二师兄

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[二师兄 @esx_ai]

Antigravity IDE 开发体验（2）

Antigravity IDE 在给出代码建议时，不只补全，还会解释设计原则和架构思路。
这还挺牛逼的，这种 带着思考的提示 不只是写代码——
它教你如何写好代码。
设计原则 + 架构思维 > 补全本身。#Antigravity #Google

[二师兄 @esx_ai]

Antigravity IDE 开发体验（1）

用了几天，用的最多的是 Tab 补全和命令执行，速度和质量都要远超 Cursor，开发体验直接拉满。

为什么这么强？
• 自动补全精准且即时响应，跨文件理解上下文
• 支持 artifacts：任务拆解、截图、录像，代码质量可审查
• 能实时抓 StackOverflow / Web 方案，结果更贴近实战
• 个人免费公测，无限 tab 补全 + 无限命令运行

#Antigravity

[二师兄 @esx_ai]

https://t.co/KVMnlnNzgc
这绝对是学生和研究者的福音，@NotebookLM 发布超级实用功能，支持将上传的图片作为来源素材，并提取关键信息，然后生成总结、音频概述、学习指南或其他输出。

管是手写笔记的照片、教科书截图，还是网页上的图表，@NotebookLM 都支持。
想象一下，拍张白板笔记，就能让 AI 帮你整理成结构化的报告，效率直线上升。

[二师兄 @esx_ai]

项目的技术选型其实没那么复杂。
抓住两点：通用、易用。
或者直接参考主流 SaaS 的方案。
你会发现——80% 的踩坑和时间成本，都被提前替你过滤掉了。

[二师兄 @esx_ai]

这个就很有用了，省钱

[Justin @interjc]

把 JSON 转换为更紧凑的 TOON 以后喂给 LLM 能节省 Tokens，这个思路是不错的

[二师兄 @esx_ai]

你最了解、最感兴趣的问题（SaaS 开发），是一个最没油水的市场；而你完全不了解、也不感兴趣的市场（比如地毯清洁），才可能藏着金矿。

[宝玉 @dotey]

这个讨论贴下面一些回帖也很有价值的，下面是我用 AI 帮忙提炼的，提示词一会放评论：

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今天，Reddit 社区被一个“反思帖”点燃了。一位自称连续失败了 8 个“副业项目”（Side Projects）的开发者发帖自问：“为什么我们大多数独立黑客都穷得叮当响？”

他的“靶子”——也就是这篇引发热议的原文——观点极其辛辣：

> “我们都在为彼此制造工具。这就是问题所在。
>
> 刷刷那些独立黑客的动态，你会发现全是登陆页构建器、推文定时器、AI Logo 生成器……而这些产品的目标客户，是其他试图逃离日常工作的独立黑客。
>
> 这就像一群饥饿的人，开了一堆只服务于彼此的餐厅。
>
> 真正的钱，在那些‘无聊’的行业里。那些人（水管工、牙医、用纸质发票的花店老板）甚至不知道‘技术栈’是什么。他们有价值连城的问题，但没人为他们开发，因为这事发到推特上不够‘性感’。
>
> 我花了两年时间追逐‘发布下一个 SaaS’的多巴胺。然后我听说有个人，靠给汽车经销商做日程管理软件，月入 4 万美元。他没有推特粉丝，也不搞‘公开构建’(Building in Public)。他只是……为有钱人解决了真问题。
>
> 我们是不是都在‘过家家’（LARPing，角色扮演），假装是企业家，实际上却在做一些没人需要的生产力工具？”

这篇帖子直白、戳心，几乎瞬间引爆了讨论。社区的反应非常复杂：有人拍手叫绝，有人激烈反对，但更多的是“老兵”们在分享更深层次的洞察。

我为你提炼了这场讨论的三个核心焦点。

焦点一：“公开构建”的多巴胺陷阱

原文中“过家家”（LARPing）这个词，显然刺痛了很多人，但也获得了最高赞的共鸣。

社区普遍同意，问题的根源甚至比“选错市场”更深。一位评论者（u/SyllabubStock9858）的分析一针见血：“公开构建”（Build in Public）这种流行文化，本身就是个陷阱。

当代独立黑客的“标准剧本”——在 Product Hunt 上发布、在推特上分享 MRR（月度经常性收入）——整套流程都是为了“社交媒体参与度”而优化的，而不是为了“盈利”。

这带来一个致命后果：你选择的目标客户，是这个“生态位”里最糟糕的客户群体——也就是其他的独立黑客。

这个群体有什么特点？社区总结为：“技术上精明，想法巨多，兜里没钱”（technically savvy, idea-rich, and cash-poor）。

你向他们推销一个“AI Logo 生成器”？他们会心想：“这东西我花一个周末用 API 也能做出来。” 他们是最难取悦、最不愿付费，却又最乐于在你的评论区指点江山的一群人。而“公开构建”的快感，让你误以为这些“参与”就是“市场”。

焦点二：“无聊”行业，说起来容易做起来难

既然“内卷”行不通，那么转向原文作者推崇的“无聊”行业（如牙医、水管工）是不是就行了？

社区的“老兵”们立刻泼了冷水：没那么简单。

问题不在于“性感”，而在于“认知”。一位开发者（u/dukesb89）反驳说：“我们之所以为独立黑客开发工具，是因为我们理解独立黑客的问题。” 这种“解决自己的问题”是 YC 孵化器推崇的第一原则。

但反过来，你有几个朋友是牙医？你知道汽车经销商的核心痛点是什么吗？

- 门槛是“领域知识”（Domain Knowledge）：这是多条高赞评论共同指出的。你一个开发者，根本不知道牙医诊所的排班系统和计费流程有多反人类。

- 门槛是“客户验证”：另一位评论者（u/valaquer）指出，去和这些“无聊”行业的人聊，验证成本极高。你以为他们需要自动化，他们可能觉得纸质发票挺好用。一位在印度尝试的开发者（u/No-Strain-5106）就分享了惨痛经历：药店老板宁可用 25 年前的老软件，也不愿更新，因为“能用就行”。

- 门槛是“信任”：这些行业的人不会上 Product Hunt。你怎么接触到他们？打电话推销？他们凭什么相信你这个“搞电脑的”？

这就是独立黑客的“核心困境”（u/WorkingBudget7958）：你最了解、最感兴趣的问题（SaaS 开发），是一个最没油水的市场；而你完全不了解、也不感兴趣的市场（比如地毯清洁），才可能藏着金矿。

焦点三：高手的破局之道——你卖的不是“工具”，是“钱”

在激烈的讨论中，一位资深顾问（u/Comfortable-Tart7734）的发言提供了真正具有操作性的“破局”思路。

他首先提出了一个关键的“心态转变”：

> “（原文作者）提到的登陆页构建器、推文定时器，这些是‘商业解决方案’。但独立黑客们却试图把它们卖给‘个人’。
>
> 而个人花钱，是冲动的、非理性的，为了‘想要’（want）。
> 企业花钱，是理性的，为了‘需要’（need），尤其是为了——赚钱。”

他给出了自己筛选项目的黄金三原则：

1. 我必须能和客户“真正对话”（不是冷邮件或广告）。

2. 我的产品如何“直接增加客户的销售额”必须一目了然。如果需要解释，那就完蛋了。

3. 客户必须能“立刻”回本。

这套标准，直接筛掉了 99% 的“AI 生产力工具”。

那么，如何解决前面提到的“领域知识”和“信任（分发）”的门槛呢？这位老哥分享了他的“王炸”策略：

与其自己苦苦挖掘“无聊”行业，不如去“寄生”那些已经掌握了“分发渠道”和“领域信任”的人。

他的原话是（大意转述）：

> “我现在自己不从零做项目了，效率太低。我选择和别人合作。
>
> 比如，我找到一个在某个小众领域（比如“复古游戏机维修”）拥有 150 万粉丝的 YouTuber。他有粉丝、有信任、有内容，但他的变现方式很低效（广告、卖点T恤）。
>
> 我去找到他，提议：‘我来构建一个专门为你这 150 万粉丝服务的定制产品（比如一个维修零件交易平台或专业教程库），你来推广，我们分钱。’
>
> 结果呢？我们根本不愁‘产品市场契合度’（PMF），因为这 150 万人已经是精准筛选过的目标用户。哪怕只有 1% 的转化，也是 1.5 万个客户。”

这个策略，完美地结合了独立黑客的“技术实现能力”和内容创作者的“精准流量及信任”，一举解决了“为谁构建”和“如何销售”的世纪难题。

讨论的最终启示

这场大讨论从“为什么我们都这么穷”开始，最终演变成了一场关于“如何赚到钱”的实战分享会。

如果说有什么“全貌总结”，那就是：

1. 认清“内卷”的本质：沉迷于“公开构建”、在 Product Hunt 上刷榜、为其他开发者做工具，大概率是一场“多巴胺游戏”，而非“生意”。

2. “无聊”不等于“容易”：“无聊”的行业只是听起来很美，进入的门槛（领域知识、销售渠道）对独立开发者来说高得惊人。

3. 真正的破局点：与其从零开始“挖井”，不如找到那个已经“拥有水源”（掌握精准受众和信任）的人，然后帮他们“建管道”（提供技术产品），最后“分水”（分享利润）。

正如一位评论者（u/Thin_Rip8995）给出的行动派建议：“这周就去选一个线下行业，72 小时内和 3 个从业者聊聊。找到他们每天手动浪费 2 小时的地方，做一个 MVP 出来。别按月收费，按‘结果’收费——你帮他省了 200 块，你就收 100 块。”

这，可能才是摆脱“过家家”的真正开始。

[二师兄 @esx_ai]

AI 的下一个范式革命，可能不是更大的模型，而是更会“记忆”的大脑。
Google 提出的 Nested Learning，让模型摆脱“灾难性遗忘”，用套娃式多层记忆 + 多速更新机制，实现真正的“持续学习”。

从一次性预训练 → 自我进化系统，
AI 正在从“短期聪明”变成“长期智慧”。

你觉得这是不是比“百亿参数”更重要的一步？
#AI #DeepLearning #GoogleResearch

[二师兄 @esx_ai]

很多做设计的朋友都在找去背景的 AI 工具。
今天推荐一个超实用网站👇
👉 https://t.co/SuMnBilhNR
完全免费、无需登录、效果干净到离谱。
上传图片几秒搞定，支持透明导出！
设计师、博主、产品人都值得收藏。
#Saas #pixeluct #AI #设计

[二师兄 @esx_ai]

我那 287 个 bug 怎么办，通过升级直接能解决吗 😃

[Bun @bunjavascript]

Bun v1.3.2
- Fixes 287 issues (addressing 324 👍)
- Faster `bun install`
- `hoisted` installs back as default for existing workspace projects, isolated for new projects
- CPU profiling: `--cpu-prof`
- Many bugfixes & Node.js compatibility improvements

https://t.co/4tSiyQbWLX

[二师兄 @esx_ai]

广东人看了都甘拜下风

[小互 @xiaohu]

这是我目前看到过最猛的AI视频了

🤣

哈哈哈哈

[二师兄 @esx_ai]

https://t.co/KcHmD8a4Bx
这个就很厉害了

[二师兄 @esx_ai]

传闻 🍌 Nano Banana 2（GemPix2） 将在下周发布
基于 Gemini 3 Pro，文本渲染、信息图、世界知识全面升级，
据说图片分辨率从 2K→4K 🚀
比第一代强太多！
#Gemini #GemPix2 #AI #NanoBanana2

[二师兄 @esx_ai]

OpenAI 新功能不错
可以在查询过程中打断 GPT-5，
直接添加新上下文，不用重启！🔥

这对深度研究或 GPT-5 Pro 的长任务特别有用——
模型会根据你新增的要求即时调整回答方向。

这有点看像你说话说了一半，你朋友说等下，我插一句。。。😆

#OpenAI #GPT5

[二师兄 @esx_ai]

我的天哪！😳
居然有人用 AI 做了一段名为《千寻的冒险》的虚构游戏实况视频！
画面、操作、音效全都像真游戏一样流畅——
结果根本不存在这个游戏，全是 AI 生成的！🤯

[二师兄 @esx_ai]

#苹果源码大放送# 😄

[宝玉 @dotey]

喜闻乐见，苹果新的网页版 App Store 发布的时候是连着 SourceMap 一起发布的，也就是你可以看到完整的前端代码。

有热心网友已经保存了完整的 Svelte/TypeScript 源代码

https://t.co/ji7ARszr4H

[二师兄 @esx_ai]

Google Gemini Canvas 太好了用了，生成 PPT 只需一分钟！

只需输入主题或上传文档，或者内容链接，AI 就自动搞定多页幻灯片、主题设计和相关图片，一键分析，导出超方便！

工作党福音，效率爆表！试试看？
#GeminiCanvas #AI神器

[二师兄 @esx_ai]

通义千问 3·Max 预览版发布，不仅更强更快，还更便宜。

它不是简单地「提速」或「升级参数」，
而是让模型能在两种模式间切换——
🧩 思考模式：推理、规划、编程能力全面增强
⚙️ 非思考模式：快速响应、节省计算成本

这就像让模型既能“深思熟虑”，又能“即时反应”。
或许未来，AI 将真正拥有「思维节奏」的选择权。

#通义千问 #qwen3max

[二师兄 @esx_ai]

软件工程师岗位减少只有 4%，是不是得益于 AI 相关的的工程师的增加，才没有那么明显

[宝玉 @dotey]

关于“AI到底会不会取代我们的工作”，这可能是过去两年里我们聊得最多、也最焦虑的话题。包括我自己参与的大部分讨论都是“我觉得”、“我猜”、“我听说”，充满了各种宏大预测，或者拿历史蒸汽革命、互联网浪潮来类比，基本都没有真实的数据。

有一位叫 Henley Wing Chiu 的作者做了一件很多人想做但没精力做的事：他分析了从2023年到2025年10月的近1.8亿份全球招聘启事，对比了2024年，2025年哪些具体的职位招聘需求减少了，哪些又增加了？

一个具体的数据是2025年全球总的招聘岗位数量，比2024年同期下降了8%，-8% 这个数据就是个基线，如果说岗位下降幅度高于这个数，说明职位数量下降了。

1. 创意领域：创意执行大幅下降

在2025年跌幅最大的Top 10岗位里，有三个来自创意行业：
- 计算机图形艺术家（-33%）：包括3D艺术家、VFX特效师等。
- 摄影师（-28%）
- 作家（-28%）：包括文案、编辑、技术文档作者等。

跌幅高达30%左右，远超-8%的基数，而且这是连续第二年下跌。这几乎可以确定是结构性衰退，而不是市场波动。

但不是所有创意领域数据都在下降，创意总监、创意经理、平面设计师、产品设计师这些岗位的降幅都远小于上面那些执行岗，基本跟大盘持平甚至更好。

AI正在取代的，是创意工作中执行的部分，而不是策略的部分。

这也比较符合直觉，对于创意执行，现在 AI 画图、甚至AI 生成视频，已经可以做到又快又好成本还低，但创意策略岗位，比如去跟客户沟通、理解需求、制定策略、把握风格、迭代反馈、研究用户，这些需要复杂决策、同理心和战略思考的工作，AI暂时还干不了。

纯粹的“创意执行岗”正在快速萎缩，而“创意策略岗”依然坚挺。

2. 按职级：AI在赋能高管，淘汰打工人

按职级来看看岗位的增减情况：
- 高层领导（总监、副总裁、C级别）：-1.7% ，虽然也在下降，但是比整体幅度 -8% 低
- 中层管理者（经理）：-5.7%
- 普通贡献者（IC，即一线员工）：-9.0% ，比基准 -8% 要差

这确实有点出乎我意料，我以为在经济下行周期，公司应该先砍掉昂贵的高管。作者给出的解释是：

> 这可能是因为公司在增加战略领导层，同时对运营管理层更加挑剔。他们想要更多的人来决定做什么，更少的人来管理怎么做，以及更少的执行人员。谷歌就是一个典型的例子，他们在过去一年里裁掉了大部分中层管理者。
>
> 这在某种程度上是 AI 赋能的。例如，一个总监或副总裁现在可以用 AI 编程工具快速制作想法的原型 (prototype)，而不需要一个工程师团队。那些威胁到基层员工的 AI 工具，实际上赋能了高级领导层，让他们能更独立地运作。一个能用 Cursor 或 Claude 这种工具快速搭建可用原型、验证技术方案的产品副总裁，就不再需要那么多向他汇报的基层员工了。

这个趋势很关键：企业似乎更愿意保留那些能决定“做什么”（What to do）的人，而减少那些“管理怎么做”（How to do it）和“具体去做”（Do it）的人。

应了中国那句古话：千军易得，一将难求！

3. 热门替代岗位：软件工程师与客服反而坚挺

有两个岗位经常被拿来作为反面例子：程序员和客服，都觉得 AI 能写代码了，AI 能回答客服问题了，甚至很多公司已经这么干了，裁掉了大部分客服岗位和程序员岗位。

但从作者的数据来看，客服岗位的降幅仅为-4.0%，远好于大盘。

原因很简单：聊天机器人能处理“查订单”、“改密码”这种简单任务，但一旦遇到用户真的生气、愤怒、或者遇到复杂需要变通的问题时，AI就没办法处理了。

这时候，人类的同理心和判断力就成了刚需。

软件工程师这个倒是很符合我一直以来的判断，专业程序员还是不可或缺，无论你怎么 Vibe Coding 吹的多厉害，一旦要维护、要考虑大量用户和各种线上复杂的使用情况，必然还是要专业程序员处理。

不过有一点：“前端工程师”是程序员里下降最多的，这可能和AI在前端能力比较强有关，不过如果你自己是前段程序员也不用担心，稍微复杂一点的前端应用，AI 还真处理不了，前端需求还是挺多的。

4. 哪些岗位在增加？

虽然整体岗位都在缩减，但是也有一些岗位是在逆势增长的。

涨幅第一名：机器学习工程师，+40%， 这毫无悬念。在AI的淘金热里，最赚钱的永远是“卖铲子”的人。所有公司都在疯狂地招人来开发、部署和维护AI模型。相关的如机器人工程师（+11%）、数据中心工程师（+9%）也都在猛增。

涨幅黑马：网红营销专员 (influencer marketing specialist) 的职位比去年猛增了 18.3%。这也不是昙花一现。去年这个岗位增长了 10%，所以这是一个持续两年的模式。

这应该是由于 AI 内容泛滥后大众对于内容信任感的缺失，普通人正在产生一种AI免疫反应。

我们越来越不相信那些看起来标准、完美但没有灵魂的东西。相比之下，一个你关注了很久的、活生生的博主，用他自己的方式给你推荐一款产品，这种真实感和信任感变得前所未有的珍贵。

要不怎么现在都在说“活人感”呢！

AI越是泛滥，人类的真实信任就越是值钱。

[二师兄 @esx_ai]

还在自己手写登录注册？😩
Auth 一旦出问题，后果比 Bug 更严重。

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[二师兄 @esx_ai]

功能很喜欢，主要是有点贵

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