疏鱼影

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[疏鱼影 @fishShadower]

@bearliu 我原来叫AI写代码，一般是确认完需求后让AI写个大概1k行的提示文本，描述需求、约束边界、结果等，现在分task、test、todo、review、result小文档，一个AI写代码，一个AI审查提意见，效果还挺好，就是不能全自动，得我充当胶水

[Xudong Han @Xudong07452910]

这篇论文让我感觉，我们对「AI 会取代程序员」这件事的讨论方向可能全错了。

核心观点：AI Agent 的出现不是让软件工程师工作效率更高，而是让「把决策逻辑永久编码进软件」这件事本身变得越来越不必要。

作者说的是一个更根本的范式变化：传统软件工程的本质是，人类把判断逻辑「固化」成代码——if-else、状态机、算法，这些都是把人类决策「提前写死」的方式。但在以 LLM 为核心推理引擎的 Agent 系统里，代码变成了「临时生成、用完即扔的工具」，每次任务，Agent 动态生成需要的代码，执行完就不需要了。决策不再被预先编码，而是在运行时由 LLM 推理循环动态产生。这不是增量改进，而是软件生产范式的结构性替换。

我觉得这个观点里最值得注意的细节是：这不只是生产力工具的升级，而是「软件」这个概念本身的角色在变。以前代码是「系统的中心」，Agent 框架是外壳。现在 LLM 推理循环是中心，代码变成了外壳里的临时辅助。如果这个趋势持续，软件工程的核心能力可能不再是「写出好代码」，而是「设计出可靠的推理约束边界」。

以前我们关注写出可维护的代码，以后可能更要关注设计出可靠的推理边界。

https://t.co/28rZe5qvBP

[疏鱼影 @fishShadower]

places where past, present, and future simultaneously collapsed.

[疏鱼影 @fishShadower]

现在 AI 时代了，代码测试要怎么测

[疏鱼影 @fishShadower]

已经全力使用codex了

[Om Patel @om_patel5]

THIS GUY LOST $200 IN ONE DAY BECAUSE THE STRING "HERMES.md" WAS IN HIS GIT COMMITS

HERMES.md is a real convention used in AI agent projects. it's a system prompt specification file. not some obscure edge case

he's on claude max 20x at $200 a month. yesterday claude code hit him with "you're out of extra usage" out of nowhere

his dashboard showed 13% weekly usage. 0% current session. 86% of his plan was sitting there untouched

but $200.98 in extra usage already burned through what should have been covered by his subscription

he tried logout & login, different models, fresh installs and nothing worked

anthropic support sent the ai bot (four rounds of the same scripted response). eventually they just gave up on him

so he started binary searching repos and commits manually on his own time until he found the trigger

the string "HERMES.md" in a recent git commit message

uppercase, with the .md extension, anywhere in your commit history

that's it

claude code includes recent commits in its system prompt and something server side flags HERMES.md and quietly routes you off your max plan onto API rate billing

> AGENTS.md? fine
> README.md? fine
> HERMES without .md? fine
> lowercase hermes.md? fine
> uppercase HERMES.md? you're getting charged API rates

he reported it. anthropic support acknowledged the bug three times, called it an "authentication routing issue", thanked him for finding it

then refused to refund the $200

so the man pays $200 a month for max, lost another $200 to a billing bug they confirmed, did anthropic's QA work for free on his weekend, and got a "thank you for your patience" in return

check your commit history before claude code quietly drains your account too

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

https://t.co/ip9kyn2Trk

[疏鱼影 @fishShadower]

@yetone 我是MacBook m2Pro ，第一次下载，用起来有点卡，各种点击按钮都卡个800ms左右，有点迟钝的感觉

[疏鱼影 @fishShadower]

@interjc 前阵子刚面，本质还是这些人无能，没办法短时间了解一个人的技术，另外就是对新技术不敏感，随便说点AI名词就算你会AI

[疏鱼影 @fishShadower]

@mranti AI可以多线程工作，但是人还是单线程

[疏鱼影 @fishShadower]

tg是真贱

[Jason @EvanWritesX]

Telegram 今日正式内置简体中文，打开直接弹出语言选择界面。

第三方汉化包可以退休了。

时间节点有意思 —— XChat 刚上线，Telegram 就来这一手

难道是出于 XChat 的压力？
XChat上线都推迟了。

[宝玉 @dotey]

今天刷到这篇文章几次，说点不一样的。与其说 AI First，不如说软件工程 First。

这篇文章看着在讲 AI，底下全是软件工程。

抛开后面讲组织和人的部分，原文前半段的重点简单总结一下：

AI 时代，人成了瓶颈。PM 花几周做需求，AI 两小时就能实现，PM 成了瓶颈。QA 测三天，AI 写代码只要两小时，QA 成了瓶颈。团队 25 个人，对手几百人，人力也是瓶颈。

怎么办？把人从链条里拿掉。AI 写代码、AI 审查代码、AI 跑测试、AI 部署上线、AI 监控线上状态，出了问题自动回滚。每天定时扫描日志，自动发现问题、分配任务、跟踪修复。整条流水线跑起来，人只需要在关键节点做判断。

至于文中提到的统一代码库，锦上添花，和 AI First 关系不大。有当然更好，没有也有很多替代方案。

整套方案听下来，逻辑自洽，效果也漂亮：一天部署好几次，功能当天上当天撤，数据说了算。

但先别急着照搬，先对照自己的情况想几件事：

第一，自动化测试。AI 改完代码，你得有办法确认它没搞崩别的功能。测试覆盖不够的话，每次 AI 提交代码你都得人工回归一遍，那速度根本快不起来。

第二，CI/CD 流程。从提交代码到部署上线，中间的测试、审查、发布、回滚，是不是全自动跑通了？这条流水线不通，AI 写得再快，代码也堆在那儿等人手动处理。

第三，A/B 测试和线上监控。新功能上线之后效果好不好，得有数据说话，效果不好得能随时关掉。没有这套机制，AI 一天产出五个功能，你都不知道哪个该留哪个该砍。

第四，任务管理。任务得拆到合适的粒度，生命周期得跟踪得住。一个大而模糊的任务丢给 AI，现在的能力还啃不动。多个 Agent 同时干活的时候，谁做哪个、哪个优先、做到什么程度，这些都得有地方管。

第五，系统架构。架构太乱或者压根没有架构的代码，AI 维护起来跟人一样头疼。上下文塞满了还是搞不清边界在哪，改一处崩三处。

这几条里如果有做不到的，就得靠人去补。补不上，AI First 就只是一句口号。

但假设你全做到了，就能 AI First 了？

还是不行。这套玩法只适合一部分场景。

什么场景适合？后端逻辑为主、界面不复杂的产品，比如 API 服务、数据处理平台、内部工具。功能好不好，跑一下数据就知道，不需要人去盯着每个像素。原文里的就是个 Agent 平台，本质上是后端驱动的产品，可以用这套打法。

再比如早期产品快速试错，功能上了不行就撤，用户预期本来就没那么高，AI 的速度优势能充分发挥。

但很多场景玩不转。

比如 UI 密集的产品。自媒体天天喊前端已死，但你让 AI 做个复杂界面试试，各种易用性问题、交互细节、视觉还原，它搞不定的。否则马斯克靠 AI 早就改了不知道改版 X 多少次了。

比如对功能质量敏感的产品。Anthropic 和 OpenAI 不知道 AI First 吗？他们敢在 Claude Code 和 Codex 上这么搞吗？让 AI 全自动迭代自家的核心产品，用户不骂死才怪。

再比如安全性要求高的场景，银行系统、在线交易平台，AI 代码出个差错，那可不是回滚能解决的。

AI First 的方向没有错，它代表的是一种意识的转变：每做一个决策的时候，想一想这件事能不能让 AI 来做，如果不能，缺什么条件，怎么把条件补上。

但这种意识要落地，靠的不仅是买几个 AI 工具的订阅，还需要把基础搭好。测试、CI/CD、监控、架构、任务管理，这些做扎实了，AI 的能力自然能释放出来。做不好，加再多 AI 也是在沙子上盖楼。

从这个角度看，AI First 的终点未必是让 AI 干所有的活，而是借着这股力量，把你一直想做但没动力做的工程改进，真正推动起来。

仰望星空是好的，但也还要脚踏实地。

[疏鱼影 @fishShadower]

@June_tsy @Predator_fund 到底是Ai还是AI🤖🔍

[疏鱼影 @fishShadower]

每次刷推的时候看到看到英语想随手记起来，把单词或者句子甚至原文保存下来，一直找不到合适的工具

[Paidax @xin_pai88825]

如果Para 翻译悬浮窗是 1.0 版本，那全新的灵动岛翻译就是 2.0 版本，现在你可以直接在灵动岛上查看翻译结果了。不会有任何遮挡效果。

[疏鱼影 @fishShadower]

@eryidebiji 我只用obsidian，这玩意太花哨了

[疏鱼影 @fishShadower]

@Predator_fund 普哥觉得自己学习成长最快，像海绵一样疯狂吸水的样子大概是什么时候

[Justineo @_justineo]

在团队周会上给大家分享了一下我自己是怎么使用 AI 的，整份 slides 全是和 Claude Code 一起脑暴以后我 review 了十几轮以后生成的。我把内容以及和 AI 的全部讨论记录全部放在 GitHub 上了，我觉得这应该可以叫真·开源。

[疏鱼影 @fishShadower]

@June_tsy @Predator_fund 先做个80期

[疏鱼影 @fishShadower]

以前是借鸡下蛋：只要能把蛋留在国内，鸡在谁名下不重要。 现在是鸡也要回笼：尤其是这只鸡如果是能下AI 金蛋的战斗鸡，绝对不能让它飞到国外的笼子里

[林晚晚的猫 @linwanwan823]

Manus 两个创始人被限制出境，还有一件事没人提：中国运行了30年的红筹政策，也受Manus影响一起修改了。

Manus 的事大家都知道了。

创始人被召至发改委开会，会后不能出境，Meta 20亿美元的收购被监管叫停，公司正在找律师救场。

晚晚最近刚和朋友聊到，红筹这边的政策更迭，也因Manus而起。

简单来讲，红筹是什么。公司壳注册在境外，比如开曼、BVI等，业务和资产在境内，去港股或美股上市融资。

这个套壳结构跑了三十年，基本是中国科技公司出海的标准姿势。

据说是春节前口头沟通相关套壳企业，最近两周直接在备案系统里通知。

收到通知的已超过10家，港股美股都有，消费、医疗、科技、制造，没有行业例外。

只有少数被认定为国家战略科技的能保留。

大部分除非先把架构拆了、迁回境内，才有机会拿到备案。

晚晚我感觉，中概美股 IPO 又要开启困难模式的阶段。

中国的资产、中国的用户，税收和控制权留在境外的时代，可能结束了。

[疏鱼影 @fishShadower]

@QingQ77 开5个IDE看看