@labubu #13
@billzhuang #14
请问是指断点调试那种吗？

@ROYIANS #8 > “。。。为什么这么设计，历史决策，人是可以记住的，AI 记不住，他不知道几个月前，这段代码为什么要这样改动。。。”

所以说上下文工程很重要。你说人能记住，而 AI 记不住，这个为啥呢？
我没做过 context engineering ，那就假设吧，一个人一年完成了 30 个功能，不少了吧，把这些功能的核心决策放到 AI 的上下文里面，不可以吗？完全可以啊。这个不需要全部细节存起来，只需要一个索引，或者关键词就 ok ，就像人会记得“emm ，大概有这么个事儿，我当时是考虑到 xx 才这么设计的”。具体的细节可以通过 RAG 向量数据库来查。人不也是这样吗？做某个功能时，不需要把以前所有踩过的坑都过一遍，只需要找与当下做的事相关的上下文。我看不出这样分级的 AI 上下文，相比人类，会有什么做不到的。

无缝集成，纯原生的体验！ 👍

如果类比的话，AI 可以直接生成汇编代码，是否 AI 时代就无需高级语言和编译器了呢？我觉得不是。
成本和收益，是最大的影响因素。与直接编码相比，使用现有的模块（框架），就是为了减少成本。

所以，高级语言和编译器不会消失，前端框架不会消失，甚至开发者 3 件套这样的小软件，也不会消失： /t/1181856

可以把 AI 比作是人类，其他的配套是工具，从效率的角度出发，AI 也不可能去做那些工具就能做到的事。

@JoeJoeJoe 生命不息，bug 不止😂

@JoeJoeJoe #98 还是用全链接 url 吧，缩短了之后，就不能定位到回复的位置了，只能进到帖子。

@JoeJoeJoe #96 收缩了不行，就像#93 楼一样。

#92 效果不错：
https://i.v2ex.co/sfm7g7Nul.png

@JoeJoeJoe 我在#90 楼贴的那个图，点击里面的链接可以进到那个帖子，但是不能跳到对应回复，因为它也没有指定回复的锚点啊，类似这种 /t/1088456#r_17149000

哦，我刚收到你新的打赏，里面可以跳转到帖子里面的回复位置了！！

@JoeJoeJoe #88
https://i.v2ex.co/x0aPUDyml.png

@JoeJoeJoe #88 https://i.v2ex.co/hGtPM5qgl.png

我刚刚收到打赏了，这个又进化了🤩，怎么用啊？

应该是支持链接的，因为我刚才收到的提醒里面，自带链接，显示的是：打赏了你在 [刚刚失业，有个小小的创业想法] 的回复 › v 站就有： /t/1088456 预览

其中，/t/1088456 在「未读消息提醒」里面可以显示为正常的链接，可以点击进去。在「打赏记录」里面，没有显示为链接，我感觉是因为链接与后面的“预览”中间缺少一个空格。

你在描述「我喜欢的」是用的具体的事，但「我擅长的」描述是抽象的个人特质。

这 2 者的不一致，启发了我，将你的方法论抽象成一个词——“长期（ Long Term ）”：

在考虑「喜欢的」时，应该考虑长期会喜欢做的事。我上学时，非常喜欢代码，但当它成为我每天的工作后，我的激情褪去了。其实我喜欢的是理解、探索和创造，这是 Long Term 不会变的东西。

在考虑「我擅长」时，就像你文中没有提到具体擅长的事物，而是从自己的个人特质出发，看看擅长哪方面的，这些也是 Long Term 不会变的东西。

关于「价值」，我觉得#1 楼说的很有道理，不仅要考虑符合自身的价值观，还要考虑给社会带来的价值。我曾梦想当数学家，我喜欢也擅长更符合我的 Long Term 价值观，但现实就是数学家仅需要顶尖那么一些，我无法创造价值！ Long Term 来看，它就是不可持续的。

v 站就有： /t/1088456

这方面给我很大启发的是，抖音或者说 Tiktok ，在 UGC 行业是一个巨无霸，现在内容提供者和内容消费者，都在依赖它。它没有用传统的方式，去挖掘单个的需求，而是挖掘和匹配所有的需求，用人工智能算法。

我觉得，这对 AI 时代的软件需求，有非常大的启发。

内容与软件行业的相同点：
1 是边际成本几乎为 0 。内容行业是典型的高固定成本，0 边际成本——传播给 1 个人，与传播给 1 亿个人，成本是相同的。软件行业也是类似的。
2 是 0 边际成本形成了长尾效应，即使是一个非常小的需求方向，也可以聚集起大量可观的用户，养活一群创作者（规模效益），这在传播成本不为 0 的时代，根本是不可能的。
3 是都是海量的。靠人工匹配，根本不可能实现 0 传播成本，进而实现 0 传播成本。AI 时代，软件低成本的批量生产，靠人工筛选根本是不可能的了。委托 AI 本身来筛选，似乎就是必然的，就像委托给 tiktok 筛选内容一样。


我的意思是，软件的筛选，会像内容的筛选和匹配一样，在某种程度上自动化。软件制作者只需要关心反馈，然后快速调整，就像内容创作者现在根据视频的反馈（播放量、点击率、跳出率、完播率），对内容制作的方向进行改进一样。

考虑到人的时间非常有限、人的注意力非常稀缺、人的试错成本非常高，那么人们在使用软件的过程中，产生的一些反馈信息，会非常的宝贵，会被高价售出。就像现在广告商依赖的点击率、完播率这样的指标非常宝贵一样。

我也认同#1 楼说的，政.府都是凯恩斯主义，现金也一定是贬值的，即使按无风险利率计算上利息。
凯恩斯主义是什么呢？简单理解就是，政.府发布一个「挖坑再填上」的任务，来制造需求，促进就业： /t/1176880

主要是开源的太多了。这是我的亲身经历和心态： /t/1125283

现在有了 AI ，就更别想赚程序员的钱了，用 AI 分分钟搞出来一个。

@lswlray 好像是这样。但 Opus 4.5 给的是 AI 数量≥1+N/M 。

我的测试用例是「提示词 1 分钟，验证 2 分钟，AI 编码 3 分钟」，M=N=3 分钟，需要几个 AI ？

开始我自己想的是 3 个 AI ，后来被 Opus 说服需要 2 个 AI （所以认为它对了），现在想通了 1 个 AI 就足够了。😂