人工智能开始越来越多的参与到人们的生活中了。我就越发的开始产生一个深思的问题，人工智能的发展是好是坏，对人民的意义来说，人工智能是好的还是坏的。 或许有些人会说我说的毫无意义，但是事情基本上已经看得出来了。人工智能的发展是生产力的进步。但是这份进步完全的促进的资本的资金富集和回流。以前资本需要10到20人团队做的事情，现在只需要1到2个人用agent就可以搞定。这部分资金的流转就从原本应该流向更多人民的钱，转为了流向了更少的人和负责提供人工智能的资本，当然也为使用人工智能的资本提供了助力。 社会的经济运转本就是资金的流动至上，以前社会的资源更多的流向人民的手里，现在借助AI这个概念，甚至可以说是工具，社会的资金更多流向资本，但是资金到了资本手里是很难流动出来的。（黄巢和罗斯福的做法除外） 现在之所以还可以正常发展，一方面是国家做出了协调性动作（协调再就业，协调促发展等），另一方面是现在人工智能还无法完成自我迭代。从硬件到软件依然需要大量人工参与，但是随着人工智能的发展，协调会有协调不上的地方。人工智能自我迭代一旦开始，现在的人工智能方向的人大部分得被挤到就业市场。 理想情况：我认为最后的理想情况是往前一步迈入共产主义，并不是社会和科技不用进步，相反是人工智能帮助不再需要大量人力完成基础工作。少部分对工作感兴趣的人会依然工作。但是那时候工作带来的不再是金钱，而是荣耀和社会地位。 但是这无疑需要大量资本的牺牲，他们手里握着生产资料。生产资源。与其说是牺牲，不如说是走上革命的老路，那就是愿意走这条路的交生产资料不杀，不愿意走上这条路的格杀勿论。 社会的意识形态跟不上发展的情况下，原有的意识形态必然会被改写。很少出现历史上的生产力倒退 22 个帖子 - 21 位参与者 阅读完整话题
现在 AI 是开发的主力，原来 10 个人的活现在 3 个人就能干。 虽然解放了双手，但是越发焦虑了。 感觉自己越来越被 AI 支配了。 现在的需求，如果自己手搓估计得一个月。但是 PM 不管，觉得一周就能出活。确实用 codex 一周就干出来了。 但这个工期和需求的复杂度和实际一周的开发排期，差距太大了。 短时间很难逐行理解 AI 写的逻辑，越来越焦虑，感觉离了 AI 啥都干不了了。
现在 AI 是开发的主力，原来 10 个人的活现在 3 个人就能干。 虽然解放了双手，但是越发焦虑了。 感觉自己越来越被 AI 支配了。 现在的需求，如果自己手搓估计得一个月。但是 PM 不管，觉得一周就能出活。确实用 codex 一周就干出来了。 但这个工期和需求的复杂度和实际一周的开发排期，差距太大了。 短时间很难逐行理解 AI 写的逻辑，越来越焦虑，感觉离了 AI 啥都干不了了。
越发感觉到传统后端方向要么不招人，要不就要内卷降薪，有没有大佬从事 Agent 开发相关工作分享一下这个方向怎么样，是未来的增长趋势吗
越发感觉到传统后端方向要么不招人，要不就要内卷降薪，有没有大佬从事 Agent 开发相关工作分享一下这个方向怎么样，是未来的增长趋势吗
以前上班，手搓代码，还能沉得下心去工作。现在 vibe 多了，越发觉得没意思了，学也学不动了，迷茫 12 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
RT,现在迭代有十来个项目skill，再加上文件树里到处都是的AGENTS.md，感觉现在LLM对指令的执行已经有点失焦了，想看看佬们是怎么整理项目文档的 8 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
啊，过了26岁生日后，越发觉得自己的头发好稀疏，在高光环境下能直接看到头皮，这是不是要秃顶的征兆？ 想请教下万能的佬友们，有没有类似的经验和建议，让我能做些努力避免秃顶 22 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
毕业工作已经 10 多年了. 不上不下,不高不低,在海外(澳洲)银行做技术支持. 得到一个结论: 社会还是分工的. 以前程序员 IT 这行乘着时代东风,很容易对自己有不清醒的判断和认知. 觉得“你们大部分是社会盲流,而我是高级技术工程师”,浮躁看不起别人. 现在想想,真他妈傻逼啊. 身边有一个搞美术少儿培训的朋友. 每天的想法都是“搞流量,找需求客户(小红薯+宝马),不断的去跑业务,联系场地,谈价格” 可以说是我后来学习的典范了: 不懂技术,但是把技术当做自己实现目的的手段. 大部分的时间思考的是: “怎么招生,怎么控制成本” 做网站很酷,很吊 -> 为了招生,才想过做网站. 要高并行,高容错,高可扩展 -> 不考虑架构问题,“先能用就行了,跑起来再说” 雇人贵? -> 那我就自己学 学习成本高 -> 那我用无代码的 wix 日程表排课订阅插件要钱? -> 我报税算到成本里,或者用 google sheet 总而言之,一切以业务为导向,而不是以技术为导向 很多小镇做题家都想不明白这一点,包括我在内 总想着是,比如这个地方可以省一毛钱,那个地方可以省几块钱 碰到一点要投入花钱的地方,就想着逃,畏畏缩缩的. 知识付费群培训的课买了倒是不少, 但是一直没有执行下去 唉. 看到很多年轻的同事还能一心扑在技术上, 为了一个架构问题争论不休的时候, 总感觉很羡慕: 心态上感觉再也回不去了. 读书时痴迷于技术,包括但不限于: 鄙视 windows, 反复手动装小众的 linux 发行版, 折腾 openwrt... 折腾来折腾去,也没有真正产出什么真正有价值的东西. 对社区,对自己贡献都是"0". 这两年 AI 铺开,技术的作用被进一步稀释 才发现 寻找流量(简单来说就是蹭热度,蹭流量,"流量工程学"), 寻找需求, 以及提升自己的执行力 才能混得好.吃得开. 吐槽了这么多,尝试起步了一下,用的是 idoubi 的 frame,放这里混一条外链吧. 学着用 semrush + trends 找热度,找需求,慢慢学,慢慢做. https://aibodyeditor.io/
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最近股市各种硬件股，涨势耀眼。不得不说，没了这种波动，市场会很暗淡。 闪光灯全部给在 AI 大模型的能力和对人们的影响 据我观察，已经有研究机构在很量化的对 AI 可以取代哪些岗位，取代比例多少，哪些人群更受影响... 作为 AI Infra 从业者，体感是这些研究似乎很宏观，但是卡确实很紧俏，要么没货要么涨价。一线大模型真好用，对于代码效率、生活小决策、家人医疗健康参考，脑洞发散，整体上提供的信息结构化和信息密度，让人脑壳痛，让人“变懒”了（接管了繁杂的信息检索和基础逻辑组织）。 以上我举例的场景特点：容错较高，已有经验覆盖，或可交叉验证 总结： 一个可以改变生活习惯的工具，正在宣示自己的地位。 知道了工具怎么用，然后探索把工具用起来和用好。 那么人类本能对未知的神秘感和焦虑感也就自然消除，随着 AI 能力边界和工具属性越来越清晰，可以调整人在其中的定位了。
最近股市各种硬件股，涨势耀眼。不得不说，没了这种波动，市场会很暗淡。 闪光灯全部给在 AI 大模型的能力和对人们的影响 据我观察，已经有研究机构在很量化的对 AI 可以取代哪些岗位，取代比例多少，哪些人群更受影响... 作为 AI Infra 从业者，体感是这些研究似乎很宏观，但是卡确实很紧俏，要么没货要么涨价。一线大模型真好用，对于代码效率、生活小决策、家人医疗健康参考，脑洞发散，整体上提供的信息结构化和信息密度，让人脑壳痛，让人“变懒”了（接管了繁杂的信息检索和基础逻辑组织）。 以上我举例的场景特点：容错较高，已有经验覆盖，或可交叉验证 总结： 一个可以改变生活习惯的工具，正在宣示自己的地位。 知道了工具怎么用，然后探索把工具用起来和用好。 那么人类本能对未知的神秘感和焦虑感也就自然消除，随着 AI 能力边界和工具属性越来越清晰，可以调整人在其中的定位了。
最近股市各种硬件股，涨势耀眼。不得不说，没了这种波动，市场会很暗淡。 闪光灯全部给在 AI 大模型的能力和对人们的影响 据我观察，已经有研究机构在很量化的对 AI 可以取代哪些岗位，取代比例多少，哪些人群更受影响... 作为 AI Infra 从业者，体感是这些研究似乎很宏观，但是卡确实很紧俏，要么没货要么涨价。一线大模型真好用，对于代码效率、生活小决策、家人医疗健康参考，脑洞发散，整体上提供的信息结构化和信息密度，让人脑壳痛，让人“变懒”了（接管了繁杂的信息检索和基础逻辑组织）。 以上我举例的场景特点：容错较高，已有经验覆盖，或可交叉验证 总结： 一个可以改变生活习惯的工具，正在宣示自己的地位。 知道了工具怎么用，然后探索把工具用起来和用好。 那么人类本能对未知的神秘感和焦虑感也就自然消除，随着 AI 能力边界和工具属性越来越清晰，可以调整人在其中的定位了。
最近股市各种硬件股，涨势耀眼。不得不说，没了这种波动，市场会很暗淡。 闪光灯全部给在 AI 大模型的能力和对人们的影响 据我观察，已经有研究机构在很量化的对 AI 可以取代哪些岗位，取代比例多少，哪些人群更受影响... 作为 AI Infra 从业者，体感是这些研究似乎很宏观，但是卡确实很紧俏，要么没货要么涨价。一线大模型真好用，对于代码效率、生活小决策、家人医疗健康参考，脑洞发散，整体上提供的信息结构化和信息密度，让人脑壳痛，让人“变懒”了（接管了繁杂的信息检索和基础逻辑组织）。 以上我举例的场景特点：容错较高，已有经验覆盖，或可交叉验证 总结： 一个可以改变生活习惯的工具，正在宣示自己的地位。 知道了工具怎么用，然后探索把工具用起来和用好。 那么人类本能对未知的神秘感和焦虑感也就自然消除，随着 AI 能力边界和工具属性越来越清晰，可以调整人在其中的定位了。
最近股市各种硬件股，涨势耀眼。不得不说，没了这种波动，市场会很暗淡。 闪光灯全部给在 AI 大模型的能力和对人们的影响 据我观察，已经有研究机构在很量化的对 AI 可以取代哪些岗位，取代比例多少，哪些人群更受影响... 作为 AI Infra 从业者，体感是这些研究似乎很宏观，但是卡确实很紧俏，要么没货要么涨价。一线大模型真好用，对于代码效率、生活小决策、家人医疗健康参考，脑洞发散，整体上提供的信息结构化和信息密度，让人脑壳痛，让人“变懒”了（接管了繁杂的信息检索和基础逻辑组织）。 以上我举例的场景特点：容错较高，已有经验覆盖，或可交叉验证 总结： 一个可以改变生活习惯的工具，正在宣示自己的地位。 知道了工具怎么用，然后探索把工具用起来和用好。 那么人类本能对未知的神秘感和焦虑感也就自然消除，随着 AI 能力边界和工具属性越来越清晰，可以调整人在其中的定位了。