wandering

Routing guy (not switching)

[DataDan｜AI Consultant + Builder @ba_niu80557]

聊聊一个我作为 AI 落地从业者，越想越兴奋的话题：AI 会怎么改造日本。

先抛一个反直觉的判断：日本可能是全世界最适合 AI 大规模落地的国家。不是因为它技术最强（它不是），是因为它有一个别国没有的、近乎完美的"需求结构"。

什么意思？AI 落地最大的阻力从来不是技术，是人的抵触："AI 会抢我的工作"。这种抵触在劳动力充足的国家是真实而强大的，没人愿意主动训练自己的替代品。

但日本不一样。日本的核心问题不是工作太少，是人太少。

看几个数字。日本护理行业的求人倍率是 3.7，意思是每个求职者对应 3.7 个空缺。建筑业 4.6。到 2040 年，日本估算缺 670 万到 1100 万劳动力。近 30% 的人口超过 65 岁。METI（经产省）已经把"物理 AI"定为国策，目标 2040 年拿下全球 30% 份额，逻辑很直接：让机器人去填那些"根本没人愿意干"的岗位。

这就是日本 AI 落地最独特的地方：在别的国家，AI 替代人是抢饭碗，会遭到抵抗；在日本，AI 替代人是填补一个根本招不到人的窟窿，是被举双手欢迎的。

同样一个技术，在不同的人口结构里，政治含义完全相反。这是理解"AI 如何改造日本"的总钥匙。

下面具体说几个产业，从最容易到最反直觉。

第一个，护理与医疗。这是日本 AI 落地最刚需、也最有想象空间的领域。

日本是全球老龄化最严重的国家，护理人力的缺口是结构性的、永久性的、且在持续恶化。这不是"优化效率"的问题，是"没有人"的问题。一个老人需要照护，但根本招不到护理员。

AI 在这里的角色不是"取代护理员"（没有护理员可取代），是"让一个护理员能照顾过去三个人才能照顾的数量"。监测老人生命体征的传感器 + AI 预警、辅助移动和翻身的护理机器人、用 AI 处理海量的护理记录和文书工作（日本护理行业的文书负担重得惊人）、用对话 AI 缓解独居老人的孤独。每一项单独看不起眼，叠加起来，可能是唯一能让日本接住这场老龄化海啸的方式。

这个领域最反直觉的一点：日本不是"要不要用 AI"的问题，是"不用 AI 整个护理体系会崩溃"的问题。它没有选择。

第二个，建筑与基础设施。求人倍率 4.6，工人平均年龄持续上升，年轻人不愿意进这行。

AI + 机器人在这里的想象空间巨大。已经有公司在用机器人砌墙、用 AI 做施工进度管理和安全监控、用计算机视觉做工程质检。日本有大量老化的基础设施（桥梁、隧道、上下水道）需要维护和更新，但没有足够的工人去做。AI 驱动的巡检（无人机 + 视觉模型识别裂缝和老化）、自动化施工，可能是唯一的出路。

第三个，也是我最想聊的，是日本传统制造业里那些"老师傅的手艺"。

这是日本最独特、也最容易被低估的 AI 应用场景。日本有大量中小制造企业，核心竞争力是老师傅几十年积累的、没法言传的隐性知识——那种"听声音就知道机器哪里不对""看颜色就知道火候到没到"的本事。

这些老师傅正在大规模退休，而年轻人接不上。这是日本制造业的"隐性知识断层危机"。

AI 在这里能做一件过去不可能的事：把隐性知识显性化、保存下来、传承下去。我之前做过一个真实案例，把老师傅几十年的质检判断录下来、结构化、变成 AI 能调用的知识库。这不是"AI 取代老师傅"，是"在最后的老师傅退休之前，把他脑子里那座金矿挖出来留住"。

这个方向的想象空间有多大？日本有几十万家这样的中小制造企业，每一家都有自己独特的、即将随老师傅退休而消失的隐性知识。AI 是唯一能在它们消失之前，把它们捕捉、保存、传承的技术。这是一场跟时间赛跑的抢救。

第四个，物流与零售。日本的物流业面临严重的司机短缺（卡车司机老龄化 + 年轻人不愿干），便利店、超市这种高度依赖人力的业态也招不到人。AI 调度、自动驾驶配送、无人店铺、AI 需求预测和库存管理，在日本不是"提升效率的锦上添花"，是"没有这些就转不动"的雪中送炭。

第五个，最反直觉的：行政和服务业。

日本有一个让所有外国人都崩溃的特点：极度依赖纸质文件、印章、传真、面对面办理。区役所、银行、医院，到处是繁琐的人工流程。这套东西效率极低，但它一直存在，因为有足够的人力去维持它。

现在人力没了。维持这套低效流程的人正在消失。这反而创造了一个巨大的机会：日本被逼着不得不数字化、不得不用 AI 替代那些繁琐的人工流程。一个长期抗拒数字化的社会，可能因为"没人了"这个最朴素的原因，被迫完成它几十年没完成的数字化转型。

这就引出了我对"AI 改造日本"最核心的判断：

日本的 AI 转型，不是由"技术先进"驱动的，是由"人口危机"驱动的。它不是因为想用 AI 才用 AI，是因为没有别的选择。

而这种"被逼上梁山"的转型，可能比那些"主动拥抱技术"的国家走得更彻底。因为对很多国家来说，AI 是一个"可以用也可以不用、用了会引发失业争议"的选项。对日本来说，AI 是"不用就活不下去"的必需品。需求的刚性程度，决定了转型的彻底程度。

更有意思的是，日本还有一个独特的优势组合：它有世界顶级的机器人和精密制造的硬件基础（physical AI 的"身体"），加上全球最刚性的应用需求（没人干的岗位），缺的只是把 AI 的"大脑"装进这副"身体"、再对接到真实需求场景的"落地"能力。

而这个"落地"能力，恰恰是我们这种 FDE 干的活。

所以我对未来几年的判断是：日本会成为全球 physical AI 和产业 AI 落地的一个超级试验场。不是因为它最创新，是因为它最需要，而且它有最好的硬件底子和最刚性的需求去支撑这场试验。

最后说一个更大的想象。

如果日本真的因为人口危机，被迫成为第一个把 AI 和机器人大规模、深度嵌入到护理、建筑、制造、物流、行政各个环节的发达国家，那它实际上是在替全人类做一场提前的实验：当一个社会的人口大幅萎缩，AI 能不能接住它、维持它的运转、甚至让它继续保持高质量的生活？

这个问题，全世界迟早都要面对，因为老龄化是几乎所有发达国家的共同未来。日本只是最早到达那个临界点的。它现在的挣扎和探索，是全人类的一份提前到来的答卷。

从这个角度看，日本不是一个"衰落中的老龄化国家"，是一个"被命运推到最前线、替所有人探路的先行者"。它用 AI 解决人口危机的每一个尝试，无论成功的、失败的都是留给整个人类文明的宝贵经验。

而能参与这场探索的人，无论是做机器人的、做 AI 的、还是像我这样做落地的，其实都站在一个比我们意识到的更重要的历史位置上。我们不只是在帮日本企业降本增效，是在回答一个关乎所有人未来的问题：当人越来越少，技术能不能让文明继续体面地运转下去。

这么一想，在大阪一个人对着屏幕调模型、跑客户、解决那些琐碎的落地问题，好像也没那么孤独了。

https://t.co/bPlch0aTkl Working Paper 2025/184（老龄化与日本劳动力市场） https://t.co/4QfWp8NS6Y Japan labor shortage robots（METI 物理 AI 国策） https://t.co/uOPYc1lpDU Japan labor shortage economic constraint

[wandering @marschen2009]

@ba_niu80557 超強的乾貨 非常感謝！

[wandering @marschen2009]

@ba_niu80557 超強的乾貨 非常感謝！

[DataDan｜AI Consultant + Builder @ba_niu80557]

再给大家分享一个我在东南亚接的项目。这个跟在日本做项目完全是两种体感,坑也完全不一样,讲出来给大家一个参考对照。

客户是一家印尼的连锁零售企业,在雅加达、泗水、万隆这些城市有一百多家门店,卖的是日用百货加生鲜。规模不算巨头,但在当地是个有头有脸的本土品牌。老板是华裔,第二代,接了父亲的班,英文流利,人很 aggressive,典型的东南亚家族企业接班人:有钱、有魄力、决策快,但对技术一知半解。

他找到我的诉求很"东南亚":"我看到中国的零售都在用 AI 做需求预测和库存优化,我也要,越快越好。"

注意这个诉求的两个特征:对标中国(东南亚的商业精英普遍把中国当成"未来"的样板),和"越快越好"(跟日本的"越稳越好"正好相反)。

就是这两个特征,后来定义了整个项目的节奏和踩的坑。

第一个现实:东南亚客户的"快",其实是一把双刃剑。

跟日本客户谈一个项目要半年,印尼这个老板,第一次视频会议聊了一个小时,当场拍板:"就这么干,下周能开始吗?"预付款三天到账。

这个速度让习惯了日本节奏的我一度有点不适应：这么快真的好吗?他连方案细节都没看清楚就付钱了。后来我明白,东南亚家族企业的决策逻辑是"老板说了算",不需要稟議,不需要层层审批,老板拍脑袋觉得对就干。

好处是启动极快。坏处是:老板拍脑袋决定的需求,经常是错的,而且因为没有任何制衡机制,错了也没人拦得住。

果然,开工之后第一个坑就来了。老板要的是"需求预测 AI",他脑子里的画面是:AI 告诉我每个门店明天该进多少货,然后库存就优化了,损耗就降了,利润就上来了。

听起来很美。但我去看了他们的数据之后,倒吸一口凉气。

第二个现实:东南亚企业的数据基础,比你想象的还要原始。

这家公司一百多家门店,你猜他们的销售数据是怎么记的?总部有一套老旧的 POS 系统,但各个门店的执行情况千差万别。有的店认真录入每一笔,有的店一天结束才补录,还有相当一部分门店的生鲜损耗根本不入系统。卖不掉的菜烂了直接扔,扔多少全凭店长一句话。

更要命的是,印尼有大量的现金交易和"人情账"。有些老顾客赊账,记在一个本子上;有些促销是店长跟熟客口头谈的,系统里查不到。你想用这种数据训练一个需求预测模型,等于用一堆漏洞百出的历史数据去预测未来,预测出来的结果还不如店长的经验靠谱。

这时候我面临一个选择:是按老板要的,硬上一个需求预测模型(大概率做出来不准,但糊弄一下能交差),还是告诉他"你现在的数据撑不起这个目标"。

我选了后者,但用的方式跟在日本完全不同。

在日本,你得给足面子、绕着弯说。在东南亚,尤其是对这种 aggressive 的华裔老板,绕弯子反而让他觉得你不专业、没底气。我直接跟他摊牌:"你要的 AI 需求预测,以你现在的数据质量,做出来只能是垃圾进垃圾出。我可以做,但那是骗你的钱。真正该先做的,是先咱们把数据采集这一关补上。"

他愣了一下,然后说了一句很东南亚的话:"那要多花多少钱?多久?"

东南亚老板的语言是钱和时间,你跟他讲技术原理他没耐心,你跟他讲"这一步能帮你省多少损耗、多久回本",他立刻就懂。

最终方案分了两个阶段:

第一阶段,先解决数据。我帮他做了一套轻量的、强制性的门店数据采集流程。核心是降低录入门槛:生鲜损耗不用打字,店长每天用手机拍一张"报废区"的照片,后台用视觉模型自动识别和估算损耗量。促销和赊账,做了一个极简的小程序,点几下就能记录,比记本子还快。关键是让一线员工"懒得作弊"——录入比不录入更省事,数据质量自然就上来了。

这一步花了大概两个月。没有 AI 需求预测那么高大上,但它是地基。

第二阶段,数据干净了三个月之后,才开始上需求预测模型。而且不是一上来就全店铺开,先选了十家数据质量最好、店长最配合的门店做试点。模型的输出也不是"明天进多少货"这种让店长无脑执行的指令,而是"建议进货区间 + 置信度 + 主要影响因素",把决策权留给店长,AI 当参谋不当指挥。

为什么这么设计?因为东南亚的零售有大量本地化的、模型抓不到的变量:斋月期间的消费骤变、突发的暴雨导致客流断崖、某个社区的宗教节日、甚至某条路在修导致门店进不来货。这些东西店长门儿清,模型不知道。最好的方案是模型处理常规预测,店长用本地知识做最后的判断。

结果:试点的十家店,三个月里生鲜损耗降了大概两成,缺货率也明显改善。老板看到数字之后,立刻要全店推广——又是那个东南亚式的"快"。

但这里我踩了第三个坑,也是最值得说的一个。

第三个现实:东南亚的"快速扩张"会放大一切问题。

老板要把十家店的方案立刻复制到一百多家。我提醒他:试点的十家是精挑细选的,数据好、店长配合。剩下的九十多家,数据质量参差不齐,很多店长根本不愿意配合那套新的数据采集流程。直接铺开,大概率翻车。

老板不听,他觉得"试点都成功了,推广是顺理成章的事,你别磨叽"。

结果就是我预料的:铺开之后,那些数据质量差的门店,模型预测准确率惨不忍睹,因为垃圾数据还在源源不断地进来。一些店长嫌新流程麻烦,阳奉阴违,数据采集形同虚设。项目的口碑在内部一度很差,老板也开始怀疑是不是 AI 不行。

这时候我做了一件事:没有跟老板争论,而是拉出数据给他看：配合数据采集流程的门店,效果显著;不配合的门店,效果为零。问题不在 AI,在执行。AI 是放大器,数据好它放大你的好,数据烂它放大你的烂。

老板看懂了。他做了一件只有东南亚家族企业老板能做的事:直接下了一道命令,把"数据采集合规率"绑进了所有店长的 KPI 和奖金。一周之内,九十多家店的数据采集率从百分之三四十飙到了百分之九十以上。

这是东南亚家族企业的另一面:决策慢的时候它慢死你,但老板一旦下决心,执行力可以恐怖到中国和美国都比不了,因为没有任何制衡,老板的意志可以瞬间穿透整个组织。

项目最终跑通了。一年之后,这家公司的生鲜损耗整体降了大概一成五,库存周转明显改善。老板很满意,后来又介绍了两个做零售的朋友给我。

东南亚的获客逻辑跟日本也完全不同:日本靠的是日积月累的信任和勉強会这种慢渠道,东南亚靠的是"老板圈子"的口碑裂变。华裔商业圈子很紧密,你帮一个老板做成了,他在饭局上、在高尔夫球场上跟朋友一提,生意就来了。东南亚的商业是高度关系驱动的,而且这个关系网的传导速度极快。

这个项目教会我最重要的一课:同样是 AI 落地,在不同的文化和商业环境里,技术只占很小的一部分,真正决定成败的是你能不能读懂当地的"游戏规则"。

在日本,游戏规则是信任和严谨,你得慢、得稳、得让对方放心。在东南亚,游戏规则是老板意志和执行力,你得快、得直接、得用钱和时间的语言说话,同时要有本事在老板拍错脑袋的时候拦住他,或者在拦不住的时候用数据让他自己看清楚。

AI 是同一个 AI,但把它装进不同的商业土壤,你要会的完全是两套手艺。

做跨市场的 FDE,最值钱的能力不是你会多少技术,是你能在多少种不同的商业文化里,准确判断出"在这里,什么才是真正重要的"。技术是通用的,但落地永远是本地化的。

[DataDan｜AI Consultant + Builder @ba_niu80557]

讲一个真实的大阪做独立FDE落地案例。客户信息做了脱敏,但技术细节和踩坑过程是完整的。

分享一个我在大阪接的制造业 AI 落地项目,从头到尾讲一遍,包括中间差点翻车的部分。

客户是关西地区一家做精密零部件的中型制造企业,员工大概 400 人,年营收几十亿日元。不是什么明星公司,是日本制造业里最典型的那种:技术积累深、品控严格、信息化程度不高、平均年龄偏大。

他们找到我的原因很具体:质检环节出了问题。

这家公司的质检一直靠老师傅目视。产线上的零部件经过最终检查台,两个经验超过二十年的老师傅拿着放大镜和量具一个一个看。他们的准确率极高,接近 99.7%。可问题是:这两个师傅一个 61 岁,一个 58 岁。三年内两个都要退休。后面的年轻人培养了好几个,准确率最高的一个只有 96%。3.7 个百分点的差距,在精密零部件行业意味着客诉翻倍。

客户最初的需求很直接:"能不能用 AI 做质检,替代老师傅的眼睛。"

这是一个听起来非常标准的"AI 视觉检测"项目。市面上方案一大堆,很多 AI 公司会直接报价:采集图片、标注数据、训练模型、部署边缘设备,三个月交付。

可我去了现场之后发现事情完全不是这样的。

第一次去工厂,我没聊 AI,花了一整天站在检查台旁边看老师傅工作。

看完之后我发现一件事:老师傅检查的不只是"有没有缺陷"。他们在做的是一个极其复杂的多维度判断——零件表面的纹路是正常的加工痕迹还是异常划伤?这个微小的凹陷是模具磨损导致的(需要报修模具)还是材料杂质导致的(需要换供应商)?颜色的微妙变化是热处理正常范围内的还是温度异常的信号?

老师傅不只是在做"合格/不合格"的二分类,他们在做"这个问题的根因是什么"的诊断。而且这个诊断依赖二十年积累的隐性知识,这些知识从来没有被文档化过。

如果我按照客户最初的需求直接做一个"缺陷检测 AI",结果就是:AI 能告诉你"这个零件有问题",但不能告诉你"问题出在哪里、该修什么"。对客户来说,这只解决了一半的问题,而且是价值比较低的那一半。

我回去之后跟客户说了一句不太受欢迎的话:"你们需要的不是一个 AI 质检系统,是一个知识保全系统。AI 检测是其中的一个模块,但不是核心。"

客户一开始不太高兴。他们预期的是"三个月上一个 AI 质检",我告诉他们"这件事比你们想的复杂,而且最有价值的部分不是你们以为的那个部分"。

这是做 FDE 最不舒服但最关键的时刻:告诉客户他的需求定义是错的。在中国,这句话直接说就行。在日本,你得用一种让对方不丢面子的方式说。我的说法是:"贵社的质检水准在业界是非常高的(先肯定),正因为如此,简单的 AI 检测方案可能无法完全承继老师傅们积累的技术资产(把问题框定为'方案不够好'而不是'你的需求错了')。如果可以的话,我想提议一个更能保护贵社技术优势的方案(给出替代)。"同样的意思,日本式包装。

最终的方案分三层:

最底层:把老师傅的判断过程全部录下来。不是录视频,是让老师傅一边检查一边说话。"这个纹路是 A 模具第三次修模之后的正常痕迹""这种颜色说明热处理温度偏高了大概 10 度""这个凹痕的位置和形状说明是材料问题不是加工问题"。用了三周时间,录了大概 60 小时的音频。然后用 LLM 做转写和结构化,把这些隐性知识变成一个可检索的知识库。

中间层:基于这个知识库搭一个 RAG 系统。新的质检员遇到拿不准的零件时,可以拍照上传,系统会从知识库里找到最相关的案例和老师傅的判断逻辑,告诉你"类似的情况老师傅是这样判断的"。不是替代人的判断,是给人提供参考。

最上层:才是 AI 视觉检测模型。用老师傅标注的数据训练一个缺陷分类模型,但这个模型的输出不是简单的"合格/不合格",而是"疑似 XX 类型缺陷,置信度 XX%,建议参考案例 XX"。把检测和诊断串起来。

整个项目花了大概五个月。不是三个月,因为中间踩了两个坑。

第一个坑:老师傅不愿意配合录音。日本的老师傅(職人)有一种很深的职业自尊:我的技术是我几十年练出来的,你要把它"录下来给机器用",他觉得是对他手艺的不尊重。这件事不是靠跟老师傅讲道理能解决的,最后是工厂的部长(中层管理者)出面,以"为了让后辈也能学到您的技术"的框架说服了他们。注意,不是"用 AI 替代你",是"让后辈学到你的技术"。框架不同,配合度完全不同。

第二个坑:图片数据质量远比我预想的差。工厂的检查台灯光不均匀,不同时间段拍出来的照片色温不一样。老师傅用肉眼能自动补偿这种差异,AI 不能。花了额外三周做灯光标准化和图片预处理,这部分工作完全不在最初的计划里。

结果:系统上线之后跑了三个月的 A/B 测试。AI 辅助下的新人质检员准确率从 96% 提升到 99.2%,接近老师傅的 99.7%。更重要的是,知识库的使用频率远超预期——不只是质检环节在用,产线调试的工程师也开始用它来排查问题,因为老师傅的经验对上游工序同样有参考价值。

客户最后跟我说了一句让我印象很深的话:"最初我以为你来是帮我们装一个 AI 摄像头,没想到你帮我们把即将退休带走的二十年经验留下来了。"

这就是 FDE 跟卖 AI 解决方案的本质区别。卖方案的人听到"AI 质检"就开始报价。FDE 先去现场看,搞清楚真正的问题是什么,然后再决定 AI 在整个方案里应该扮演什么角色。很多时候 AI 不是方案的核心,而是核心方案的一个组件。

这个项目教会我的最重要的一课:在日本做 AI 落地,技术只占 30%,剩下的 70% 是理解人。理解老师傅为什么不愿意配合,理解管理层真正害怕的是什么(不是效率低,是技术传承断裂),理解客户嘴上说的需求和真正需要解决的问题之间的差距。

AI 是工具。理解人才是手艺。

[wandering @marschen2009]

不太理解，為什麼要聽做鏟子的人講未來

[才谷 | 哪吒商业评论 @realCaigu]

黄仁勋最近一场访谈中表达了如下 10 个观点，先收藏，再咀嚼：
1. 世界正从检索转向生成
2. 生成提供了针对个人的定制化智能
3. Nvidia 正在制造智能的“生成器”
4. 我们之前至少见过三次这种革命：能源（发电机）、电信（真空管/晶体管？），现在是智能（GPU）
5. 参与这场多万亿美元革命的五层蛋糕：能源、芯片、基础设施、模型和应用
6. 有许多方式参与这场革命，每个人都有自己的角色
7. 我们将被推动去构想新的问题，用这种前所未有的智能来解决
8. 在这个新未来中，不仅仅是拥有答案，而是拥有正确的问题
9. 正确的问题将驱使我们走向个人和集体的目的
10. 我们从木匠转向建筑师

[Ma马 @MyDream668]

@yuyy614893671 现代人大部分消费本来就是多余的，比如追逐各国美食 跨越巨大空间去旅游 浪费大量能源和人工，地球的资源都不够用了。无人化虚拟化时代人均能耗和资源消耗量会大幅下降

[wandering @marschen2009]

思考伙伴：让 AI 问你问题，而不是给你答案

[loonggg @KengGuangLong]

https://t.co/dK96aFXQlh

[洛阳韦小宝 @Nicebabycat]

多出门，真的能改命。

很多人听到这句话，第一反应是：这不废话吗？

但我告诉你一个很多人没意识到的真相：
人一旦重新接触真实世界，大脑就会被强制重启

你坐在房间里，看到的永远只有屏幕
你走到街上，看到的是流动的人生

这就是出门最大的价值
它会打断你的内耗
打断你的重复
打断你脑子里那套越转越死的旧程序
所以从今天开始，真心建议你每天出门走一走
不用带任务
不用非得拍素材
不用一边走一边听课
也不用急着发朋友圈证明自己很自律

因为困住你的，往往不是问题本身

是视野太窄
环境太旧
身体太久没有进入新的场景
改命有时候没那么玄
先出门
先走路
先让身体换个地方
先让大脑看见新的东西

真正的灵感，不在你的电脑里

在街上
在人群里
在风里
在你迈出去的那一步里

[Nassim Nicholas Taleb @nntaleb]

Respect for Mersheimer, an authentic man and a fearless scholar.

[Orange AI @oran_ge]

昨天遇到了一件让我很难忘的事。

昨天下午参加量子位线下的圆桌讨论，结束后一位阿姨过来找我交流。
阿姨有些激动，她说她今年70岁了，是我们的忠实用户。
这让我很是意外，就问她在做什么。

阿姨说她在一个儿童公益组织里工作，最近用 ColaOS 做了一个网站，不知不觉就写了16万行代码，孩子们都非常喜欢。

这时候旁边一位年轻的女孩过来问我，AI 到底怎么学比较快？
阿姨转身跟她说： AI 不用学啊。
我点头补充道：AI 越强就应该越简单，直接用就好了。

在打车回家的路上，看到新闻说胡彦斌在 vibe coding，用 AI 写代码做了一个粉丝社区 APP「彦火」，已经在 TestFlight 内测了。

昨天在圆桌上，我说 ai 是水电煤，ai coding 也是水电煤，未来 ai coding 的渗透率可能是高到大家都意识不到 ai 在 coding 这样子。

AI 的生产力放大了人类的意志，不分年龄，不分行业。

这是创造力爆发的时代。

[Mengling🌙 @mengling_ai]

@dotey vibe coding 省時的前提是你腦子裡已經有架構了，沒有的話就只是讓 AI 幫你試錯而已，速度加快但方向還是你的。

[黄小木 @ai_xiaomu]

深夜想明白一件事：

2026年最值钱的技能不是"会写代码"，而是"会描述需求"。

会描述需求的人 + Claude Code = 全栈开发者
会描述需求的人 + Kimi = 数据分析师
会描述需求的人 + v0 = UI设计师

编程语言正在从Python/Java变成——中文和英文。

你的自然语言表达能力，就是你的新编程能力。

[wandering @marschen2009]

全程旁觀(somehow involved) internet boom/mobile 2.5g-3g now LLM

[wandering @marschen2009]

第一杯是1

[wandering @marschen2009]

好荒謬，我在問ChatGPT 5.5 應該選哪一個第二杯

[wandering @marschen2009]

20

[wandering @marschen2009]

然後他接下來就問我說你的第一杯是什麼？

[Java Li @javajli]

@yisuli2026 一方面没有看过她的书不敢妄加评论，另一方面不想去读这样的作品，即便有任何的深刻思想，都不具备任何代表性。起码对我会是毒药。

[wandering @marschen2009]

不想做的事交给AI，想做的事留给自己

[花叔 @AlchainHust]

https://t.co/ob9tBf5GyD