Can

A PM from China.

[Can @cxc8697]

@sasaguri_x @miantiao_me 就是小红书做的 UI 和系统弹窗长一样，通常系统的弹窗只弹一次，但小红书这个想弹几次弹几次。。。用户真假不分了

[0x鸣人 @LuBtc888]

Claude Code 实战中文教程来了！

Anthropic 官方原版课程《Claude Code in Action》完整汉化版正式上线！

从基础指令到真实项目落地，全程一步步教你用 Claude 高效写代码、做开发。
翻译精准、笔记清晰，跟着学上手超快。

官方原版（英文）：https://t.co/v9YObrveUW

中文学习版：https://t.co/Gblxh0sp2d

想真正吃透 Claude 编程能力的，直接冲这套就对了。

[魔都老猿 @AriXZone]

昨天和一个大龄失业软件工程师聊天，同学介绍的。

我问他最近在忙啥。

他说在搞AI。

前段时间在搞Agents，Skills。现在 整天折腾小龙虾，把自己搞得很忙的样子，一堆订阅没一点产出！

我说，以你现在的资历，不是盯这个技术的时候，你要去抓业务，去发现需求。

有赚钱的项目，这些玩意都不是个事儿。

不要被网络信息流裹挟，网上那些人搞这个，要么是有人给发工资，要么就是流量表现的。

你要么也搞流量表现，否则静下心来想想怎么抓项目。

AI这么牛逼了，不要说对于你这样资深技术，就是小白，配个小龙虾是多费劲的事吗？

你现在已经过了用技术找成就感的时候，你需要的是项目，是收入给你的安心。

他沉默了一会，道了声谢，说要好好想想，就挂了电话。

[Can @cxc8697]

@janus_path @AriXZone 感觉咱们有点像😳

[0x进击的水豚 @crypto_oldk]

许多远程工作的薪资比朝九晚五更高。

问题不在薪水。

而在于你在哪里寻找。

这里有15个鲜为人知的网站供你选择：

[沐阳 @yyyole]

我以为大家都知道这个网站！！
比官方“灵感”好用。
https://t.co/kEmEhDbrzD

[向阳乔木 @vista8]

Shopify的CEO有个习惯，每次用AI之前，他会先写一份"上下文文档"，不是提示词，是上下文：

① 项目的背景是什么

② 之前尝试过什么

③ 什么是成功，什么是失败

④ 谁会受影响

⑤ 有哪些约束条件

他说这个习惯不只让AI输出更好，还让他自己思考更清晰。

上下文不止是给AI的说明书，也是你对问题理解程度的外化。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

每天浏览前沿 AI 资讯，经常在 Hacker News、Reddit、GitHub 等多个平台来回切换，信息太分散，重要内容容易错过。

今天在 GitHub 上看到 Horizon 这个开源工具，用 AI 自动聚合、筛选和总结科技新闻，每天生成一份精选简报。

从多个来源抓取内容后，通过 AI 对每条新闻打分，只保留高质量内容，还会自动去重合并不同平台的相同新闻。

GitHub：https://t.co/hdPxlpuoaY

对筛选出的重要新闻，会搜索网络补充背景知识，收集社区讨论，最后生成中英双语的结构化报告。

目前已支持 Hacker News、RSS 订阅、Reddit、Telegram 频道和 GitHub 等多种来源。

同时可以配合 GitHub Actions 定时运行，实现自动发布到 GitHub Pages 作为每日简报网站。

[沉浸式翻译 @immersivetran]

“到今年年底，每个人都将成为产品经理，‘软件工程师’这个头衔将走向消亡。”

这是一个极其傲慢的暴论，还是即将到来的残酷现实？

近日，Anthropic 的 Claude Code 创作者 Cherny 抛出了一枚重磅炸弹。他声称，得益于 AI 的强大能力，自己从去年 11 月起就再没亲手写过一行代码。他预测，传统的程序员将迅速被统称为“构建者（Builder）”，而这场史无前例的行业洗牌，“对很多人来说将会非常痛苦”。

这种言论精准踩中了技术群体的生存焦虑。但在 Reddit 的 r/singularity 板块，大量一线硬核开发者和架构师对这一预测进行了“降维打击”。拨开贩卖焦虑的迷雾，以下三个核心洞察值得所有从业者深思：

💡 1. 工程师真正的超能力是“复杂性管理” 这是讨论中最令人拍案叫绝的评论：“公司里其他部门的人，只要接触到软件中一小部分复杂性，大脑就会直接宕机。” AI 帮你写个单页面应用确实惊艳，但在面对 80 万行、拥有 30 年历史的祖传 C++ 代码时，现有的 AI 代理依然会犯下极其低级的错误，甚至直接崩溃。

💡 2. 写好 Prompt 的本质，就是写好需求文档 指望没有技术背景的人靠 AI 直接做开发？网友一针见血：“那些不会写代码的人，同样也写不出好的需求。” 缺乏清晰逻辑的人，根本无法向 AI 精准描述复杂的项目架构。沟通与拆解问题的能力，反而成了最高维度的护城河。

💡 3. 逃不开的“杰文斯悖论”（Jevons Paradox） 经济学规律告诉我们：当一件工具让效率提升 10 倍时，人们最终消耗的资源不会减少，反而会急剧增加。效率带来的成本节省，将被暴增的软件需求完全吞噬。你的老板大概率不会裁掉团队只留你一个，而是会给你派发 10 倍的工作量。

写在最后： 淘汰你的绝不是 AI，而是掌握了 AI 的超级架构师。纯粹拼语法的“流水线码农”时代或许即将结束，但对能够解决前沿复杂问题、把控全局架构的顶级大脑的需求，反而会迎来井喷。正如评论所总结的：“工作形式在变，但工作的核心价值永远都在。”

这是一个大洗牌的时代，也是一个充满杠杆的时代。你是更倾向于拥抱全能 Builder 的身份，还是继续深耕系统架构的复杂性壁垒？

强烈推荐大家亲自去原帖看看这场精彩的“神仙打架”。面对海量的硬核英文长评，记得开启沉浸式翻译插件，一键双语对照阅读，三击空格输入评论秒变英文，毫无障碍地吸收最前沿的技术洞察，加入讨论，不错过任何一个思维火花！🔥

🔗 原贴链接：https://t.co/VhMaaCqS6Y

[宝玉 @dotey]

https://t.co/qTwZJQGUMB

[Can @cxc8697]

@chinagelandesp1 @op7418 什么鬼😂

[Berryxia.AI @berryxia]

https://t.co/a0LJkrE7JF

[Google Design @GoogleDesign]

Learn how to design with impact → https://t.co/ymRxSV57H4

Google UX experts share how to refine your process: master the fundamentals of Material Design, think like a product owner, and leverage mentorship.

[宝玉 @dotey]

https://t.co/TgcdE5OKSw

[沉浸式翻译 @immersivetran]

“如果你想要获得某样东西，最可靠的方法是让自己配得上它。”

多年前，美国已故著名投资家、商业思想家和律师查理·芒格在南加大法学院进行了一次令人印象深刻毕业赠言。整场演讲的思维逻辑就是上面这句朴素的公理。

这种“配得感”并非道德说教，而是一套极其严密的、关于如何在这个复杂系统（Complex Adaptive System）中生存的跨学科算法。

他认为，世界是多维交织的，单一学科的视角无异于自残；只有构建起跨学科的“思维格栅”，并不断通过“逆向思维”去识别风险，才能在厄运降临时保持清醒。

芒格的一个核心看法是：世界从来不是单线程运行的。现实里的问题，几乎都是多种因素缠在一起的——只用一个学科、一个角度去看问题，就像闭着一只眼睛开车，迟早要出事。

真正靠谱的做法，是在脑子里搭一张“跨学科的思维网”，再经常用反向思考去找风险、找漏洞，这样倒霉事真的发生时，你不至于当场懵掉。

他整套思路其实很一致：先从一个人该怎么做人、怎么要求自己开始，用理性和工具把判断力打磨好，最后指向一个很高的目标——一个不靠繁琐流程、而是靠彼此“配得上的信任”运转的社会。

在他眼里，文明越高级，越不需要那么多条条框框。

芒格反复强调，真正拉开差距的，往往不是“天赋多高”，而是你是不是个学习机器。他见过太多人，未必最聪明，但有个共同点：

每天睡前，都比早上多懂一点点。

要做到这一点，靠的是多学科思维——把各个领域里最重要的那几个“大概念”装进脑子，形成一个随时能调用的心智网络。否则，你只会从一个角度看世界，很容易变成他口中的“完美傻瓜”。

他也给了几把非常好用的“认知手术刀”——

🧠 用反向思考拆问题：别老问“怎样成功”，先问“怎样一定会失败”。答案通常很朴素——懒、靠不住、爱逃避责任。
📢 他特别讨厌过度的意识形态，觉得那东西会把人的脑子“腌坏”，最后只剩口号。

🤔还有一个很现实的提醒：人都有自利偏差，所以想说服别人，别指望讲道理和道德，多半得从“这事对你有什么利害”讲起。这是尊重人性，不是玩心眼。

芒格把知识分成两种—— 一种是“普朗克式知识”：真的懂，知道为什么，能被追问、能落到现实里，出了问题也能自己扛； 另一种就是“司机式知识”：会背稿、会复述、会站在台上讲得头头是道，但一旦深入追问、换个情境，就露馅了。

别把关键决策、重大责任，交给那些只会讲、会演、会显得很专业的人；

要交给那些真的理解事情本质、付过“理解成本”、能在不确定性里做判断的人。

芒格的演讲里里有几个特别人间清醒的提示——
1️⃣ 不学跨学科，不是时间不够，而是一种懒惰。现实里的问题本来就纠缠在一起，你非要只看一面，本身就是不负责任。
2️⃣ 避免失败，往往比追求成功更管用。只要你能避开懒惰、不靠谱、极端立场和自怜情绪，就已经超过绝大多数人。
3️⃣ 推动事情靠的不是高尚，而是利益对齐。你得先承认人会为自己着想，顺着这个本能做事，事情才真的能往前走。

如果把这篇演讲落到行动上，其实也不复杂：

把“靠谱”当成底线；把学习当长期习惯；遇到问题先列“反向清单”；远离会把你激励成坏人的环境；多跟你真心敬佩的人共事；用清单和反证逼自己保持清醒。

芒格的那句狠话可以当收尾：

“文明的最高形态，是一张由‘应得的信任’织成的无缝之网。” 流程越少、信任越多，系统才越高级。
https://t.co/eebMbckS5B

[暖暖爱AI @nuannuan_share]

如果你想真正精通系统设计，那就把下面这 12 个案例吃透（不是开玩笑）：

1️⃣ ChatGPT 应用是如何工作的
↳ https://t.co/BfWJOsTSgt

2️⃣ YouTube 是如何工作的
↳ https://t.co/yzUYhuZnTd

3️⃣ Google Docs 是如何工作的
↳ https://t.co/2mPFudMAYR

4️⃣ Kafka 是如何工作的
↳ https://t.co/bNYHCbkvvD

5️⃣ WhatsApp 是如何工作的
↳ https://t.co/34JKsmyDEf

6️⃣ Airbnb 是如何工作的
↳ https://t.co/EgEsTgehqo

7️⃣ Spotify 是如何工作的
↳ https://t.co/f63c2MJwoR

8️⃣ Slack 的系统架构
↳ https://t.co/AgpDNsL3hb

9️⃣ Reddit 的系统架构
↳ https://t.co/ivg4KUYePJ

🔟 Bluesky 是如何工作的
↳ https://t.co/rM6bQ0DwH3

1️⃣1️⃣ Twitter 时间线是如何实现的
↳ https://t.co/p05qdhZzcy

1️⃣2️⃣ Uber 是如何计算 ETA（预计到达时间）的
↳ https://t.co/hJoWC6Sq4G

[Google Gemini @GeminiApp]

Gemini Prompt Tip: When you give Gemini a persona, it can help you get a better response.

Keep the persona simple. A clear job title works better than a complicated character.

Try including “Act as a [profession]…” at the beginning of your prompt to see how a persona changes the style of Gemini’s response.

[Orange AI @oran_ge]

https://t.co/5jmPS44BXY

[离谱 @LipuAIX]

https://t.co/9b8g9OHXMc

[知识玩家 @BrainQuestor]

最后面试。

他们问：'你为什么申请这个职位？'

你脑子飞速转动。你说'我一直钦佩你们的文化，想要新挑战'。他们礼貌地点头。午餐前你就被遗忘了。

这是真正能拿到offer的答案：