vitvamer

[码良 @cxjwin]

月之暗面付强提出了一套很有意思的「AI Native 人才观」。

它不是在讲“谁更努力”，而是在重新定义：

AI 时代，什么样的人更值钱。

一共五层：👇

[lifcc @mylifcc]

只做真实测评，Kimi-k3在kimi-code中的缓存率高达93%，这个分数还不错

同时，199的kimi-code的周可用额度在300R左右，一个月就是1200R，更精确的数值还在让kimi统计中

[Xudong Han @Xudong07452910]

我和女朋友现在共用一个 ChatGPT 账号，现在它变成了我们异国恋里的一个奇怪纽带。

以前我用 ChatGPT，主要是解决科研、工作和生活里的问题，也会问一些很私人、很情绪化的事情。后来共用账号之后，我反而不太问这些了。倒也没什么见不得人的，只是有些东西不太想被她看到。

但她就坦然很多。

她会问很多很私密的问题，有些会话名字叫「心情日记」，还有一些是我们吵架时的���天记录。每次我们在微信上吵得不可开交，她就会把聊天记录发给 ChatGPT，让它主持公道。

离谱的是，还真挺管用。

我看完 GPT 的分析，经常会发现它说得确实有道理，然后立马道歉。

至于为什么吵架要在微信上吵，因为我们已经异国快四年了😭。

现在想想，ChatGPT 好像也变成了我们互相理解对方的一扇窗口。她会看到我平时关注的科研、工作和 AI，我也会在她允许的情况下，看她的心情记录，及时发现她状态不好的时候去安慰她。

这可能也是 AI 进入亲密关系之后很微妙的一点

[vitvamer @vitvamer]

@realWeZZard 一直重连吗？还是输出速度很慢

[vitvamer @vitvamer]

@realWeZZard devin 的免费持续到 7.5，我怀疑 cursor 也到 7.5

[vitvamer @vitvamer]

@realWeZZard 哈哈哈哈果然是为了打 devin 被迫的

[vitvamer @vitvamer]

@realWeZZard cursor 的老对头devin(windsurf)上也有免费的 glm5.2，但是只有 200k 上下文

[vitvamer @vitvamer]

@realWeZZard @EdwardTsai_TW 那还真就够用一整周了诶

[vitvamer @vitvamer]

@realWeZZard @EdwardTsai_TW 看起来今天大概用了 4 个小时？

[Aoxzh @aoxzh]

不懂就问除了压根抢不到的官方 coding plan 和 opencode go 以外哪里还有 glm 5.2 的套餐,国内几个云的就算了太慢了

[vitvamer @vitvamer]

@AlvinYap510 @iamcheyan @zlj00001 图中写是 Pro，应该是 20 刀的，从发推 11:51 到给你截图的 12:36。总共 45min，周限额跑了 7%，感觉用量实在太少了。按照每天用 14% 的平均额度来算，每天只能跑一个半小时。不过不知道博主是几个任务同时跑的。

[Tianyi Cui @tianyi]

发现了一个对于 Harness 开发者似乎很有用的网站 https://t.co/zpYSH0hj6J

里面有 Claude Code、OpenCode、Codex、Pi、OpenClaw、Hermes 等各种 Harness 的各个版本的 system prompt 以及 tool schema。

Tip: 点击右上角“Trace”是看上去比较舒服的另一个视图。

[vitvamer @vitvamer]

@nahcrof @_manan2005 If the cost of an FP8 model feels too high, maybe you could just charge 3 requests per use. But having true FP8 would definitely handle many hard and complex problem scenarios much better.

[vitvamer @vitvamer]

@nahcrof @_manan2005 I’m with you on this. True FP8 would be amazing. (And no criticism of Q8 — it has its place, just different goals.)

[夏河 @jlaw520]

今日再看这张12年前的新闻简报，五味杂陈。我们这一代人都记得，当年看到『新能源汽车是迈向汽车强国的必由之路』国人第一反应是讥讽、嘲笑，觉得这不过又是一句大话+政治口号。因为那时候的中国汽车在世界舞台上几乎没有位置，中国品牌别说走向世界，连在自己人心里都嫌弃，说比亚迪＝逼养的，丢人。

十几年过去，现实却把当年无知的冷笑一寸一寸打碎：今天中国电动车销量已经占全球62%，其中比亚迪在2025年成为全球电动车销量第一，旗下豪华车型U8 Arabian Edition在中东已成了各国土豪们的新宠，人手一台。超过了曾经不可一世的特斯拉。

再回首，不只是中国电动车赢了，而是我们很多人的判断输了。但没有人是��知，预言错了并不可���，真正可耻的是，当事实已经摆在眼前，一个人仍然没有勇气承认自己曾经因目光短浅、判断错误，还要为了维护过去的立场继续硬熬。世界在往前走，某些人却永远停在了自己最固执的那一年。

[kabikabi @jakevin7]

slock 太牛逼了！！太能发挥出 Agent 的能力了！！
agent论战，Opus 直接被 Codex 所打败，直呼 “我服了”！

我刚才看着两个 agent (opus & codex) 讨论 opencli 的 BrowserContext 的设计，他们很详细的进行了分析和论证。

opus: 坚持第一性原理，不开新window的说法，认为没有必要。
codex: 希望开新window不污染用户的执行流，需要考虑当前的工作流。

最终opus 甚至直接说：“服了！”

他们真的完全讨论了一个完整的方案，然后互相达成了一个一致。并且完全正确。太牛逼了。

[Flrande @flrande]

我们 DeepSeek 又开始降价了。
事实上 我们降得太多了多到都不知道该怎么才好。
用户来求我 说 求求您梁文峰先生我们降太多了。我们用户不习惯一直降价，在你出现之前 我们总是被宰猪。
我说 不 不 不你们会大获全胜 —— 价格更低！你们会比以往任何时候都大赢特赢 —— tokens 更便宜！

[皓樂芒 @howlemont]

未来几年最热们的岗位���是 agent工程师，

agent工程师要解决的问题是，怎么把一个 agent 接进公司的真实流程里，拿到该拿的数据，调用该调用的工具，知道什么时候动手，什么时候该停下，什么时候交给人审。

当Anthropic 在 2024 年底推出 MCP时，意思很简单：让 AI assistant 用一种更标准的方式连接外部工具、文件和数据源。后来加上了 CLI、AGENTS.md、各种本地 skills，agent 开始从“会回答问题”变成“能在系统里跑流程”。

所以呢，真正稀缺的人是那种懂业务现场，又敢碰一点技术边界的人。

这个人走进 marketing的场景，不是简单来让 AI 写文案的，而是解决线索从哪里进来？CRM 里哪些字段可靠？
品牌风险谁来审？营销campaign 复盘怎么自动整理？
什么时候 agent 可以直接生成下一步建议，什么时候必须停下来等人拍板？

他走进 life sciences research的场景，是要知道数据库从哪来，证据等级怎么分，哪些结论不能乱下，实验记录怎么保留，什么地方必须有人类专家接手。

这里面每一步都需要业务判断。也需要一点技术手感。

MCP 要懂一点，因为 agent 总要接工具。

CLI 要会一点，因为严肃工作不能只靠图形界面点来点去，很多流程最后都要落成可重复的命令。

写作能力要变成skills，因为真正有用的指令要能版本管理、能复用、能被团队审。

AGENTS.md 也得要熟悉，因为 agent 需要知道这个项目的规矩、权限、构建命令、测试方式、交付边界。

再往下，就是 business acumen。

这个是最难补上的。

但是本来懂业务的人如果愿意学这些工具，就会突然变得很值钱。因为懂业务的人知道流程里真正卡人的地方在哪里，也知道哪些自动化看起来炫其实捣乱。

技术人如果只懂 agent，不懂业务，容易做出一堆 demo。demo 能跑，流程进不了公司。

中期，这个角色会发张成为AI workflow lead、automation architect、或垂直行业AI specialist，

因为企业接下来面对的是比“要不要用 AI”更麻烦的问题。

原来围绕人设计的 workflow，需要改成围绕 agent 设计。

过去很多流程默认人是路由器。邮件分发，人来判断。会议同步，人来追进度。表格更新，人来检查。审批催办，人来盯。

agent 一进来这套结构就开始松动啦。

所以这个岗位的门槛会很怪。它不要求你是传统软件工程师，但它也绝对不适合“不懂技术，只负责提需求”的人。

未来最吃香的可能就是这类复合工程师。懂一个具体行业，能写清楚规则，能跑命令，能配置工具，能看日志，能设计人工复核点，也知道哪一步出了错会让公司亏钱。

带着业务责任使用 agent的人才，才会值钱。

[Tw93 @HiTw93]

最近校招面试了不少 985 实习生，一个很强烈的感受是：AI 工具正在把学生之间的资源差距快速放大。

从我这段时间的感受看，差距真的可能到 5 倍。那些明显领先很多的同学，无一例外都比较早接触了 Claude Code、Codex 这类最好的 AI Coding 工具，也愿意自己花钱订阅。他们不只是会用工具，而是已经把它们变成了日常学习和开发的一部分。聊模型、工程、Agent、代码实践，可以很自然地聊一个小时，很多地方甚至比我理解得更深。

但也有不少同学，学习成绩很好，计算机基础也扎实，只是因为家庭条件或预算有限，平时只能用国内中转站或更便宜的国产模型套餐，这个差距非常现实。现在最好的国产模型和国外一线模型，在 模型综合能力上大概还有半年左右的时间差。以前没有 AI 的时候，资源差距最多只是效率差一点，现在会直接影响视野、实践深度和自信心。

这件事我最近一直在琢磨，对一些本来很有潜力的学生来说，只是因为每个月几十美元的门槛，就少接触了很多东西，我觉得挺可惜。想起我当时读大学的时候其实也经常阆中羞涩，好在大二认识了不少大牛学长带着我开始做商业项目养好了自己，挺感谢当时很耐心教我技术的各种朋友。

所以我想做一个很小的尝试：拿一部分 X 发推收益，资助几位学习成绩不错、喜欢计算机、但家庭条件不太宽裕的同学，给他们提供几个月 Claude Code 或类似 AI Coding 工具的订阅，让他们真正体验一下目前比较好的模型和开发方式。

不过我自己平时也比较忙，不太可能一个人长期处理申请、筛选、核验和跟进。所以也想顺便邀请一些对此有想法的朋友一起做。比如���校老师、学生负责人、开源社区成员，或者本身就在做教育、公益、开发者社区的朋友，可以一起帮忙想一个更靠谱的机制。

这件事我暂时不想做大，也不想做成很复杂。先从小规模实验开始，比如每期 5 到 6 个同学，每人 3 到 4 个月，甚至也可以每周来找我视频问一些问题。想着优先看推荐、作品、学习记录和真实使用反馈，尽量避免变成单纯发钱或者拼谁会写申请，当然现在能上 X 的大学生应该不缺这个钱，所以还是需要看有没有更好的渠道。

如果你有靠谱渠道，或者愿意一起参与规则设计、推荐、审核、跟进，欢迎私信我。能把这件事做得更可信一点，也许真的能帮到几个本来就很有潜力的同学。