要看你学习语言的目的是什么。

如果是在互联网上获取信息，那完全不需要。
如果是在互联网上交流，重要性会降低。

如果是和人面对面交流，甚至上升到了解他国文化，学习当地语言是必然的。

我理解，本质上就是王自如的“纯外行 AI Coding”叙事在实践领域已经到瓶颈了，他需要一个手替。

也就是回归了自媒体的老路：他来出镜做 IP ，实际内容和呈现是后面的业内手替给他实现和探索。

机器学习 AI 作为统计学解，本来就是概率复现的。各个 AI Coding 工具的自身提示词与调用方式、工具协作逻辑又千差万别。

所以看到有人以某种 AI Coding 流程自吹自擂，就感觉浑身不适。

为什么非要死磕 claude 。
copilot 的 agent 就可以直接尝试，目前有什么功能或者使用姿势是 copilot 不支持的么？

更何况 copilot 的 agent 也支持 claude 模式。

一堆人挤在金矿门口卖牛仔裤和铁镐，而且告诉你矿里全是金子，你猜他们为什么不自己进去挖。

"数据没泄漏，卖的是文件列表"

这句话的逻辑是怎么成立的我不太理解……

跟这起号呢？小红书味也太冲了。

1 、微信支付回调是有日志的，可以让客服帮你查下。
2 、支付状态要有主动查单做保底。

我认为如果楼主想证明某些论点，最起码得有一点点定量分析。
通篇都是“可能”、“还不清楚”、“或许”

所以你建立在这些“可能”假设的结论有什么价值呢？

@netabare 从这个角度出发的话也有道理。

毕竟故意且大量的错误误导，有可能因为向量统计的原因，导致大模型 loop 过程最终落入到其他局部最优的答案，从而最终的结果失准，甚至是南辕北辙的。

这个现象在早期 LLM 中很常见，最近估计是几家公司的 LLM 产品都上了不同比例的强化学习，而且 AI Coding 工具的知识库的优先级应该是上升了，再加上推理、问题拆解、skill 能力等，导致提示词的错误引导没那么有效了。

至少在 Coding 领域，AI 还是会比较坚持全局最优的答案。

我和楼主恰恰相反，GPT 时刻之后，我感觉能够学习的东西更多了。

作为一个计算机科学出身，但最终是软件工程从业者的我，我一直对图形学、算法学以及其他计算机科学领域有很多好奇、疑问和憧憬。

在当年通过我个人的信息检索和学习，是无论如何也不可能解答以上问题的。
但大语言模型给了我能够无痛且低成本的学习、探究的机会。

@FinnBai
我懂了，你的一切假设都建立在，一个公司同意并欢迎一个第三方 Agent 来访问自家数据，并对自家数据进行拦截、解析、再处理，语义化，二次呈现。

你认为这个场景成立么……

UI 和 API 并不是同一个层级。
UI 的信息呈现也是通过 API 完成的。

UI 是给人交互的，API 是给机器交互的（这个“机器”可以是客户端，网页，第三方服务器，当然也可以是大模型）
所以没理解楼主想表达什么。

btw：豆包操作 UI 不就是 API 不开放么？所以聊 API 更重要是什么意思？

可以被理解，只是因为没有变量名、注释的辅助，导致理解难度变高了而已。
这个行为有个专有名词，叫混淆。如果只是尽量缩短代码量，但不增加运算符复杂度，叫压缩。

因为无论你的代码如何变化，最终呈现给编译器/解释器的一定是等价逻辑的代码。否则你的程序就不成立。
而且现阶段的大语言模型很擅长于“反混淆”，因为其上下文容量比人脑大得多。可以更从容的发掘代码中的统计学规律。

@florentino 从这点也能看出，外行 AI Coding 真的不行，产品设计一套一套，但实际还是落不了地。

他说了半天各种 AI Coding ，重构，删了几千行代码，最后还是要招聘一个全栈。

如果抛开生意，只聊 AI Coding 的运用逻辑，我理解是视角不同。

破局者在入局时，对于行业内新事物会认为是理所当然，且不假思索的接受。没有任何历史包袱
局中人接受新鲜事物，且合理结合自身能力，是需要时间调整和整合的。


然后回归现实，就是视频、直播是他目前的生意，生意就有运作。
不要相信“没有团队”，“从零开始”，“没有剧本”，“纯外行”这种典型的营销手段。

大模型交互模式和 AI 编程能力有一毛钱关系吗？
各种形态，只影响观感、以及上下文获取难度。和其他无任何关系。

为何一上来是问答模式（不管是网页还是插件）？因为当时的大语言模型上下文短，且没有合理的检索能力，导致只能人工决定上下文内容。

为何演进到了插件？因为当时编程环境都是各种 IDE 或者编辑器，不做插件怎么自动获取上下文？

为何又演进到了专业工具？因为出 AI Coding 的公司贪图利益，构造生态壁垒+更全的信息掌控。和你手机里为何都是 app 一个道理。

为什么又冒出来 cli ？因为各个通用大模型公司看到 AI coding 是当时唯一能可靠落地的产品，防止 AI 泡沫破裂，和股东交代，急于和 copilot 、cursor 抢占市场，所以先搞再说，就都是命令行形态。

openClaw ，这和 AI Coding 有哪门子关系？

目前“评测”存活下来的就两种商业模式。

1 、挂羊头卖狗肉（说是评测实则广告）。
2 、放弃时效性，靠整活+段子博流量，然后溢价卖周边/带货（变相赛博乞讨）。

当然，最没良心的还有二者混合经营（美其名曰搞个什么暗号）。

但其实这两种模式产出的内容对于消费者都有致命伤。
前者报喜不报忧，后者因为没有时效性，为了博出位，难免尬黑、尬吹。

早到王自如的 zealer 时代就证明了，免费观看的“产品评测博主”这个模式，从逻辑上就是站不住脚的。
无数人的失败已经无数次的证明了这点。

真实、盈利、时效性，三者是不可能兼得的。
任何试图在三者中反复横跳的尝试，都以不同形式的分崩离析而告终。