@youyouzi #147

阮一峰看穷爸爸富爸爸：
https://www.ruanyifeng.com/road/2006/2006-10-30-rich-dad.html

阮一峰的积累资产理论：
https://www.ruanyifeng.com/blog/2019/03/weekly-issue-45.html#:~:text=%E5%91%A2%EF%BC%9F%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E6%98%AF-,%E6%99%AE%E9%80%9A%E4%BA%BA%E7%9A%84%E6%94%B6%E5%85%A5%EF%BC%8C%E6%9D%A5%E8%87%AA%E5%87%BA%E5%8D%96%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E6%97%B6%E9%97%B4,-%EF%BC%8C%E8%80%81%E4%BA%86%E4%B8%8D%E5%B7%A5%E4%BD%9C

对软件类别资产的思考：
/t/907895

关于投资的常识：
https://v2ex.com/t/1132964#r_16275727

普通人靠理财维持生计是不现实的（穷爸爸富爸爸的「积累资产」就是废话）：
https://v2ex.com/t/1164203#r_16840187

Reddit 上对《穷爸爸富爸爸》和作者的风评：
https://www.reddit.com/r/books/comments/1feq052/what_do_you_guys_think_about_rich_dad_poor_dad/?tl=zh-hans


总之，还是要回归常识。

不过《穷爸爸，富爸爸》在书里教导人要多思考，倒是真正的有价值，可惜啊。

《穷爸爸，富爸爸》果然是一本有毒的书。它的「资产比劳动力更值钱」的理论，毒害了阮一峰，又经由他毒害更多的人。

多点几下「 Calculate Now 」就乱码了，不能暂停，没有分析。
这样的 AI 批量生产的垃圾，还专门占用一个域名，到底有什么意义呢？

https://openlm.ai/chatbot-arena/#:~:text=1445-,1460,-68

可以看一下 Elo 得分数据，好像是根据 6 百万用户的无数投票得出的评分对比：
Elo 基本是所有赛事都常用的评分机制：围棋、游戏、赛车等等。

Elo 胜率公式：胜率 = 1 / (1 + 10^(分差/400))

Elo 相差 10 分 胜率 51.4% vs 胜率 48.6%，几乎无差别，运气因素更大
Elo 相差 50 分 57.1% 42.9% 略有优势，需要多次对局才能体现
Elo 相差 100 分 64.0% 36.0% 明显优势，约 2:1 的胜率
Elo 相差 200 分 76.0% 24.0% 显著优势，约 3:1 的胜率
Elo 相差 400 分 90.9% 9.1% 碾压性优势，约 10:1 的胜率
Elo 相差 1000 分 99.0% 1.0% 几乎不可能输，约 100:1 的胜率


目前的 Opus 4.5 thinking 领先 GLM 4.7 大概 50 分：
https://openlm.ai/chatbot-arena/#:~:text=1445-,1460,-68

什么意思呢？用户问 2 个 AI 一个同样的编程问题，平均用户采纳各自答案的概率分别是：57.1% vs 42.9%

当然，这必须要考虑编程的特殊性，考虑它跟直接围棋 PK 的差别。

差别就在于，用户在比较 2 个 AI 的解决方案的优劣时，待 Coding 的问题是什么困难级别的。如果都是简单级别的，那高手之间基本看不出差别，那就是随机的选择一个答案，50% vs 50%的胜率。但是如果都是困难的 Coding ，又是另一番景象了。

上面的评分数据，估计应该是解决难度均匀分布的题目（这点对评分非常重要）。如果换成都是 PK 解决难题的能力，那差距就明显不一样了。

如果自己平时遇到的 Coding 问题，与用户投票时的问题难度分布类似，就说明差 50 分，意味着接近 3:2 的采纳比例。差距还是比较明显的。

@JoeJoeJoe 我没有权限移动自建节点里的主题。

很多生活会遇到的问题，往深了想，就会走向哲学，只不过太困难，太难想通。
就比如 OP 提到的，理想和现实的纠结，面对无常的态度，以及人人都会有那么几瞬会想到的生死。

优势是对厂商来说的吧，Claude Code 这种不需要开发复杂的 IDE 功能，厂商专注开发 Agent 侧就可以。
对于用户来说，无论是哪个，都可以用自带的 IDE 对比和 review 代码。

外国小区的权利边界很清楚： /t/833300
当时初次看到 HOA 真的被震撼到了，不过现在看来，像那个帖子里的回复所说的，我是少见多怪了，那本来就是产权明晰、权责明晰的自然结论。
现在中国搞的，尤其是房地产（不只是业委会）的，权利边界完全就是乱七八糟，权责利对等完全谈不上。

收藏主题：现在很少了，短期的用收藏夹，长期的记笔记软件 LogSeq 上。
感谢主题：1 是对我有用，2 是感谢 OP 的分享精神。
感谢回复：1 是对我有用，2 是幽默搞笑，3 是不想打字。

@cskeleton #24 我看到 cursor 有 subagent ，是不是这个呢？ subagent 一般怎么用啊，比较困惑这一点。如果是为了减少单个对话的上下文，是不是每个子任务都让 subagent 去做呢？

前期试验阶段还可以理解吧，如果帖子多了再这样操作，就要犯众怒了。

自建节点就是有权限啊，原来的节点都不受影响。。我也是偶然发现的。

该自建节点的版主，删除了所有帖子，并把节点改为了资源节点，即 /go/res

@doraemonki #10 测试 driven 这个马上安排上，即使是 UI 界面这种，也搞一个文字版的测试用例，看看效果怎么样。
@Cyron #11 感谢分享，现在正弄 Cursor 的 rules ，正用的上。
@JoeJoeJoe #12 是啊，我太想一口吃个胖子了。
@Sylphiette #16 好的，spec 也给安排上。

@hi2hi #5 前期基本是按照你说的，plan 做好了，大概的用户故事都是有的，但就像主题里说的，没有做到特别细，但就是很多没有明确的，AI 就会掉链子了。我想尝试的还是希望减少人工介入。

@yrom 感谢分享，这个新闻我得看看去。

技术这事，拿居住房间里的东西来举例吧：热水器、洗衣机、电冰箱这些东西，你了解它们的技术原理和结构吗？甚至说抽水马桶呢，坏了你自己能修吗？

实践出真知，无论对于 AI 来说，还是对于人类来说，都是如此。所以，你的问题的答案，完全取决于 AI 在未来 10 年，能做到什么，会给人类留下什么。答案就这么简单。

如果是 AGI 已经达成，那么人类还剩下什么可以实践？

现在看来，没有理由认为 AGI 无法实现，因为 LLM 的成功，揭示了一个基本的道理：智能没什么特殊的。常识、直觉、逻辑、记忆这些只属于人的神话，都已经被一一打破了。学习能力乃至意识这些，又怎么样呢？