要么怼要么忍，写篇深度文章剖析 AI 编程的最佳实践、治理模式、模型选型和厂商分析，再说明 32B 是外行指挥，这东西邮件一群发都没人敢拿你怎么样

1. golang 的生态绝不会比 c#好，.net 的生态都是 m$主导，重型框架从 desktop 到跨平台到 web 到 orm 一应俱全，相比之下 golang 的官方生态除了语言本身，基本都是围绕 grpc 和云原生来的（ docker/k8s ）
2. golang 的抽象能力跟 c#比弱了两个数量级，意味着你要「重写」很可能面临 react/vue => jq+ES5 级别的特性退化，痛苦很可能不减反增
3. 「能力认可」这个话术老油条可太熟了，鸡肋的老项目我们也都是新招实习生去搞的，开发主线谁有空去开这种新坑

你要知道 A\这 SLA 是一个 9 的水平

请 github 搜 「 AI 短剧 平台」

你可以让 AI 访问一下播放页看看 js 是怎么写的来分析的。

你用的产品我不知道，但我以前接手过行车记录仪的项目，利润很薄，很多产品和友商都是一套架构/代码抄来抄去，就拼谁用的供应链便宜。不会有公司专门维护一个开发团队去做新客户端/浏览器端的，整个项目有两个人维护就不错了。项目经理的作用>硬件工程师>软件，先抠供应链，供应链成本到头了就改硬件选型，软件是最次要的。

@burnbrid

🤔好的。
🤔我反思。

@burnbrid 所以我都说了你们光速 ab 的样子像在砸日本车，解释笑点是一件很可悲的事情，解释悲剧则更可悲 —— 而你现在正在让我解释我「解释笑点的悲剧」是什么，我真的很难绷住不哭

https://isocpp.org/wiki/faq/wg21#aaron-ballman

> What do you mean by "C++ syntax is crazy?"

> 笑死了，从现在这个时间节点上来看，“纯 Vibe 垃圾”这句话在绝大部分情况下还都是成立的，举个例子，摆在你面前的有巧克力味的答辩、答辩味的巧克力和答辩味的答辩，有些人非要💩里淘金去尝试，说“里面说不定有巧克力呢”，但是换一般人看到只会觉得这三个都是答辩然后绕路走。

callback：我在高中时想法跟你一模一样，但我现在作为职场人的心态是「妈的友商有没有吃过 agent 产品这个螃蟹啊，总感觉我们能做但怎么说服老板」

题外话。

我 20 多年前上高中的时候，也十分看不起「计算机科学」这个专业，觉得计科学生就是些家里没摸过电脑的人上大学去摸了一下电脑，掌握了一点电脑常识（编程本来就应该算电脑常识）。

那个时候我也混不到什么很高的技术群（ of cource ，能公开搜索到的群里只会有菜鸡），跟群里技术相对好一点的老大哥开技术论坛，给别的（计科学生）菜鸡解答问题。

但当我上了大一，我突然发现事情不对。因为我参加的社团，给新成员定的「完成 C 语言学习」的时限是 —— 一个月！ 一个月就学完一种编程语言，那学完我所掌握的东西，以及「计科学生大学掌握的东西」不就只需要一个学期？？ 我才意识到「计科学生」将来是不从事计算机软硬件研发的，他们的真正方向是跑销售、卖奶茶、接光纤、做装机之类的技术支持。真正会做研发的，都是那些一个月学完了 c 语言的人。

从那以后我再也没发表过任何关于「计科学生」的偏见的言论，因为我知道我的偏见还在，但我更敬畏那些偏见以外的，我不得不更重视、更关注的群体。

所以你提到的「神人」 —— 其实所有人都知道这个群体的存在。唯一不同的是，这个群体只知道自己的存在，但其它的群体不但知道他们，还参与着其它群体。对「神人群体」的认知约等于知道面包是面粉做的，仅此而已。但那跟我真正要考虑的、今晚吃什么的重大决策相比，有什么关系呢。

@burnbrid
😅第一，人家不是骗子，是很可能有国家队背景的老毛子黑客
第二，这个脚本丢给 AI 就知道它主控另有服务器，就好比砸了车都不知道车是国产的
第三，这个下载服务器的 ASN 是专门做防弹的，就好比那个一把 U 型锁下去全世界都知道是你干的但能造成的影响都不如路上被石子崩了一下玻璃

这「日本车」砸得动才有鬼咯： https://imgur.com/3ok3dlS

虽然不合时宜，但你们光速 ab 的样子真的有点搞笑，像在砸日本车

https://i.imgur.com/q3phVwl.png

科技发达了，你甚至能看见老板用豆包招人🤔

看你怎么定义熟练了。
熟练重配 vim 成 ide 是个 rh 阴性血级别的技能，但如果只是编辑的话

i I a A hjkl b e v V [ctrl-v, I] r g y p u dw dd zz / n N :%s :e :ls :b

几乎是你会用到的全部命令了。用 ctrl-c 代替 esc 能加快你的掌握速度

copilot + ds4p 已经足够了。copilot pro 用来改我仓库里懒得 clone 下来动手改的脚本文件

不如用 CF WORKERS 重写

> 我觉得现在 ai 编程最大的问题就是模型会飘，就跟游戏传声筒一样，最后一个人复数出来的话跟第一个人说的完全对不上。如果你启动一个 agent 它可能飘 1 步，你启动多个 agent ，agent 跟 agent 还是上下游关系的话，最后，飘到 100 步开外都不止

本质在于 LLM 的输出即思维。这是一个类似不确定性原理的模型 —— 想要观测模型思维就必须让它输出，想让它输出就必须先有输入，有输入就会干扰其输出权重。结果就是，你无法同时获得（ LLM 对概念的精确理解|LLM 对概念的自主思考）。这两个共轭量的「乘积」整好反应了模型的底层实力，有这个基本原理存在决定了不可能用外部治理的手段把模型能力提升到更好模型的水平。


> 个个描述的都很科幻，启动一堆机器人帮你干活，你就一边歇着去

但凡做过真实产品的人都知道这「从信息论的意义来说」就不可能。所以自动化 agent 产品的核心价值在于怎样定义最适合 agent 发挥，同时人类能最好、最简单掌控局面的协作模式。其实绝大多数产品都没在尝试除了「让 AI 根据 prompt 放手干」之外的模式，效果必然都在同一个不尽如人意的水平上晃荡。