图二里gemini说的话含金量还在增加

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大喵CS、转码、预科班(十年讲师，能够教你学会编程)

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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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黄仁勋摊牌了。他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。为什么？因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。现在他们怎么做？晚上工程师下班，AI大军开始上班。在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。找出最优解。结果就是，芯片性能更高，能耗更低。这套玩法还用在软件上。写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。技术上这确实是巨大飞跃。但一个问题浮现了。当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？

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墓碑科技

285,483 次观看 • 8 个月前

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。

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。

纽约博叔

40,641 次观看 • 8 个月前

Altman 现在想投一种过去会被硅谷嘲笑的人。这种人以前叫“点子人”。嘴上说自己有一个绝妙创意。又不肯讲清楚是什么。只说需要一个程序员把它做出来。然后公司就能起飞。 Altman 说，当年大家会笑这种人。因为他们大多做不成。他自己也烦这个逻辑。这就像有人说：我有一首神曲的点子，只差一个会弹吉他的人帮我做出来。妙吧？硅谷最看不起的角色，突然等来了复仇时刻。 Altman 原话里用了一个词：revenge of the idea guys。点子人的复仇。过去很长时间，YC 和整个创业圈筛创始团队，最看重的是技术能力。谁能写代码，谁能搭系统，谁能把想法变成产品。技术人才依然重要。但权重变了。 Altman 现在说，那些完全不会写代码，却真正理解用户的人，他想投。这句话的变化不在“不会代码也行”。真正的变化在于，创业的第一门槛正在从“你会不会造”，挪向“你知不知道该给谁造”。以前点子人最大的问题，是把工程师当外包吉他手。现在能被重新估值的点子人，必须把用户理解到骨头里。知道痛点在哪里，知道谁愿意付钱，知道产品第一秒该解决什么。 AI 和工具链把一部分技术门槛压低之后，人的优势开始换地方。会写代码的人仍然值钱。但只会写代码、却不懂用户的人，反而会越来越像拿着高级乐器却找不到旋律的人。硅谷这轮转向真正刺痛人的地方在这里。过去“我有个点子”不值钱。现在“我知道用户为什么痛”开始值钱。创业桌上的筹码，正在从代码能力扩展到用户洞察。

Altman 现在想投一种过去会被硅谷嘲笑的人。这种人以前叫“点子人”。嘴上说自己有一个绝妙创意。又不肯讲清楚是什么。只说需要一个程序员把它做出来。然后公司就能起飞。 Altman 说，当年大家会笑这种人。因为他们大多做不成。他自己也烦这个逻辑。这就像有人说：我有一首神曲的点子，只差一个会弹吉他的人帮我做出来。妙吧？硅谷最看不起的角色，突然等来了复仇时刻。 Altman 原话里用了一个词：revenge of the idea guys。点子人的复仇。过去很长时间，YC 和整个创业圈筛创始团队，最看重的是技术能力。谁能写代码，谁能搭系统，谁能把想法变成产品。技术人才依然重要。但权重变了。 Altman 现在说，那些完全不会写代码，却真正理解用户的人，他想投。这句话的变化不在“不会代码也行”。真正的变化在于，创业的第一门槛正在从“你会不会造”，挪向“你知不知道该给谁造”。以前点子人最大的问题，是把工程师当外包吉他手。现在能被重新估值的点子人，必须把用户理解到骨头里。知道痛点在哪里，知道谁愿意付钱，知道产品第一秒该解决什么。 AI 和工具链把一部分技术门槛压低之后，人的优势开始换地方。会写代码的人仍然值钱。但只会写代码、却不懂用户的人，反而会越来越像拿着高级乐器却找不到旋律的人。硅谷这轮转向真正刺痛人的地方在这里。过去“我有个点子”不值钱。现在“我知道用户为什么痛”开始值钱。创业桌上的筹码，正在从代码能力扩展到用户洞察。

墓碑科技

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说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

AYi

36,433 次观看 • 5 个月前

关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...

关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...

小互

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