--- author: Best Partners TV date: '2026-07-01' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=V9ChH8v_aTM speaker: Best Partners TV tags: - ai-coding - workflow-automation - code-review - full-stack-development - agentic-workflow title: 人工智能驱动的超高效率软件开发与生产力革命 summary: 文章深入探讨了利用先进的人工智能工具（如代码生成、外部抠顶）在软件工程中的巨大潜力。作者分享了通过AI实现从需求到系统原型快速迭代、全栈开发、自动化测试和运维等一系列工作流的实践，强调了个人经验与AI结合带来的生产力指数级提升，并展望了未来定制化SaaS和AI原生公司的发展趋势。 insight: '' draft: true series: '' category: software-development area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: [] products_models: [] media_books: [] status: evergreen --- ### 朴素标题 喂喂喂，喂，有人在吗？哎呀，有人在，能听到吗？显示九个人在。哎呀，哇塞，今天的嗓子有点哑了。喂，啊，油管这直播后台加了好多功能了，感觉还是我以前没发现啊，什么插入广告、推支广告，蛮有意思。好，十点了，有人吗？哇，今天看来网不太好。哦，早早早早，终于好像连上了。对我稍微早了一点开，让大家十点都进来了。哎，早上好啊，能听见吧？也不知道今天这网络怎么样，能不能顺利的支撑完直播。这两天可能稍微有一点点感冒，嗓子开始有点上来了。早，大家早。现在北京时间十点，不知道大家那块几点哈。好，人越来越多了。对呀，好久没有开直播了，所以正好这两天把手上的事儿忙差不多了，我说今天开个直播跟大家聊聊吧，最近的一些工作的汇报。呵呵呵。我最近这十天吧，大概十天前吧，从北京现在在广州过来广州了。听我的视频配饭，呵呵，谢谢。这次没有湖景了，对，这次我本来想找一个好点的地方，但是我又怕信号不好，你知道吧？我又怕信号不好，然后这几天睡得比较晚，然后今天确实可能也怕搞太晚，起晚了，所以就直接，这是我在广州的一个公寓、宿舍，所以我就直接开播吧。按照我以往的性格，我可能想搞一个山清水秀地方，但今天可能不行了啊。过两天吧，过两天我稍微那什么一点，因为这一段时间我全部都在忙。 ### 广州出差与内部系统开发需求 我大概十天前来到广州吧，正好应该大概十天、十六、十十一二天的样子。然后来广州之后就被公司的小伙伴给拽住，然后就是一顿需求输出，一顿需求输出。怎么回事呢？就是因为广州这边团队在做跨境电商嘛，随着商品还有业务不断发展，所以很多操作的事情会越来越多。他们日常执行的东西会越来越多，比如说需要在好几个系统里边复制粘贴各种信息，然后去匹配、去核对，然后再填到这儿，弄到那儿，发货呀，订单呀，对吧？然后就各种这样的操作，所以会比较占日常工作的时间，他们之前处理这些工作可能都要处理好几个小时。所以这次我过来就拽着我说现在人效太低了，好多事情，哎呀，是不是又断了？想搞一个好点的网真不容易啊。早上好，现在应该恢复了。OK，然后他们就说人效太低了，可能会影响公司的增长吧，所以就拽着我提需求，然后我这十天呢，基本上都在疯狂的外部抠顶，正好十天时间，所以一边写稿子剪视频，一边疯狂的外部抠顶。这几天基本上可能一天也没睡多少小时，五六个小时吧，然后醒来就干，干累了就睡，基本上这个状态就大概能体会到安德烈卡帕西的所谓叫AI精神病的这种状态哈。所以我这一段的时间是集中的非常多的去抠顶了一下，所以有一些感受吧，跟大家今天分享交流一下。 早上好，三十一岁，没工作，没房，没女友，还是处男，但是我有三十五万美元存款，且无负债，我是个失败者吧，呵呵，我记得之前好像就有个朋友提过类似问题，不知道是不是一个人啊。大飞，我本身也是程序员，对我本身也是程序员，做了十几年码农吧，但是我后来相当于对技术失去信心了，我觉得太难了，搞技术也挣不着什么钱。所以基本上你看我都放弃这条路了，对吧？去搞电商贸易了，然后去搞自媒体了。但是这次我外部抠顶，我觉得给我一个很大的冲击，之前大家也看我天天做AI相关视频，但是我真正动手起来外部抠顶的机会不多，因为以前没什么需求，说实在的，自己这些事儿反正搭一下工作流可能解决了，但这次不一样，这次确实是在解决我们公司自己的业务上的需求。所以集中的外部抠顶了一下，然后我亲身感觉，就现在的AI抠顶真的是强大了很多，比之前去年前两年我试的时候，我觉得强大了非常非常多，非常非常多。 用什么方式去外部抠顶？我基本上就是，当然我可能在国内嘛，用的没用那些CloudX和Cloud，但其实也差不多，我用的是Tree，比较小众的Tree，然后我买了它的最贵的那个会员，大概一个月一千三百多，一千四左右吧，可以免费无限额度，可能还不像一些Cloud的，因为Cloud现在封的也很厉害嘛，然后包括他们可能也有一些额度限制，因为我最近用的量非常大，我把Tree的免费额度用完了，然后买了一个九十九的一个月的最低的版本也不够，一天一百次快速通道也被我几个小时干废了，然后还买了一些中转站的额度，也是几个小时就干废了，所以我干脆直接买了它一个免费额度，用起来非常爽，所以就一直在抠顶。基本上是用Tree来做，基本上就是告诉他指令或者是口喷吧，就类似于这种。 人生不能只有钱，也不能没有钱，呵呵，挺有哲理，说的是确实这样。对要毕业的CS学生有什么建议吗？我觉得就是好好学AI，真的就是，如果你是学计算机的，那如果不掌握AI这一套，基本上没办法的。一会儿慢慢讲，我觉得我这十天的AI抠顶的对我的感受冲击吧。我是一个研究生，在台湾念CS的，我只能说现在学软体只会降低价值，只能往硬件去靠。可能吧，但硬件也迟早会受冲击的，对吧？那现在软件冲击我觉得是最大的。来来，今天早啊，早早早，我今天这两天因为可能休息也不好吧，今天嗓子有点上来了，大家反正凑我听吧。这两天这一段时间确实睡得很少，真的是在疯狂的代码，疯狂的买代码，但主要是AI在买，但是我要去指导也。看自己想要什么，现在每个人都要买房买车啊。OK，Cloud Code二十倍，对，Tree是T R A E字节出的Tree，因为我有原来有朋友在字节嘛，所以他内测的时候我就要了一个码就在用。当时做的还比较少，本来比较少，但最近一段时间我就用的比较多，其实都差不多。它有一个我觉得比较好的就是它是一个混合模型嘛，但是你也不知道它最后要调的什么，只不过是它的套餐会有一个无限额度套餐，基本上像我这种一天要编十几个小时的，差不多的用，用起来比较少没有什么限制。国内跑起来比较顺畅，音阶一样，芯片一样，可以用AI设计，只是流片成本高，普通人做不了了。对，现在是这样，AI也开始在设计芯片。 ### 一个人顶一个团队的产出记录 我接着讲我这段Web Coding的感受啊，我现在感受是极强，现在的AI Coding确实超出我的预期。我觉得如果按照我们以前纯粹做软件的这种评估方法来说，我觉得我一个人现在基本上顶一个可能小十个人的团队，真的是这样。顶小十个人团队，你看我做了什么事儿呢？就这十天，我把我们所有的他们线下的这些操作基本上全都给系统化了，我做了一整套的系统，包括从最基础的用户、权限，再到一些业务上的功能，比如说邮箱的同步，然后邮箱信息的解析，到订单的我们从ERP的同步，ERP订单的一些同步，以及包括一些甚至OCR的解析，还有各种业务上的，比如说积分的操作，一些退款发货，所有这些东西基本上全都给它搬到线上来了。以前他们可能需要复制粘贴，可能在好几个系统里的，基本上线上点吧点吧就完了。 这个我大概花了多少时间？也就是这十天，这十天我还可能没完全，因为这十天我还抽了一个周末，对吧？去了趟惠州，跟朋友去玩了一下，所以大概基本上是七八天的时间。那我一个人就把整个系统全搭出来了，而且就是上线了。其实，在上上周日吧，他第一次给我提需求的时候，我大概晚上他十点七八点提的需求，我大概晚上十点就把第一版的原型做出来了，当时只提了一个很小需求，我就把第一版原型做出来。第一版用是Python，用Python做的，用了那个Reflect框架，但我觉得那个框架后来很重，就是AI改起来也不是很顺畅，知道吧？还是有些东西老是改不对，所以呢，第二天早上我就让AI，我就让这个Tree说这现在框架选的不是特别好，你给我用Node JS用Next JS一个Node JS框架全给我重写一遍。它就原地在原的项目的基础上把原来Python东西咔咔就重写成Node JS的Next JS框架。主要是说我基本上没有给它什么指令，我说就按照咱俩之前讨论的需求，还有你现在已经实现的功能，你自己参考去重写吧。咔咔就全部重写完了，带前后台的，带UI的。相当于第一天把最核心的东西实现完，一个原型实现完，第二天基本上就重写掉了。然后我就找了一个Vercel的线上环境给它直接布上去了，直接让它自己按我说我现在要布到Vercel上去，你自己看怎么弄，咔咔自己就去配去弄，就直接上线了。第二天上线，然后第三天我觉得就是有些设计，因为当时我做了一些Web Hook的设计，我觉得这个还是不太好用，我说可能他们实际中也不用这么麻烦，我就说你给我全部改成定时调度，对吧？Schedule的这种方式，哇，就相当于整个大的系统架构又进行一个重构，是吧？相当于第三天上午又把整个系统架构做了一个大重构，然后第三天下午就又更新了一版，给他们用了。 但这只是一个功能，然后后面他们就开始不断有各种需求提过来了，然后我就开始不断的叠加功能。最夸张的是什么呢？就是这还只是我这十天干的一件事情。这十天我不仅发了大家看我的视频，还一直在发，对吧？我一边在这边写稿子剪视频，一边在这边抠顶，一边发视频。除了公司业务系统之外，我还写了一个亚马逊店铺的整个的爬虫的程序。这个爬虫的程序我觉得现在爬下来的效果要比很多第三方工具爬的效果还要好。但这个不是我们公司的需求，是我一个朋友，他在另一个电商公司，他说大飞你能不能帮我做这一个东西，我要做一些市场分析什么，我行，那我就给你做吧。这个东西大概做了一天一天多一点点，如果不是说因为爬虫有一些反爬机制，有一些网速的问题，可能一天也就做完了。大概爬了十三家店铺一万多条记录吧，因为他那一万多条记录不是说你爬列表就完了，还要去每个商品的详情页再去爬一些分类还有一些细节的信息，所以实际上爬的数据量是很大的。昨天晚上大概爬了几个小时，我后来又优化了几版，把它性能提升至少十几倍，然后基本上几个小时就能把所有的数据爬完。还做了一个这个亚马逊的爬虫。 还做了一个什么呢？就是ERP的，因为我们要对接一些电商的ERP，相当于有一些接口没有开放，或者说以前是没有，它只有一个文档嘛，API的文档。所以呢我让AI直接写了一套SDK，就基于它这个文档，包括一些它没有官方提供的接口，我从登录界面上扒出来的接口，全部直接复制下来扔给AI，你说你给我按照这个去写吧，写了一整套相当于ERP的SDK，当然是Node版本的吧，大概六百多个接口，基本上一个下午就全写完了，实际上他写的时候几分钟，然后我让他又做测试又测什么的。 我还写了一个什么东西呢？还写了一个双色球的预测程序，也是给我那个哥们写的，对他因为他天天买彩票买了十年彩票了，最近他身边有一个小弟真中了一等奖了，中了个五百多万吧，六百多万拿到手应该是五百多万的一个一等奖，真的是，这是真事儿，对吧？双色球，然后他就有点急了，就说大飞能不能给我写个AI程序，把我这一套选球选号的逻辑能不能AI跑？我说我试试吧，这个东西本身上还是一个概率问题，对吧？然后我就又帮他写了一个双色球预测程序，里边叠加了很多这种预测算法，什么时序啊，还要机器学习的一些东西，还能做回归，对吧？我把三千多期双色球的历史记录全抓下来，我说你做回归吧，是吧？一跑就跑个几百期的回归，但是这个现在还没有去验证效果，我觉得效果也很一般吧，虽然他说给出来的成功率会比正常去选高一点，但是我现在还没有看到，所以现在还在这个东西还在迭代。 这就是我十天里边大概干的事，像这十天里边我基本上写了四套系统，然后所有的视频稿子视频，还出去玩了一圈，呵呵呵，对吧？所以我现在有种感觉，就是我现在的效率强的可怕，你知道吗？强真的是强的可怕。我回看看一些评论，大飞是牛津大学，不是不是，我这就随便买一件衣服，就没事瞎买衣服。我完全可以理解大飞前几天外部抠顶，我前个月一个做三个案子，同时赶论文就订了CloudX。对对对，基本上就是一样的。外部抠顶环境怎么配置？有线板控结合吗？没有，这个很好弄，就像Tree这种你直接下载下来就直接用就行了，直接跟他对话就行了，你可以选择本地或者云端的模式，我现在基本上都是本地的嘛，对吧？代码我可能会提到Git上去，然后就找一个自己熟悉的线上的，如果要布到线上去，去找线上的环境就行了。就是我这几天感觉就是，如果谁在说AI泡沫，他一定是没自己抠顶过，如果你真的抠顶过，疯狂的像我这么样集中式的深度的抠顶过，不会认为AI是泡沫。 ### AI编程效率提升与全栈一把梭 因为我现在的效率基本上是我认为以前的十倍，而且很多东西你以前做不了，现在在AI的基础上，确实你能够做，对吧？比如说双色球那个东西，你以前要写大量这种机器学习回归、这些算法什么的，你写起来很费劲的，对吧？那你现在让他做，你只要告诉他能不能算得更准，对吧？能不能提升准确率，他自己就在那儿各种算法的推演，或者是这种尝试。我对AI持乐观态度，真的帮我很多。 以后机器人来了硬茬儿，你会重点喜欢什么？惠州不错，有些深圳早期，我去了惠州那个双月湾、巽寮湾那边转了一圈，然后海边转了转，也是有几个朋友、同事好久没聚一起了。 TypeScript前后端一把梭，对，现在就是这样，我基本上就前后端一把梭了。原来还说想做个前后端分离，一看太麻烦了，算了，直接就整个整到一起，反而更简单。 昨天隐痛订阅了一个月ChatGPT Plus，也要看你干什么。其实你要正常对话，其实可能也还好，这主要是你如果要真的解决工作上的一些问题，就还是有必要的。 渗透测试AI一出，感觉以后软体工程师也要标配渗透测试了。这个东西是必然的。你看我现在所有的代码写完，我就让他去配套的写测试用例，包括接口测试，包括甚至end to end，前端的整个UI的测试。包括从安全的角度再去梳理一遍项目，看还补充哪些，包括哪儿性能不好，你自己去分析，然后你自己去改。比如说你问他，你还缺哪块儿？觉得还缺哪块儿？他就给你列出了一大堆，你挑哪些东西是值得做的，哪些东西可能确实有点太麻烦，或者是没必要，就算了。 ### 高强度开发体验与AI自动化部署 就看你怎么欺负AI，牛马AI想要被用起来，自己做一个更马牛。这个也是我一个非常深的感受，就是现在我自己更忙了，非常忙。我现在已经在这个屋子里待了好几天，很少出去，每天只睡五六个小时，所以睡到有点感冒了，嗓子也有点哑，估计得要休息几天了。但是确实这一段时间我的感触很深，以前我们做系统，单拿我们现在给自己业务做的这套系统来说，至少要三四个人做两三个月，这是必要的，因为现在至少有很多的模块功能，我估计代码也得写了有几万行至少了。那在以前的话，你要是定需求、定设计，再开发再测试，我觉得没有几个人干至少几个月下不来，还要测试回归什么的。但是现在基本上我一个人全搞定，而且我可以随时让他改什么就改什么。这儿不好看，报错了，我就截个图，把报错截图扔给他，说报错了，自己看看怎么回事。说这个界面不好看，你给我优化一下，全是这样。设计产品、开发测试上线部署，全我一个人干了，全我跟AI干完了。然后一看功能搞得差不多了，我自己稍微测测差不多了，就说好，提交代码推到线上。因为提到Git上，Git那个Worker就直接会从Git上拉，直接就部署了。只要我一看部署没什么问题，线上再点点就扔给他们去用了，非常非常夸张，我认为是。然后现在天天就会有一种感觉，就是你不把这个AI用满，你都觉得很亏的样子。 用什么模型写的？这个是Trade它自己带了一个模型Auto Mode，它可能应该就是几个大模型混在一起吧。当然你也可以自己去选模型，什么GRM的、或者是质谱的、或者是DeepSeek，它都可以选，你自己可以配也可以。 Web Coding会用DeepSeek吗？现在没有，我就直接用的Trade这个Auto Mode，我觉得挺好用。同感，效率杠杠的。这个效率非常夸张。 ### 非研发人员的AI赋能与提示词迭代 AI要涨到头了吧？涨得太过了。我自己感觉不是，如果你真正亲身的去做过这个Coding，你会觉得AI生产率太高了，它绝对不会到泡沫这个级别。尤其是我现在就感觉，你像AI给到我们公司的那些同事身上，就一些小女生，她其实还用的不是很好，因为用的很初级，就这种纯粹对话。我有个需求，你帮我看看这个东西，比如说我们要做一些侵权检测东西，他会扔给豆包说你看看我这个东西有没有一些侵权问题，用的非常初级，很多时候要翻来覆去的用。后来我给他们讲了一下，我说你不能这么用，你要把你要的结果、效果写清楚，然后扔给AI，让他去给你写提示词，写完了之后呢，你再扔给AI，让他去根据这条提示词跑效果，你看这个效果符不符合你的要求，是不是你要的。如果不是，你再去让他再去修改这条提示词，就相当于你有一个迭代过程，不断迭代这种东西。然后甚至你可以让他从一些反面来给你修改或者提出意见，比如说我们做一些侵权检测，你就告诉AI，你是一个亚马逊的审核人员，你从亚马逊的运营规范来看，你这个东西有哪些问题，让他从多个角度来做。 所以她听完之后回去，哇一下他们几个人的效率就一下子翻了好几倍。以前可能要翻来覆去的对话，基本上最后整理一下提示词，让AI输出一个标准化的结果，就是一个标准化表格，比如说有哪些侵权的项，多少打分的一个评级，一下就搞定了。非常快，以前都是一些非结构化的，你要去读他那个文字，现在全部结构化，最后一看评分，百分之三十分的就不需要处理了，五十分以上你要看一看，一百分的基本上是pass，肯定有侵权了，不用管了。所以整合一套提示词做下来之后，相当于解决很大一部分问题。 Web Coding会DeepSeek吗？哦，这个看过了。一天顶十天，差不多是这种感觉。我觉得我这十天至少干了得有一百天也差不多了，三个月的工作量差不多了。 稍微看看评论。一句顶一万句，对。未来的程序员头不会秃了。对，头不会秃，但眼睛会瞎。这几天我就觉得太费眼睛了。 ### 老程序员的架构优势与应用变现探索 Power Mode是相对的。我觉得现在我自己用起来，基本不再存在泡沫。我现在的有种什么感觉呢？老程序员焕发第二春的感觉。一下子觉得自己又行了。以前都觉得开发东西太费劲了，成本太高了，现在我觉得真的，我只要有想法就能把它做出来。而且对于我们这种人来说，它会有一个好处，对于没做过工程的人，他很多东西描述不清楚，他可能说描述想法，我想有什么的，但里边很多东西，他第一个看不懂AI给他返回的话，第二个他没有办法准确描述，比如说我要加一个缓存，我要配数据库，这些基本东西，甚至我要做一个什么队列，他都解释不清楚。所以他驾驭AI去Coding的能力就会（受限）很多。但这个东西对于我们这种老程序员来说，或者说架构来说就太简单了，我可以很清楚的描述我想什么东西，甚至指出来它有哪些问题，甚至在一些关键节点上去指引它。所以我的效率哪怕说咱们都拿AI工具做Coding，我认为我的效率也会比那些没做过软件工程的人、没做过程序员的人效率高好几倍。所以这个系统，你看我做可能几天时间就全部做完了，但你要让比如我们公司那些小女孩做，我估计她得捣鼓一个月两个月，要不甚至可能做着做着就疯了。所以我这个焕发第二春了，现在强的可怕。那个最高订阅版本用的还挺爽。 光Coding没意思，你得做需求，有人买单才会产生。对，这个是个问题。之前一直没有做，问题就是不知道需求在哪儿，或者我自己也没什么动力和需求。现在这个需求已经是疯狂压过来了，所以用AI就是疯狂的在解决这些需求。然后现在我大概理解这些能力之后，我自己也有很多想法，我可能会慢慢开始做一些工具或者是应用，可能就直接挂到网上，看能不能有一些自动的被动的收入。有好的想法都可以尝试，甚至我觉得双色球预测生意都可以扔到网上去，估计都能卖钱。包括给ERP做的SDK，我看网上也没有，我估计都有卖钱可能吧。 ### 企业AI转型挑战与高定制化开发实战 一人团队是可以的，但是大公司流程瓶颈，很多节点是不同人介入。对，不同部门。大公司有这个问题，我也跟旁边很多公司朋友交流过。现在因为我公司小，而且我说了算，我想怎么弄怎么弄，确实效率非常高。但是大公司就会很麻烦，各种权衡、各种以前的流程、各种想法，确实就会很难。大公司推AI会有很多障碍，而且这个东西一定是一把手工程，不是说定一个某个部门的KPI就完了，一定是一把手从上往下推才行。反正大公司确实比较难，但是我觉得以后未来一定是利好像我们这种AI Native的。以后我会把整个公司变成一个AI Native的，包括我们现在其实所有员工都已经AI了，我的合伙人也在用AI做广告的自动化投放，以后我可能后面还要帮他去做一些工作。整个运营，所有的业务模式都会建在AI上。所以当你变成一家AI Native公司后，你的效率和产出会远远大于传统公司。 前端工程师最近在搞些公司小专案，架构设计前后端硬肩扛，深入通感。现在就是这样，如果你对需求有很好的能力，对架构和技术有经验，效率会非常高。比如像我这样的，我觉得我效率非常高。现在基本上给我一个需求，像我朋友亚马逊那需求，前天提的，前天我在他办公室就开始写。我基本上除了有些网络爬得很慢，然后测试一些东西，基本当天就程序写好了。第二天我在家又给他重新优化了一遍，包括爬取效率、补充了一些数据。昨天晚上跑了几个小时，跑完了一万多条数据。他从第三方的工具，包括页面上一些Soft Time找不到，给不了这些数据，很多工具只能爬前几页，或者想要的字段没有。定制化能力极强，想要什么都可以，想要什么Excel格式都可以给，甚至给个界面都可以，所以这个很夸张的。 大飞在哪里？我现在在广州，在番禺这边。 甚至在专家上Cloud还能帮我控制iOS模型模拟器帮我测试。对，现在是这样的，我这边因为是Web应用嘛，他就会调一些浏览器过来测试，他也会自己测试。 AI确实带来生产力的进步，但是目前阶段也是泡沫。这个东西你要说它泡沫吧，在某些领域确实有，某些阶段也有。但是生产力确实很猛，非常非常猛。 我也是通过Web Coding反向学习Python语法的，以前纯万行，现在我已经自己做科研团队的数据库Agent，药物的设计流程，还有咳嗽声音检测的软件。挺厉害。 GPT Pro，天天自愿加班是这样的，做不完的东西。你突然有想法，甚至没有想法的时候，你就让AI自己干。你说我现在累了，你把整个项目梳理一下，看看还有哪儿补充的，是不是要补充测试，是不是要优化哪个地方，让自己干就行了。 每天有Go，但是现在Plan项目没有以前用的头很多了。差不多吧，我这边也是。很多时候我会有一些大的需求的时候，我先让他通过Plan计划一下，Go基本就是会更无限循环来做嘛。我估计现在Trade好像还没有Go的功能，但是后面肯定也会加上。但是我觉得他那个Plan的功能也挺好用，基本让他先做一个计划，你去改他计划，看看有没有调整的，没有就让他按这个计划来做。 你之前玩B，现在有了CodeX，好多链上黑盒行为现在也能透明了。确实是。 所以Web Coding是老程序员的伟哥，扶我起来，接着奏乐，接着舞。很形象啊，我确实有这种感觉，以前都觉得开发东西太累了，太复杂了，成本太高了。但现在我觉得这个东西强的可怕。我现在都强迫自己在学习，要不然你会沉在里边无法自拔，跟网上有些段子一样的。 ### AI理解能力进化与双色球程序插曲 AI在单片机开发能力可能还在初级阶段。这个可能是，但是进化很快，我觉得像Cloud、GRM这些模型在Coding这个领域都会进化很快。现在可能还有些东西做不好，包括我用Web Coding有些东西它也做不好，比如改来改去改不好，或者有时候多嘴，做很多多余的东西，会有一些问题。但是我觉得也已经很强了，它至少解决了你好几个人才能干的问题。而且对技术和项目的理解，甚至对沟通的理解，比以前强很多了。比如昨天我要让他把图片上传到一个Blob的存储里边去，线上Blob存储里去。我那个还打错了，Blob写成了Blog。但是它很容易就识别出来了，它很清楚就识别出来，不存在说把你当成博客的概念，它知道你打错了。所以说这个能力真的很强。 还说一个很有意思的事情。写双色球程序嘛，因为之前那个朋友跟我一直说跟AI对话想让AI做双色球预测，AI比如豆包什么的对这些东西会稍微敏感一点。你对话多了，安全护栏会出来，开始拒绝回答你的问题。我一开始也是很担心说会不会不给我写这个程序，所以我还特意编了一套说辞，说我现在要做一个解密的小游戏，密码可能是由两部分组成，一部分是一到三十三个数字，另一部分是一到十六个数字，我这个密码是由这两部分数字从中选出来一个组成的。里边没有提任何关于彩票双色球这些概念，就是一个解密小程序。然后AI拿着我的需求之后，上来就跟我说：“用户想要做一个双色球模拟程序”。我一看这个我都有点傻，我这里边没有出现任何这样东西，就是纯粹一个解密程序，他都猜到我要做一个双色球的预测程序，把我惊了，真的。 ### 多Agent协作趋势与驾驭AI的壁垒 大飞对多角色多Agent怎么看？不是一个Agent主Sub Agent，而是多Agent协作？我觉得这个是未来趋势，我现在有时候也开多个窗口，多个Agent多个任务在同时跑。一个任务跑设计，一个任务跑开发，一个任务跑优化。我觉得这个是一定趋势，一旦规模上来了，并行化是一定趋势的，他自己Sub Agent也会做这个事情。 考虑教学嘛。我觉得这个没啥教学，大家就用就行了，真没什么可教学的。但是剩下的那些我对软件工程、技术、架构的理解，这东西也教不了，都是常年累月积攒下来的，在我脑海里已经很固化了，也没法教。所以我觉得没什么教学，大家使用就行了。 精准描述是一个关键壁垒。这个很重要，确实是。包括你能够更精细的去跟AI做沟通，这很重要。至少很多你没做过的，你都不知道AI给你返回这些东西是什么意思。比如AI给你返回一个数据库表，你都不知道意思，或者你都不能指导AI去给你要什么数据。所以我觉得像我这种老程序员，相当于占了一些优势。 目前AI Coding最大的瓶颈是自己，必须知道且准确用词，你不懂说不出来做不出。这个东西在细节上会有些影响，如果你不能准确描述，把控可能会有些问题。但是如果你真的不知道怎么弄，你就让他自己出方案。出完方案之后你看一看，大概明白这里边的东西，然后再来做判断。如果搞不懂，你就再让他细化，我认为也是一种方式。 ### 想法与执行力的改变 现在卖的是想法解决问题，反正我觉得是现在我有很多想法，像我这种人就是本身就想法比较多的，以前都觉得，哎呀不想动不想实现不想，现在我觉得就强的可怕，没准这个哪天就做一些工具做就开始了，我觉得一旦踏入这个东西就停不下来了。你想想我都已经放弃，本身都放弃走技术这条路了，但我觉得现在有很多东西可能可以做。我那天都兴致想说，哎给我们家孩子是不是可以做点这个学学英语的工具啊或者什么的，可能定制化的一些东西。对吧，就是现在就是定制的需求，我觉得是满足的蛮好的。你比如说以前我们开发系统，那业务部门说提个需求改个，哪怕说改个字段改个展示显示，可能也要好几天时间，对吧？现在我就是那小姑娘坐我旁边坐我对面，我说来你有什么需求你提，提完我现场给你改，改完了就上线，就这种东西你知道吧，非常夸张。 ### 当前的主要方向与需求解决 现在公司几个人方向是什么？让我把这个调大一点，看不见这个字儿了。我们现在公司广州这边其实主要是做这个电商这块，跨境电商为主的。我自媒体其实就我加一个小助理，就这么两个人。公司可能人多一点。大飞现在主要做什么方向的需求？其实我现在这段时间，我第一个主要是解决我们公司内部的运营方面需求。因为她们很多小姑娘嘛，之前也没有系统，就一些 ERP 啊这东西，还有一些电商的后台，她要把分布在各个地方的数据打通，甚至我们还有自己一些独特的需求在做。所以她们以前都是用 Excel 管的，我也没管她们太多，都是用 Excel 管，然后管得也乱七八糟，我一看那字段乱七八糟的各种东西，然后好几套 Excel，就有人专门来管这东西。我说这个以后一定会出问题嘛，随着规模上来了以后，你可能管起来很费劲。那一个 Excel 里边好几千条记录，我说那我就给你搞个系统你们来管吧。所以现在我基本上把 Excel 数据全都导到系统上线上化了，操作起来管理起来就很方便，包括几个 Excel 之间东西可以关联上，这就很方便。 然后就是给我身边的朋友做了几个他们的需求，比如说他在他公司的一些需求，他个人的一些需求。后面如果把这些东西都解决完了，我可能会开始做我自己的一些需求。我自己可能想了一些好主意，当然如果咱们频道观众有一些人有什么需求也可以跟我说，如果我可以力所能及的话，我觉得也可以做一些，因为现在基本上整套流程我都跑通了。本地开发完只有提到 Git 上，然后直接就推到线上去部署了。这个整个上线的这套流程东西跑通了就很快。当然有些东西我可能也没涉及，比如说做一些 iOS、安卓这个东西我本身也不擅长，然后也没涉及，但至少现在做整个应用方面是没有问题了。那些东西我可能在研究吧。 ### 代码审查与开发模式 G2 5.2 真的追上 Cloud Office 4.6 了，这个可能还差一点，但基本上我觉得它跑分上还是蛮接近了，尤其在 Coding 这方面吧。Code Review 嘛，有些技术自己也不熟练，一些产生怎么保证质量？不做，我认为就是不做 Code Review，因为你 Code Review 看不过来。你只是在 Review 它的方案，比如说你在做这件事情之前，你让他出设计方案，你觉得这个功能可能很大和影响很多模块，可能和现有的功能有关联，你就让他出方案，出完方案你就 Review 这个方案，然后你看看哪些方案里边可能有问题，然后就让他去做就行了。你基本上没有办法做 Code Review，你像我这十天做了这么多项目，然后又产出这么多代码，全部都是从零开始的，你基本上没有办法做 Code Review。你就让他自己去改，然后你只是说测试的时候发现什么问题，你让他把所有的日志、错误信息这些东西做好一点，让他做一套统一的地方可以查日志或者是统一的处理，你就让他只要报错，你测试完你开发环境你点吧点吧，如果是有问题，你就把那东西截个图，你说这儿不行，这个功能不 work，报错了你去改，我就是这样不断的去反复这样做这个东西。有些技术自己也不熟练，这个没关系的，现在都是这样，因为它效率极大效率极高，你跟不上它的。 ### 休息与重构 如何保持身体吃得消？哎呀，这几天真的是有点吃不消了，必须得让自己稍微休息一下了，要不然确实很累，这个东西就真的跟吸了毒嗑了药一样，停不下来的，所以必须得自我调节一下。 捣鼓厨房设计的方案一个月卡在橱柜出不来了，快疯了。我自己的感受是这样，如果说哪个地方卡住了，你持续的搞了比如一两天甚至好久出不来，让他重写。按照以前我们讨论这些需求都不变，重写重新推导来一遍。这个东西在以前我们做开发时候大家都知道，重构甚至重写是一个风险非常大的事情，哪怕说一个需求架构设计完了，说要重构它重写它，都是一个很痛苦的事情。要保证跟以前的匹配度、兼容性、功能不要出错，也不要出 Regression，就很痛苦。但是现在我觉得有一个非常好处就是说，你基本上可以让 AI 随时随地的推导重来重写重构。你像我不就是吗？写完了第一遍之后，我觉得有问题解决不好，效率太低，来给我就在那个原项目上，Python 代码还在那呢，按照咱们俩讨论的需求，还有你现在已经实现功能你自己梳理去重写，就写完了。写完了之后看看可能还有一些 Python 残留的，我说那现在已经重写完把 Python 残留给清理一下，好了就完了。就从一个 Python 项目直接变成 Node.js 项目，这在以前基本上是一个不可想象的事情。 ### 行业经验与 AI 开发的结合 中国算力不足咋追上 Cloud 的？牛津大学毕业？没有没有，我不是牛津的，就是随便穿了一件衣服。虽然不是专业计算机的，但是我优势是我知道行业需求痛点。现在是这样的，如果你再有点计算机或者软件开发的背景的话，就会更好。你做起这个事情来，比如你有行业专业的东西，知道想做什么，有需求在，然后你去描述这东西描述得很清楚，然后再有计算机的一些经验，你能够很准确的让它变成一个系统，我觉得会更好。现在我身边很多朋友在电商行业的，他有很多的问题就在于说他很清楚这个需求，但是描述不出来，跟 AI 讲都讲不明白。所以他这些想法很多是变不成最终能落地的一个东西，这是很痛苦的。所以他看到我，就把需求讲给我，我让 AI 来实现，就会比他自己来捣鼓效率高很多很多。现在只要你愿意，你就是超人，反正我是这段时间 Coding 的感觉就是这样的。像我一个人能干以前可能需要几个人的团队要干几个月的事情，非常夸张。 ### 定制化需求与老程序员的优势 行业专业定制化 SaaS 将会有大的需求。我觉得会是。现在你基本上看我做的都是一些定制化的东西，其实在企业里边还是个人，以前有大量长尾的需求是没有解决的。因为以前开发的成本很高嘛，我们都要找一些标准的 ERP、CRM 或者 SaaS 工具来帮你解决需求，有时候用的也很不顺手，因为它都是解决的是公共需求嘛。但我认为 AI 出来之后就会有很多定制化的需求在。你比如说亚马逊的爬取就是一样，从第三方卖家精灵这些爬不到想要的自己数据，或者只能给两三百条记录。所以就有大量的定制化的需求在，而这种东西都是没有被很好解决的。所以你看我给他定制了一个亚马逊的爬虫，你说爬哪个店铺，想爬哪些数据都可以定制，而且改起来很快，所以这个我觉得是非常不一样的东西。 老马能好，大学毕业的菜鸟基本完了，哈哈。反正我觉得对于像我们这种老登来说嘛，现在没什么东西，但是经验很多。踩过的坑很多，我们对于这些概念的理解积累了很多。现在有了 AI 帮我执行，反而有了一些优势。有些新人，像我之前朋友那电商公司，本身是搞电商的对技术都不太懂，以前的人都走光了全被裁掉或者换掉了，以前做了一大堆遗留系统，整个技术部只剩下两个新来的小朋友维护。有一天晚上十二点给我打电话，说大飞过来来一下，系统搞不定了。过去看一看，就一个小孩，线上的消息队列 MQ 挂了。那小孩以前没搞过，甚至连 MQ 是啥都不知道，也没操作过线上的系统，线上 Shell 连基本的命令都不会。他以前可能只做开发，线上部署没什么经验。他说前一段阴差阳错执行命令把它解决了，现在不知道找不着那命令是什么了。我就说你看 Shell 的 History，帮他翻 History，把原来的命令找完了。当时我也不清楚没看过代码，只知道有些问题，帮他把 History 翻出来，把之前的命令执行了一遍，哎好了，就先这么凑合用吧。年轻人他其实没有遇到过这些经验，解决起来就很费劲。我去的时候他也是看线上的日志，然后问 AI 怎么回事，就很搞笑的。但是老登嘛就是经验比较多。 ### AI 接入工作流的实践 货代 ERP 如果用 AI 接入工作流呢？如果是做过电商的应该知道，有很多这种 ERP 或者是 OMS 这些系统。有些 ERP 领先的它是有些开放接口的，但有些接口限制，比如白云 IP 白名单的限制。所以我相当于第一个把它标准的接口拿过来，全部实现了一遍。第二它里边其实很多系统有一些是没有开放接口的，这时候就需要通过技术手段把调用的接口扒出来，让 AI 再重新写一套。就是相当于走登录的这套逻辑了，不是走正常 API 的逻辑。然后再去执行很多功能，包括去拉很多数据。所以我相当于实现两套 ERP 的 AI 接口，那就可以跳过它原本的很多限制。当然这个里边有很多技术点，但基本上也比以前效率很多。你想以前的话五六百个接口，你全部实现封装一遍也得很长时间，现在你直接让 AI 写，把整个 API 文档入口给它，五六百个一会儿全给你写完了。然后从浏览器抓接口，直接把请求包抓起来扔给 AI，响应的结构也扔给 AI，说你照着请求跟响应自己去封装接口去，咔咔咔一顿干，非常快，比你自己干起来快多了。 ### AI 测试与实践方法 美股 ETF 如果只能选一个长持，你选 QQ 还是 SM？这个我就给不了专业经验了，看群里大家给什么经验吧。 做架构 Review 和 Trade Off 就好。嗯对，是你这属于被迫信任了。 AI 做测试和人写的区别很大，但没关系啊。因为它有一个步骤现在还取消不了，就是人还是要稍微测试一下的。但是你可以让它解决其他问题，比如去写单元测试，让 AI 去做前端的测试，甚至冒烟测试、集成测试。那你最后上线前一定是在本地或者预发环境要做测试的，还是要人验证的，因为毕竟是一个给人用的系统嘛。其实 AI 会有一个问题就是，写完了很大的功能百分之八九十都写好了，但是还会有一些小问题，比如交互处理不好，你要在测的过程中让它去改。 Loop Engineering 概念挺好，怎么实践？我还没有大量的实验，但基本上思路很像了。就是设定一个目标，让它去迭代就好。比如说现在我亚马逊这个爬虫，我设定一个目标，把爬取的时间控制在十秒以内，现在可能六十秒，你就让它去做就行了，它自己就会去优化这个事情。其实就把这个 while true，负循环最关键的是跳出嘛，什么时候 break 这个循环，只要把标准定好了，其实它自己就能干得很好。 ### 门槛、工具消耗与重构 这样下去是不是就等于没有门槛与加速差别了？就如同大家都能做网页，就没人在乎呀，单单做软体就没有差别。我觉得还不是没有差别。你比如跟我公司小同事，按理说都能用这套工具没什么门槛，但是用的效果效率还是有很大差距的。做这么一套系统他去做可能也要好长时间，因为他描述不清楚不知道怎么测不知道要做什么。对我来说一开始我就是非常清楚的，而且有很多沉淀的 knowledge，可能三天做出来了，他可能得三个礼拜至少。所以我觉得在这个 knowledge 方面，指导 AI 方面是有很大区别的，效率差距还是很大的。 大飞 token 是买的大厂 API 自己本地模型生成的？我 token 用的 Trade 这个 Auto Mode，买了订阅之后无限用的。我买过大厂的和中转站的，消费太快了。像对我这种 AI Coding 的消耗太快了，充了个 GPT 十刀不到两个小时用完了。所以基本上得买尽量便宜点无限性价比高的。真正在做深入 AI Coding 的会非常清楚，AI 的消耗速度是非常非常快的。 是企业系统连重构都不允许，推翻重做某个功能更不允许。这个看企业的想法了。如果企业太大了太复杂了，确实有难度，但是一般中小企业不用太考虑。一切为了效率一个目标就好。 其实看提问的艺术。确实会有这个问题，提问越准确，效果越好。如果周围有人经常需要讲给大飞，建议大飞推出自己的 Skill。我其实有自己的 Skill，但是没开放出来。关键还是有了 Skill 或工具之后怎么把真正的东西做出来，还是有很多人的参与。 菜鸟更愿意学习新技术更有创意吧。其实现在技术我觉得都不是重要的。再去学个 Python 学 Node 呀这些框架我觉得不重要，关键是要有基本概念。像我比较杂涉猎比较多，跟 AI 大概明白要做什么事情都可以去指导它。 Web Coding 出来代码全是技术债，写出来后要花三五个月时间重构，不过即使算是重构也比手写快多了，但是不重构简直没法用。它确实写出来代码很多有问题，所以在做的过程中，我就不断让它去重构，比如公共组件提出来，数据查询设计优化是不是可以优化，测试是不是可以补充。我做这实际上是不断在让它重构的。即便是这样，它重构完的效率也比我快很多，让它重构让它重写都没问题。 ### 跨专业合作与AI辅助开发 在和计算机朋友一起开发，有的微软的朋友，本团队也有计算机的老师，我们是本专业人加计算机的人一起解决行业需求问题，纯外行确实描述不清楚。目前开发出来一款科研周边辅助写论文、基金设计、实验的平台，挺好的。我觉得专业的人跟计算机合在一起，确实效果会很突出。之前带团队带新人做开发，自己主要负责系统设计，现在还是做系统，然后让 agent 执行，差不多这意思。agent 的执行可能比人写代码还快很多。以前好的程序员一天写个几百行代码就不容易了，现在 AI 一天写个几千几万行都是很容易的。因为服务器系统不做风控，你才能这么做。 ### 线上服务的安全性与Web coding体验 其实要看什么，我觉得现在很多线上的服务其实已经做得很好了，包括安全性，只要按照规范去做，就不会出太大问题。它的很多东西也都是加密的，当然自己在实践的时候，在关键的敏感数据实验加密都可以。Web coding 2025年末突然就变得好用了，不是完全黑盒像魔法一样，突然达到起点，古法编程应该回不去了。确实是，在去年2025年其实还没有这么明显的感觉，也没那么好用。但是今年，尤其在现在这个阶段一用，确实效果翻天覆地，后面可能会越来越强。古法编程确实回不去了，手写 coding 我认为很多时候没有太大意义了，从各个方面看都没有什么意义了。关键是能够理解代码就好了，能够去指导 AI 去修改就好了。几千行的代码，看起来费劲，脑子都要炸了，让 AI 去干就完了。 ### 运维自动化与支付接入 做运维的爽翻了，机器和机器的效率沟通太高了。对运维也是，运维比之前简单很多了。以前运维还要考虑很多东西，其实运维以前很大一个趋势就是要做自动化。像我们做很多的监控、做告警，本身就是想用自动化来解决自动化的问题。以前确实做的不好。现在运维也会省好多事儿，比如有一个庞大的系统，有一套班底在做运维，确实也省好多事。Stripe 一套都是 Cloud 写的，我现在还没接支付，但是我看了一些海外支付，基本上它也都做了 MCP 或者 Scale，直接扔给 AI 说把这个东西接进去就好了，现在接支付都很容易了，一行代码接进去了。 ### Claude封号与模型能力差距 Cloud 有被封号了吗？聊聊使用经验，被封了三个，这没办法。现在封得更严了，我看整个杭州地区都被封掉，反正整个中国都要被封的。两年现在 VPS 开浏览器注册 Cloud 第一句话就封了，我买了个号用礼品卡注册了好几个月。我觉得现在我自己用起来感觉，用 Cloud 也用 GPT，很多模型能力现在逐渐确实在打平，即便是它在现在来说是最强，但是稍微过两三个月，其他模型能力就上来了。大家都在互相争流，能力差距基本上拉不开绝对性的距离，基本上就半年到一年左右距离，稍微等一等，其他的东西都会上来。而现在最关键的是有没有足够的算力让 AI 做多些推理，这是一个很关键的。它一做推理，性能就会好很多，所以要找一家大厂，有足够的算力做推理就会好。现在 AI 能力已经很强了，不像以前，它对你的话术理解，对你想要表达的意思含义背后的理解真的已经很强了。就像我写程序，很多时候说的都很模棱两可或者很模糊，它都能够很准确地 get 到你的想法，这都叹为观止。 ### AI写代码的成本与交互体验 在海外用 Cloud 二十美金两百块钱够用是吧？海外确实挺好的，但如果是特别大量的编程可能也不一定够用。大飞可以指挥 AI 往那个方向去写，写错可以骂他，很过瘾的。现在确实我有时候也骂他两句，写对了我还会表扬他两句，OK，不错，做得不错，就是这么做。我会让我小孩从 Linux 开始学，学好编程语言真的没那么重要了。我觉得没那么重要，你要明白整个计算机体系里边都有哪些概念，包括软件工程里边有哪些概念，比具体那个概念在做什么要重要。当然也有可能不经过那些实践，也不能够太准确理解这些概念，但这东西就是一个相辅相成的。未来知道什么东西会比知道这个东西怎么做出来要重要。还是要搞自己的算力电脑用得踏实，没有流量焦虑也可以，有资本就可以搞。 ### 开源模型进度预估 大飞问一下，不出什么意外的话，是不是年底左右就 Facebook 开源的模型了？我觉得开源模型到年底吧，六个月基本上可能就能达到现在 Facebook 的这个性能了。因为马上会出一期节目，Open Research 出的报告认为开源模型的性能差距跟领先的头部也就差三到六个月，差不了多少，所以半年基本上差不多了。 ### AI辅助开发的瓶颈与系统架构控制 开发了好几套应用上线了，最后瓶颈在哪？在于品味复杂度，大量验证控制成本。它可以无限不停地产，但是要你的品味与期望是需要人为控制的 effort。确实是这样，我也是在控制我写的程序。如果你按照它的很多建议来，系统会非常快速地膨胀，它会给你堆积很多功能出来。先不说这个功能是不是想要的，确实加了很多无用的功能，有些确实过度。所以你要让它先出方案，大的功能先出方案，方案之后要去 review 哪些功能是不需要做。它可以给出十几个建议，你告诉他只需要实现一二三，剩下的东西可以考虑。你要控制，包括上次它出了一个方案，我有私密的信息要在本地做加密，它给出一个方案比如选用阿里云的 KMS 密钥管理服务。我觉得有点复杂，没有必要，而且比较贵要花一笔钱。你给我出一个本地加密的方案，那就出了一套更简洁一点的、不需要依赖那么多的服务。其实无时无刻不在控制它。这个跟脑子里这个 picture 有很大关系，如果没有任何概念，完全跟着它走肯定是不行的，最后就会一团糟。但一旦脑子里有非常清楚的 picture，它逃不出你的掌握。 ### 移动端操作Agent的体验 大飞你用什么 agent？会用手机来操作 agent 吗？我之前一直用 CLI，现在用 Telegram 来做 agent。我现在基本上用 Tree Tree，因为它本身也支持手机版。比如我连上之后，在外面手机上就可以给它发命令让它在家里电脑执行。agent review 多次可以稍微对抗降智，简单工作 AI 可以大规模横向扩展，靠工程方法跟 type system 降低搜索空间有一点帮助。反正就是不断让它去优化自己，自己写代码自己去优化，发现有什么问题。我觉得学编程还是很有必要的，倒不是去写代码，懂编程才能知道让 AI 做什么。能够让 AI 效率高地做事情，跟我这十几年的开发经验是有关系的。以后学编程可能跟以前不一样了，可以跳过必须手把手执行操作的过程。关键的是理解 full picture，理解这些 concept 是更重要的。 ### 代码质量与性能关键点 未来的方向还是要面向接口 contract 和测试，觉得写的代码质量不行了，基础债多了就会全部删除重构，只要单元加集成测试通过，没有遗漏，配上一点人工会变成编译器。这也是可能的，代码质量不行其实已经不再重要了。因为很多时候你也不去 review 代码，所以代码质量究竟是八分还是七分已经不是太重要了。最关键的要关注一些性能点，比如用一套系统，知道瓶颈或者真正的性能点卡在哪个地方，比如大的列表加载、大数据的加载、数据库查询，或者安全的点在哪。比如有些地方是单点的，有些东西是没有加密的，你大概心里有数。这些东西指出来让 AI 帮你解决完就够了，剩下普通代码写得多漂亮不重要。它执行上可能也差不了几十毫秒的，如果真的性能很差，那早就解决了。 ### 杂谈与互动问答 纸杯对健康不好，建议换陶瓷杯。对，我有个陶瓷杯子在那儿没拿，因为这个纸杯子是前两天喝药用的。听劝，大飞做的就是一个听劝，换陶瓷杯。今天确实嗓子有点哑了，要休息一下。安卓那个 CEO 一天到晚磨磨唧唧的，等过几年模型性能追平就没理他了。说实话，现在 OPPO 确实好用，不得不用罢了。反正别人什么样无所谓，能用你的产品赚钱就行了。在海外反而要用国产模型降本。海外模型感觉确实挺贵的，大家搭配来看需求。风控指的是 API 不够用的时候，模拟登录去操作。不是特意要这么做。第一个，很多传统厂商的系统确实做得很烂，一大堆漏洞可以钻。第二个，你 API 做得不够好，给一大堆限制，那肯定想办法搞了。这属于八仙过海各显神通了，包括爬亚马逊数据也是一样。OPPO 4.8 过去一个月烧了两千两百二十三个 million token。我这个看不到烧多少 token，反正它是无限量的，我使劲烧。国内外自媒体平台哪个好一些？X、公众号、小红书、抖音、油管各有偏向，跟用户群有很大关系，改天换一期话题来说。硅谷高薪程序员现在会不会尴尬？全球裁员潮会不会来？裁员一直有。但至少对程序员本身技术的冲击还是很大的。请大飞哥喝杯咖啡，谢谢。YouTube 的月亮大叔上最新的法案讲美国大学教授硅谷创业者公司叫 Transnormal。KV 缓存会比较重要。现在上下文太多了，它会自己做压缩，压缩完要重新理解一遍。KV cache 这个问题迟早会被解决掉的，记忆的东西不是太难解决，有很多种方法。质量控制接到流程里，有几天没 review，回来看还有二十几个输入项，在公司可能早被开了。公司可能控得严一点，但我们这种小公司无所谓，把功能做出来能用就行了，一定会有冗余的，就省我好多精力。大公司很多垃圾代码多的是，屎山代码没人维护很快也就烂了。大飞一个月 token 费用得花多少？现在买的最高级会员，一个月一千多块钱。比招几个人省多了，国内招程序员一个月大几万块钱，还不能 7乘24 小时干活，还有情绪和管理上的问题，现在都不需要。 ### 涉密环境与资深程序员的优势 我们一些工作上是不能上云端算力的，公司也架不起服务器，感觉可以用在线服务做好脚本在内网也是办法，但涉密信息脱敏后不能上外网。这种最好在内部搞几个卡，自己找个开源用，也没有太贵。如果成本担不起，还不能上云，那做的得多传统的生意或者多难的生意啊。热点测试工具，比如 AQTime，好，我回去也研究一下。现在工具、框架出来太多了，知识也得更新。其实新学编程应该多深入，花了半年学了些管理基础，也做了两三个小 project，看来比较复杂项目还需要有资深成员来架构。资深程序员主要是见过吃过，理解复杂东西起来会有自己一套方法，会把一套很复杂的拆成逐步稍微更简单的模块。初级程序员看到一大坨东西可能就乱了。资深程序员本身有一些经验、框架和实现思路的套路可言，看多了自然熟悉，会慢慢把东西拆成可理解的东西。现在反正让 AI 梳理都可以，比如写完项目之后让它看看有什么组件可以提取的，有什么可以重构、需要改进的地方，自己出方案，然后核对一下。