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3个月前

放弃对外部世界的控制欲，回归对自我领域的掌控权。

#控制欲 #自我 #掌控权 #回归 #积极

3个月前

快艇划开一池碧波，误入藕花深处。

#快艇 #藕花 #碧波

3个月前

AI 带来的效率提升，会诱使我们放弃思考； AI 呈现的自信表象，会诱使我们让渡责任。

#AI效率提升 #放弃思考 #自信表象 #让渡责任 #负面情感

3个月前

科技的终极目的，不是控制，而是解放。不是让人停留，而是让人出发。最高级的智能，其使命不是构筑更完美的牢笼，而是赋予人类穿越一切障碍的力量。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#科技 #解放 #力量 #智能 #人类

3个月前

#BestBlogs 别听模型厂商的，Prompt 不是功能，是 bug | Founder Park 文章基于资深 AI 投资人 Sarah Guo 的观察，提出“Prompt 是缺陷而非功能”，并分析了 AI 应用突破口、传统行业机会及 AI 时代护城河。摘要：文章编译自知名 AI 风险投资人 Sarah Guo（Conviction 创始人）的演讲，分享了她对 2025 年 AI 创业的非共识观点。她认为 AI 能力正迅速提升，尤其在推理和多模态方面，Agent 应用潜力巨大。在应用层，她强调 Prompt 从用户体验角度看是缺陷，优秀的 AI 产品应“读懂用户心思”。文章以 Cursor 的成功为例，剖析了 AI 编程成为首个突破口的原因（代码的结构化、可验证性、研究重视及工程师自建工具），并提炼出构建“下一个 Cursor”的成功配方：即以客户为中心、以问题为导向，避免通用文本框、利用领域知识、构建“懂行”产品、智能编排模型及精心呈现输出。此外，她指出传统行业正以最快速度拥抱 AI，Copilot 模式的价值被低估，且在 AI 时代，执行力才是真正的护城河。文章为 AI 从业者和创业者提供了前瞻性的战略思考和实践建议。主要内容: 1. 从用户体验角度看，Prompt 是缺陷而非功能，是过渡阶段。 -- 文章强调优秀 AI 产品应无缝理解用户意图，而非让用户费力思考如何编写提示词，这代表了 AI 产品设计的未来方向。 2. AI 编程成为首个突破口，源于代码的结构化、可验证性及工程师的深刻理解。 -- 代码的逻辑性、结果的确定性验证以及工程师为自身构建工具的内生动力，共同促成了 AI 编程应用的快速发展和成功。 3. 传统行业正以最快速度拥抱 AI，Copilot 模式的价值被严重低估。 -- AI 的“跨越式发展效应”在技术水平较低的传统行业更为显著，而辅助性 Copilot 工具在当前阶段比完全自动化 Agent 更具实际收入驱动力。 4. 在 AI 时代，执行力是真正的护城河，而非模型或单一技术。 -- AI 应用成功的关键在于持续构建“厚实”的产品，通过卓越的执行力提供领先的用户体验，从而建立难以复制的客户信任和数据优势。

#AI #Prompt是缺陷 #AI编程 #传统行业拥抱AI #执行力

4个月前

🚀 激动人心的消息！迎来了一次重大改版，旨在为你提供更清爽、更高效的 AI 资讯阅读体验。我们从菜单、内容到搜索都进行了全面升级，快来看看吧！👇 1/4【更清爽的导航】我们重新设计了导航菜单！原先分散的文章分类已全部整合进新的「文章」菜单下，现在它与「播客」、「推文」菜单并列，结构更清晰，查找内容一目了然。 2/4【新增推文板块】推出推文菜单！我们利用开放的 RSS 服务，实时获取科技圈大牛的最新推文，并借助 AI 进行智能分析和翻译。让你不错过任何一条有价值的行业动态，快速跟上节奏。 3/4【强大的高级筛选】想在海量信息中快速定位？全新的高级筛选功能来了！现在你可以根据关键词、订阅源、精选状态、甚至是 AI 评分来精准筛选内容。更智能的是，文章分类也已切换为 AI 自动识别，比按源站预设分类更准确！ 4/4【闪电般的全局搜索】最后，我们极大地优化了搜索功能。只需输入关键词，即可一键搜索全站的文章、播客、推文、订阅源乃至每周精选。信息查找，从未如此轻松。精选全球顶级技术内容，用 AI 智能分析让阅读更轻松、学习更高效。

#重大改版 #AI 资讯 #推文板块 #高级筛选 #全局搜索

4个月前

当我们以固有的视角去套用解释外部世界时，实际是在重新塑造外部事物以符合我们内心的期待，因为这让我们感到熟悉，感到安全。

#视角固化 #认知局限 #主观期待 #安全感 #重塑认知

4个月前

本周精选文章已推送，欢迎阅读：

#文章推送 #本周精选 #阅读

4个月前

#BestBlogs 安筱鹏：大模型应用走向“深水区”的四个风向标 | 阿里研究院文章深度剖析大模型应用进入高价值“深水区”的四大关键风向标，并结合企业案例阐释 AI 如何从工具跃升至智能决策。摘要：本文由阿里云智能副总裁安筱鹏基于其在世界人工智能大会的演讲内容整理，深入探讨了人工智能应用如何从通用能力展示转向产业纵深，并提出了衡量 AI 是否进入高价值“深水区”的四个核心风向标：高价值领域数据的 Token 化、基于强化学习的后训练构建企业专属模型、构建多 Agent 协同网络形成数据飞轮，以及功能实现从“工具”到“决策”的跃升。文章进一步将大模型应用分为 L1-L4 四个阶段，从基础模型的工具助理到结合强化学习的智能决策，层层递进。通过 Palantir、夸克高考志愿、电力负载调度和 Cursor 编程助手等多个典型案例，文章具体展示了这些风向标和阶段如何在实际企业应用中创造确定性的高价值，强调了 AI 从辅助性工具向核心决策引擎转化的重要性，为企业在大模型时代实现高增长提供了战略性指引。主要内容: 1. AI 应用进入深水区的核心在于数据 Token 化、强化学习后训练、多 Agent 协作及功能从工具向决策跃升。 -- 这四大风向标构成了企业 AI 实现高价值增长的关键路径，强调了数据基础、模型优化、智能体协同和价值实现方式的全面升级。 2. 企业 AI 应用可分为四个渐进阶段，从“工具”到“决策”，结合基础模型与强化学习。 -- L1 至 L4 的划分清晰描绘了 AI 在企业中从辅助性 Copilot 向自主决策 Autopilot 演进的路径，指导企业逐步深化 AI 应用。 3. 多个企业案例共同印证了 AI 在复杂业务场景中创造的确定性高价值。 -- Palantir、夸克、电力调度和 Cursor 的实践表明，遵循上述风向标能有效推动 AI 深度嵌入业务，实现显著的商业回报。文章链接：

#大模型应用 #深水区 #安筱鹏 #AI决策 #企业案例

4个月前

自我领导的本质，不是管理时间或任务，而是捍卫并执行自身意志的优先权。如果你没有为自己设定清晰的意图和目标，AI 驱动的系统会很乐意为你设定。它会根据数据，优化你的消费、你的娱乐、你的信息获取，甚至你的情感。这个目标可能是「最大化平台停留时间」、「最大化消费转化率」，但绝不会是「你人生的意义」或「你内心的丰盈」。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#自我领导 #AI #意图和目标 #数据优化 #人生意义

4个月前

人工智能的进步，依赖于对人性的深度理解和利用，而人性中最宝贵的部分 —— 创造力、智慧、品味 —— 恰恰是反算法、反规模化、反量化的。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#人工智能 #人性 #创造力 #反算法 #价值观

4个月前

应交流群朋友们的需求，我们为开发了开放 API。现在，你可以通过 API 查询订阅源、文章列表/详情、播客列表/详情以及每周精选。我们希望这能帮助你更方便地整合和阅读这些优质技术内容。另外，每周精选文章的 RSS 订阅也已上线了。 👨‍💻 API 文档： 📰 每周精选 RSS：

#开放API #订阅源 #文章列表 #每周精选 #RSS订阅

4个月前

当一种工具接管了某个层级的「执行」能力时，人类的价值便会跃迁到更高层级的「定义」能力上。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#工具 #执行能力 #人类价值 #定义能力 #跃迁

4个月前

大连的梅花鹿给孩子们留下美好的回忆❤️

#梅花鹿 #大连 #儿童 #回忆

4个月前

娃的笑声海浪声，最佳解压治愈 BGM

4个月前

S3 支持向量了

4个月前

#BestBlogs #176. Claude Code 核心开发者揭秘终端背后的设计哲学与“有味道”的产品心法 | 跨国串门儿计划 Anthropic AI 核心开发者 Adam Wolff 探讨 AI 编程工具 Claude Code 的设计哲学、终端回归的理由，以及 AI 时代开发者工作流与个人生活平衡。摘要：本期播客邀请 Anthropic AI 核心开发者 Adam Wolff，深入探讨其 AI 编程工具 Claude Code 的设计哲学与未来开发者工作方式。Adam 分享了将大型语言模型融入日常编程工作流的经验，尤其强调了回归终端编程带来的高效性和灵活性，并提出了创新的“AI 实习生”心智模型。对话不仅涵盖了 AI 在代码审查、文档生成、重构等方面的应用潜力与挑战，也深入探讨了“有味道”的好产品应如何倾注创造者的热爱与信念。此外，播客还触及了 AI 浪潮下如何平衡编程事业与个人生活，强调全身心投入的重要性。节目展望了技术变革时代对程序员的深远影响，认为这是参与塑造行业未来的关键时刻，为技术从业者提供了技术、产品和个人成长等多维度的深刻思考和实践指导。主要内容: 1. “AI 实习生”心智模型提升开发者协作效率 -- 将 AI 视为实习生，分配任务后继续其他工作，实现“分叉式”工作流，提升多任务效率，告别无效等待，是 AI 时代高效协作的关键。 2. 回归终端的设计哲学催生简洁高效产品 -- 终端的强大限制（如屏幕空间、单一字号）反而迫使设计者做出更简洁、本质的设计，同时提供极致的灵活性和组合性，适应多环境工作流。 3. 好产品需倾注创造者的热爱与信念，具备“味道” -- 真正的好产品凝聚了创造者的热爱、信念和专业理解。在技术可能趋同的 AI 时代，这种注入心血的“味道”是产品脱颖而出并最终胜出的核心竞争力。 4. AI 改变编码，但软件开发核心仍是“做什么”和“为什么做” -- AI 极大提升编码效率，但软件开发最难仍是确定“做什么”和“为什么做”。AI 应作为助手，帮助探索和验证方案，人机协作而非取代是未来方向。 5. 对事业与生活的全身心投入是获得幸福的关键 -- 对事业和生活的全身心投入，即使伴随挑战和痛苦，也能带来更深层次的满足感和成长。真正的幸福源于全情投入地生活，而非“打卡”式应付。文章链接：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Claude Code #AI 编程 #终端设计哲学 #人机协作 #工作生活平衡

4个月前

#BestBlogs #173. Cursor 设计主管 Ryo Lu：如何设计 Cursor 的未来 | 跨国串门儿计划探讨了 AI 编程工具 Cursor 如何通过 Agent 功能重塑软件创造流程与产品设计，并展望了 AI 时代下设计师角色的深刻变革与未来人机交互的个性化趋势。摘要：本期播客邀请 AI 编程工具 Cursor 的核心设计师 Ryo Lu，深入探讨了 AI 如何颠覆传统软件创造和产品设计。Ryo Lu 分享了他从 Notion 加入 Cursor 的传奇经历——仅用三天便利用 Cursor 的 Agent 功能构建出“未来版 Notion”原型，以及他如何将 Cursor 内部五个分散的 AI 功能统一为简洁强大的“Agent”概念，从而推动产品爆发式增长。对话核心围绕 AI 时代下产品设计的转变，强调设计师不再是设计具体界面，而是设计能适应每个人的“容器”和“系统”。节目还探讨了未来软件创造中人机协作的重要性，AI 如何赋予设计师“千倍效率”的工程师能力，以及交互界面将变得高度动态和个性化的愿景，预示着设计师、工程师和产品经理角色融合的新范式。主要内容: 1. AI Agent 功能极大提升软件创造效率 -- Cursor 的 Agent 功能使设计师/开发者能以空前速度将创意转化为原型，缩短从想法到实现的时间，彻底改变传统软件开发流程。 2. AI 时代产品设计从 UI 转向系统与容器 -- 设计师的核心任务不再是静态界面，而是构建能动态适应不同用户需求和偏好的“容器”与“系统”，实现高度个性化的产品体验。 3. 人机协作重塑团队角色与工作流 -- AI 赋能使得设计师也能具备高效编程能力，模糊了传统设计师、工程师和产品经理的界限，促进跨职能团队的深度融合与高效协作。 4. 未来交互界面将趋于个性化和思维贴近 -- 展望未来的交互界面将是流动的、动态生成的，甚至能直接与用户思维方式连接，设计师的价值在于定义底层概念和规则。文章链接：

4个月前

#BestBlogs 算法破茧｜腾讯研究院三万字报告 | 腾讯研究院腾讯研究院报告深入剖析了算法时代信息茧房的成因、影响及学界争议，并创造性提出“信息蜂房”概念，为构建开放多元的信息生态提供了系统性解决方案和平台实践案例。摘要：该报告由腾讯研究院发布，旨在探讨算法时代“信息茧房”的现象及其破解之道。文章首先追溯了“信息茧房”、“回音室效应”和“过滤气泡”等概念的演变与区别，并深入分析了协同过滤、基于内容的过滤、深度学习推荐等算法如何通过目标导向、正反馈循环、数据依赖和相似性匹配机制导致信息茧房的形成。报告指出，尽管学界对信息茧房的负面影响存在争议，但其潜在风险不容忽视。为应对此挑战，报告创新性地提出了“信息蜂房”概念，强调信息对称性、异质信息分发、缩小与现实距离以及用户互动协作。最后，文章结合微信视频号、快手、抖音、腾讯新闻等平台的实践案例，从算法机制（去重、打散、社交兴趣发现）、内容结构（遏制坏内容、鼓励好内容）和用户素养提升三个层面，详细阐述了构建“信息蜂房”的具体路径和策略，为互联网信息生态的优化提供了全面而深入的思考与实践指导。主要内容: 1. 算法通过其固有机制（目标导向、正反馈、数据依赖、相似匹配）是形成信息茧房的关键原因。 -- 文章详细阐述了推荐算法如何基于用户兴趣和历史行为进行内容推送，虽然提升了效率，但也导致信息过度筛选和同质化，限制了用户接触多元信息的机会。 2. “信息蜂房”概念为破解信息茧房提供了一个新的、积极的生态构建框架。 -- “信息蜂房”与“信息茧房”相对，强调信息对称、异质信息分发、用户主动探索及协作，旨在构建一个自由流动、多元开放且真实客观的信息环境。 3. 构建“信息蜂房”需平台、内容和用户多方协力，且已有平台实践案例。 -- 平台可通过算法优化（去重、打散、社交推荐）、内容治理（鼓励优质、遏制有害）和提升用户媒介素养来共同推动“信息蜂房”的建设，已有腾讯系及其他平台进行尝试。文章链接：

4个月前

#BestBlogs 快手高欢深度解读：多模态理解如何成为 AIGC 视频生成的“幕后功臣”？ | InfoQ 中文快手高欢深度解读多模态理解在 AIGC 视频生成中的核心作用、技术挑战与实践方案，并展望未来发展。摘要：文章深入剖析了多模态理解技术在当前 AIGC（特别是视频生成）爆发背景下的关键作用。作者首先介绍了文生视频、图生视频、视频编辑等主流 AIGC 产品形态，并以快手可灵为例展示了其应用。接着，详细阐述了 AIGC 多模态理解与传统理解的差异，强调其在全面感知与转述方面的目标，并探讨了 DiT 等主流模型架构中语义信息注入方式。文章还深入探讨了训练和推理阶段多模态理解面临的挑战，如数据标注与用户输入与训练分布一致性问题，并提出了通过强化学习进行 Query 改写以及利用 Reward Model 评估生成质量等解决方案。最后，文章从模型选型、数据处理、评测体系三个维度给出了提升多模态理解能力的具体建议，并展望了长视频生成、ID 指代一致性以及 AI 角色与 AGI 的未来发展方向。主要内容: 1. 多模态理解是 AIGC 视频生成可控性的核心支撑 -- AIGC 中的多模态理解旨在全面感知与转述，将用户意图和画面信息准确注入生成模型，而非仅追求特定任务的榜单效果，显著提升生成内容的准确性与可控性。 2. 提升多模态理解能力需从模型、数据、评测三维发力 -- 关键在于选择信息损失最小的模型架构，精细化数据处理（特别是 Captioning 和用户输入改写），并构建客观、全面且能抵御 Reward Hacking 的评测体系。 3. 长视频生成与角色 ID 一致性是 AIGC 视频未来的重要挑战 -- 当前 AIGC 视频时长有限，未来需解决剧情连贯性、描述合理性及主角 ID 在长视频中保持稳定等难题，这需要多模态理解与 DiT 等技术更深层次的协同。文章链接：

4个月前

#BestBlogs 程序员的自我修养 - 架构要素与认知 | 大淘宝技术文章深度剖析系统架构中的“形式、功能与概念”三要素，强调“概念”在软件设计和企业级业务平台构建中的核心主导作用，并结合 BIAN 等实践提供全面认知框架。摘要：本文以“程序员的自我修养”为主题，深入探讨了系统架构的核心概念、原则与方法。首先，文章基于《系统架构》一书，详细阐述了“形式”、“功能”和“概念”三者关系，并定义了系统、价值、复杂系统等一系列关键术语，提出了涌现、整体、聚焦、价值与架构、解决方案中立等架构原则及方法论。其次，文章着重强调了“概念”在软件设计中的决定性作用，提出“概念为王”的观点，认为清晰、合理的概念是解决复杂历史包袱、统一团队认知的关键，并引用《软件设计的要素》中的理论和案例来支撑这一论点。最后，文章结合银行业架构网络（BIAN）的实践，以及对“最小企业架构”的初步探讨，为读者提供了从理论到实践的架构认知框架，旨在帮助技术从业者提升架构思维和实践能力。主要内容: 1. “形式、功能与概念”是系统架构的核心三要素，其中“概念”具有主导性。 -- 概念作为系统规划的蓝图，连接了系统的物理体现（形式）和其所能实现的行为（功能），是统一团队认知、管理系统复杂度和引导长期演进的关键。 2. “概念为王”是构建高质量软件和业务平台的根本指导原则。 -- 通过深入思考和广泛讨论确立清晰、合理的业务概念，能够有效解决历史遗留问题，减少重复建设，提升设计效率，并为复杂系统提供长期、稳定的方向指引。 3. 敏捷架构原则是构建灵活、可复用业务平台的实践基石。 -- 关注点分离、松耦合、可重用性、可封装性和互操作性等原则，结合 BIAN 等行业标准，有助于将复杂业务能力分解为独立、协作的服务域，提升系统的适应性和可维护性。文章链接：

4个月前

#BestBlogs Claude 高阶玩法泄露！Reddit 高赞帖：别只会对 AI 说“帮我修这个 bug”，老手都在配置现成指令库！网友：指挥 AI 是关键 | 51CTO技术栈文章揭示了 Claude Code 通过指令库和斜杠命令实现 AI 编程效率飞跃，从“提问 AI”转向“指挥 AI”的工作流设计新范式。摘要：本文深入探讨了 Claude Code 中“指令库”和“斜杠指令”的高阶用法，指出其能显著提升开发者效率，将原本耗时 45 分钟的流程缩短至 2 分钟。文章通过 Reddit 高赞帖引入，揭示了掌握指令库的“老手”与仅停留在简单提示词的普通用户之间的巨大差距。核心在于通过 `.md` 文件定义 AI Agent 的标准操作流程（SOP），实现任务的明确执行、多 Agent 并行协作及任务完成条件的严格控制。文章以一个开源的 `` 指令文件为例，展示了如何自动化代码检查与修复。最后，文章强调了 Claude Code 此机制的独特性，并预示了“新开发者阶层”的诞生，即那些懂得编排 AI 工作流而非仅仅编写代码的开发者，但同时也提醒了扎实软件工程基本功的重要性。主要内容: 1. Claude Code 指令库通过标准化的 `.md` 文件定义 AI Agent 的工作流，大幅提升编程效率。 -- 传统提示词效率低下，而指令库（如 `/check` 命令绑定 `.md` 文件）能明确任务、编排 Agent，将复杂流程自动化，实现效率质变。 2. 高阶 AI 用户已从“写 prompt”转变为“设计 AI 工作流”，掌握 AI 编排能力。 -- 这标志着人与 AI 协作模式的升级，开发者不再是简单提问，而是通过指令集设计多 Agent 协作的自动化解决方案。 3. Claude Code 的斜杠命令和指令库机制是当前独家创新，构建了竞争优势。 -- 与 Copilot、Cursor 等工具相比，Claude 的命令级指令和 Agent 编排能力具有领先性，形成未来 AI 编程工具的护城河。 4. AI 时代催生“新开发者阶层”，擅长 AI 编排者将拥有更大生产力优势。 -- 未来开发者核心竞争力将是设计分布式系统、架构 AI 工作流和编写 Agent 指令集的能力，而非单纯代码编写。文章链接：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Claude Code #AI 编程效率 #指令库 #AI 工作流 #新开发者阶层

4个月前

#BestBlogs AI 时代的独立思考指南 | 笔记侠文章探讨在 AI 时代如何抵御信息洪流与专家依赖，通过构建五大思考坐标系，重塑独立思考能力，夺回人生主控权。摘要：在 AI 时代，人类面临的真正危机并非技术失控，而是主动让渡思考权利，被算法推荐和专家意见规训，成为被动的信息接收者。文章深入分析了信息过载、选择泛滥以及认知偏见如何导致人们丧失独立思考能力，并指出过度依赖专家权威和技术工具可能削弱人类直觉和情境感知能力。为应对这些挑战，文章基于《主见》一书的核心思想，系统性地提出了重建独立思考的五大关键：有效管理注意力、以终极目标为导向进行决策、主动过滤信息噪声、综合多重视角寻求解决方案，以及在借鉴专家意见的同时保持自主决策。文章最终强调，在算法之外看见第三种可能，通过反直觉训练、构建 T 型知识结构和拥抱可接受的失败，是个人在不确定性中夺回生活主控权的关键。主要内容: 1. 信息过载与选择泛滥导致思考退位，使人丧失对生活的解释权。 -- 在信息爆炸时代，过多选择引发认知耗竭和错失恐惧，认知偏见被利用，导致人们放弃独立思考，被动接受“最优解”，成为大数据精准投喂下的 NPC。 2. 盲目迷信专家与工具，将削弱人类直觉和情境感知能力。 -- 过度依赖权威和技术工具，可能导致思维局限、系统僵化，甚至忽视实际情况，从而丧失对“沉默变量”的敏锐洞察，陷入“过度自信陷阱”。 3. 构建个人认知坐标系需掌握五大关键，以重塑独立思考能力。 -- 包括主动管理注意力、以终极目标为导向、过滤信息噪声、综合多重视角寻求解决方案，以及在专家意见前保持自主决策，做意见的指挥官。文章链接：

4个月前

#BestBlogs Devin 教你做 Agent：把 AI 当做需要指导的初级开发者 | Founder Park 基于 Cognition 团队构建 Devin 的经验，本文提供了一份将编程 AI Agent 视为初级开发者进行高效协作的实战指南。摘要：本文深入分析了如何高效利用编程 AI Agent，提出将其视为需要明确指导的初级开发者这一核心心智模型。文章首先阐述了与 Agent 沟通的基础原则，包括指令的具体性、指明起点、防御性提示以及建立强大的反馈闭环，并强调了人类监督的关键作用。接着，文章详细介绍了如何将 Agent 融入日常工作流，处理即时需求、繁琐杂事和辅助决策。对于中大型复杂任务，指南建议利用 Agent 生成“第一版草稿”，与 Agent 共同制定实施方案，并设置多重检查点。在高级应用层面，文章探讨了如何创建自动化工作流、实现智能代码审查和定制化 Agent 工具，以提升团队效率。最后，文章坦诚地讨论了 AI Agent 当前的局限性（如调试能力和视觉还原），并提供了风险规避策略，如及时止损和权限管理。文章强调，尽管 AI Agent 日益强大，但工程师深厚的技术功底和对代码库的理解仍是不可替代的核心价值。主要内容: 1. 将 AI Agent 视为初级开发者，通过明确指导提高协作效率。 -- 核心心智模型是成功的关键，资深工程师因擅长管理初级开发者而能更快上手，这能为中大型任务节省约 80%的时间，将工程师重心转向管理与决策。 2. 掌握与 Agent 沟通的关键原则，包括指令具体化和提供反馈闭环。 -- 强调指令需明确“做什么”和“怎么做”，指明起点，预判错误，并利用测试、类型检查等工具提供清晰的反馈，帮助 Agent 迭代和自我修正。 3. 通过分阶段协作和自动化，将 Agent 融入复杂任务和日常工作流。 -- 对于复杂任务，让 Agent 完成“第一版草稿”，设置检查点，并教会其自行验证；对于重复工作，创建自动化模板，提升整体工程效率与质量。 4. 理解 AI Agent 的局限性，并掌握风险规避与及时止损策略。 -- Agent 在调试能力和精细视觉还原上仍有限制。用户需学会识别 Agent 无效尝试，及时中止或重开会话，并采取专属账户、隔离环境、只读权限等安全措施。

4个月前

AI 对指令的响应，就像一面镜子，精确地反射出提问者的水平。你思想清晰，它的产出就清晰。你思想混乱，它的产出就混乱。一个模糊的指令，只会得到一堆漏洞百出的代码；而一个经过深思熟虑、拆解清晰的指令，则能产出指数级放大的成果。顶尖工程师之所以能从 AI 中榨取最大价值，不是因为他们懂 AI，而是因为他们本来就极其擅长沟通技术理念、拥有对系统的敏锐直觉、对代码有高雅的品味。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息