Shan Guan

某大厂AI Agent从业人员

[Shan Guan @GuanShanVIP]

I have some information that may be helpful: when the traffic anomaly occurred, it showed a large amount of usage coming from Exec, but I actually only use the VS Code extension. Before the anomaly appeared, VS Code had frozen several times. I’m sharing this information in case it helps.

[Shan Guan @GuanShanVIP]

codex绝对有问题了。吃了个饭，啥也没干，额度就没了 @thsottiaux

[Shan Guan @GuanShanVIP]

破窗效应在代码里照样成立：第一段垃圾代码不是技术债，是一张许可证——它告诉所有后来者，"这里的标准就这样"。
而 AI 是史上最听话的后来者。它把上下文当成最强先验，照着烂代码的样子去对齐、补全、扩写。人类一次砸一扇窗，AI 一次砸一整条街。
AI 没有 taste，只有上下文。喂它一座废墟，它还你一座工业化的废墟。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

群众决定历史的可行域和长期方向，关键人物决定分叉点上走哪条路、以多快的速度走。

尺度越大、时间越长，结构和群众的作用越大；组织越小、阶段越早、技术不确定性越高，关键人物的作用越大。

[OpenAI @OpenAI]

We heard you wanted to use Codex rate limit resets on your own time.

Starting today, we’re rolling out the ability to save rate limit resets to use later.

We’re starting Go, Plus, Pro, and Business users with one free reset:

[Shan Guan @GuanShanVIP]

分工过细是甩锅的温床：出了问题，研发怪需求、怪测试，责任在角色接口处蒸发。
AI 时代会终结这件事——跨界成本趋零，分工不是变模糊，而是收敛为一人端到端闭环。需求可以让 AI 审，测试可以让 AI 生成，责任无处可甩。
唯一要警惕的新甩锅话术："代码是 AI 写的。"
谁按下接受键，谁负全责。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

第一点：如何用更��的token做更多的事情，也是AI领导力的一种体现。毕竟token现在已经是生产资料，花小钱办大事儿是公司所需。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

提升 AI 领导力，关键在三点：
1. 与 AI 的沟通力模型自身每代性能提升不过百分之几十；但学会高效沟通——用最少轮次把问题描述清楚——能省下好几轮交互。这种提升是百分之几百量级的。
2. 并行指挥多个 AI 的能力同时调度多个 AI 协同作业，这才是领导力真正的体现。
3. 换个提问方式人们总说大模型"这做不到、那做不到"。但提升 AI 领导力，真正该想的是：怎么让它做到，怎么让它更快做到。
性能靠模型，杠杆靠人。

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

Claude Artifacts 彻底开源了！生成式 UI 不再是大厂特权🔥

CopilotKit（33k+ Star）正在 GitHub Trending 狂飙，Product Hunt 高分上线，直接把 Anthropic 闭源灵魂端了出来。

过去 Agent 只能在聊天框画饼，现在直接在你的 App 里实时生成交互界面。

三条最实用路径：
- Controlled 受控模式：你写好 React 组件，Agent 只负责挑 + 填数据，品牌风格零偏差，核心流程首选。

- Declarative 声明式（A2UI）：Agent 吐 JSON，前端自动映射成组件，长尾场景效率拉满，Google ADK 官方也在推。

- Open-ended 开放式：Agent 直接生成 HTML 或驱动 Excalidraw 等工具，适合一次性可视化。

双向状态同步 + Human-in-the-Loop + 持久 Threads + AG-UI 协议全栈打通。一次集成，多端（React / Angular / Mobile / Slack）全通吃，主流 Agent 框架原生支持。

独立开发者、AI 产品玩家、程序员
2026 年做 Agentic App，这套基础设施绝了。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

未来的程序员该做什么？
当产品、运营都开始写代码，"程序员"这个身份就该重新定义了。我的三点思考：
1️⃣ ��只盯着研发。多一些产品思维，关注用户体验，把精力放在真正提升效率的事上。
2️⃣ 角色边界早该模糊了。前端、后端、测试——这些划分正在失去意义，不该再有"这活必须谁来干"。
3️⃣ 技术难度也不再是壁垒。在 AI 面前，1+1 和 100+100 没有本质区别，难的不是写代码，而是判断该写什么。
程序员的护城河，正从"会实现"转向"懂判断"。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

AI Native 团队最反直觉的一点:它反而要求线下集中办公,而不是分布式远程。
逻辑很简单:当 AI 接管了大部分执行(写代码、查资料、出初稿),团队的瓶颈就从"产能"转移到了"判断带宽"——也就是人和人���间高密度的 taste 对齐、即时争论、白板推演。这部分恰恰是视频会议损耗最大的地方。
远程协作工具(腾讯会议、Zoom)过去吃的是"执行需要协同"的红利;AI 把执行成本打到接近零之后,留下的全是判断,而判断最高效的介质是同一个房间。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

https://t.co/bMgigS6lQz

[Shan Guan @GuanShanVIP]

以前做研发，总会不自觉地“挑活”：

这个有技术深度，值得做；
那个太业务、太脏、太累，不够高级。
但 AI 来了以后，这套判断正在失效。

因为技术实现本身会越来越便宜，真正稀缺的反而是你愿不愿意扎进行业现场，把流程、数据、异常 case 和那些没人想碰的脏活累活吃透。

AI 时代，竞争力不只来自写得多高级，而是来自你离真实问题有多近。

[Steven Lynn @Stv_Lynn]

Anthropic 正式发布 Claude Opus 4.8，它在多个基准测试中表现更强，成为更可靠、更高效的协作伙伴，且价格保持不变。

主要新功能
- 努力程度控制：https://t.co/lM8SoQXWG5 用户现在可以直接控制 Claude 在任务中投入的“努力程度”。
- Claude Code 动态工作流：新增 “dynamic workflows” 功能，能处理超大规模、复杂的项目。
- Fast Mode 优化：Opus 4.8 的快速模式速度提升 2.5 倍，价格比之前版本便宜 3 倍。

性能提升
Opus 4.8 在以下领域相比前代有明显进步：
- 编码能力
- 代理式任务（agentic skills）
- 推理能力
- 实际专业知识工作任务

用户反馈（早期测试者）
多位工程师和专业用户表示：
- 判断力更强、可靠性更高
- 能主动提问、自我纠错、对不合理的计划提出质疑
- 适合处理复杂、多服务的长期项目

[Shan Guan @GuanShanVIP]

https://t.co/fTDs19fHqx

[Shan Guan @GuanShanVIP]

https://t.co/3GCl9Cr1Wz

[Max For AI @MaxForAI]

https://t.co/81hzTi5U9T

[Shan Guan @GuanShanVIP]

我越来越觉得，未来不是“一人公司”，而是“两人公司”更合理。

一个人偏前场，负责市场、售前、销售、PR、产品、demo 原型；
另一个人偏后场，负责从售前、产品、demo 原型，到高可用部署、交付、运维。
本质上不是多一个人，而是把“能卖、能讲、能定义”和“能做、能交付、能稳定运行”组合在一起。

[Shan Guan @GuanShanVIP]

拆解 Claude Code BashTool 的安全链路：让 AI 执行 Shell 命令，到底怎么防住它搞事 https://t.co/72zuCrgeaQ