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AI在智力领域和软件服务向上吞噬的能力超出预期，网络贡献数据和知识，人类贡献工程设计，并且由于开源的力量，使得闭源并不总能保持绝对的商业价值（太贵了总有便宜的平替版）。最终智力活动都能以token和算力统一计价。
而且这个过程不可逆，因为高级智力工作者和服务提供商自身必须用AI才够竞争力，而有需求就会有人实现。AI就能得到适应、训练和成长，反过来吞噬原有的护城河。
真是又喜又怕的时代。
而且这个过程不可逆，因为高级智力工作者和服务提供商自身必须用AI才够竞争力，而有需求就会有人实现。AI就能得到适应、训练和成长，反过来吞噬原有的护城河。
真是又喜又怕的时代。
王慧文: 我们曾经以为， 中国SaaS会像美国SaaS那么值钱， 现在看， 美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。 😅😅
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AI不是银弹，现在谈只用一种技术，一种方式吃遍天下还太早了
在我看来，Agent和Copilot是两种模式，各有所长，未来会都存在。
Agent强调自主、少监督确认。那么如果目标产物不是图像，确实用TUI就够了，ClaudeCode已经开辟了道路。
但是所有事情全自动，人类撒手不管，目前看来问题会很多：失控风险大、先污染（泄露不该泄露的、操作不该操作的、钻漏洞侵害他人获取利益等等）后治理补救，首先从浪费的算力和产出收益上衡量就是不划算的。其次这对于全社会来说也不是良好的发展模式。这些OpenClaw也演示了
即便后续解决好效率和治理问题，回归到本质，我认为还是有两点根源导致一定存在Copilot和GUI的一席之地。
根源一：图像的信息载量是超过文字的。一图胜千言。另有Deepseek的Contexts Optical Compression也验证这点。从Agent运行效率上说，从人类需求（本质上也是效率问题，Video Game的娱乐生态一定比Word Game丰富，所有社交App一定会走向视频板块）上说，一定会不局限于文本单模态。
根源二：AI智能是锯齿状的（有些时候很强，有些时候又蠢得离谱），总有需要人类指导来达到更优解的情况。即便达到AGI，也总有更优秀的人类能指导这个AGI。那么在高深领域一定存在Copilot模式强于全自动模式。
不过不要误会，我说Copilot和GUI一定有一席之地，不是指现在的Copilot和GUI，它们本身也一定要经过AI Native的改造进化。
在我看来，Agent和Copilot是两种模式，各有所长，未来会都存在。
Agent强调自主、少监督确认。那么如果目标产物不是图像，确实用TUI就够了，ClaudeCode已经开辟了道路。
但是所有事情全自动，人类撒手不管，目前看来问题会很多：失控风险大、先污染（泄露不该泄露的、操作不该操作的、钻漏洞侵害他人获取利益等等）后治理补救，首先从浪费的算力和产出收益上衡量就是不划算的。其次这对于全社会来说也不是良好的发展模式。这些OpenClaw也演示了
即便后续解决好效率和治理问题，回归到本质，我认为还是有两点根源导致一定存在Copilot和GUI的一席之地。
根源一：图像的信息载量是超过文字的。一图胜千言。另有Deepseek的Contexts Optical Compression也验证这点。从Agent运行效率上说，从人类需求（本质上也是效率问题，Video Game的娱乐生态一定比Word Game丰富，所有社交App一定会走向视频板块）上说，一定会不局限于文本单模态。
根源二：AI智能是锯齿状的（有些时候很强，有些时候又蠢得离谱），总有需要人类指导来达到更优解的情况。即便达到AGI，也总有更优秀的人类能指导这个AGI。那么在高深领域一定存在Copilot模式强于全自动模式。
不过不要误会，我说Copilot和GUI一定有一席之地，不是指现在的Copilot和GUI，它们本身也一定要经过AI Native的改造进化。
江流儿_MIuY: 我开始重新审视 UI 的必要性：如果一个任务可以在没有图形界面的情况下，仅凭自然语言指令就达到预期，那么 UI 是否已成累赘？ 这是一个关于‘信任’与‘演进’的过程。在无 UI 的 Agent 协作模式中，我们不再追求交付即完美，而是建立一种‘先信任，后优化’的机制。项目本身变成了一个自我演进（Self-evolving）的生命体——在不断的对话交互中，AI 逐渐对齐我的目标；在外界反馈的循环中，我们实时修正偏差。 这种交互不再依赖点击和视觉确认，而是回归到人类最本质的表达——语言。如果人与 Agent 的协作能通过纯粹的对话实现即时响应与迭代，那么传统的 UI 确实失去了存在的必要。未来，会提问（Prompting）即是编程，语言即是界面。
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25年我认为AI经历了确立趋势的同时抛出了更多非共识的阶段
确立趋势来自我们在一线使用AI的认知，来自行业不断有新产品的诞生，有新需求的抛出。
非共识来自AI需要以非传统的思路重塑过往的惯常方式，包括生产力工具、工作流、商业产品乃至企业的组织形式
而这两点恰恰是创业最需要的，渡过了移动互联网的沉寂和元宇宙的好高骛远，这是创业者期待了太久的大航海时代，目标星辰大海
确立趋势来自我们在一线使用AI的认知，来自行业不断有新产品的诞生，有新需求的抛出。
非共识来自AI需要以非传统的思路重塑过往的惯常方式，包括生产力工具、工作流、商业产品乃至企业的组织形式
而这两点恰恰是创业最需要的，渡过了移动互联网的沉寂和元宇宙的好高骛远，这是创业者期待了太久的大航海时代，目标星辰大海
字节、阿里、腾讯 AI 大战全记录：一场影响命运的战争
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OpenCode太多bug了
OpenCode跟ClaudeCode的代码工程差距，反映了Vibe Coding和Spec Coding的差距，也反映了从0到1的开发者和从50分到90分的专家差距。
在这个“人人都能做开发”的AI时代，我还是想强调：
「软件」跟「软件」的差距，大于「有软件」跟「没有软件」的差距。
越是AI时代，越是这样，人人都能从0到1做个东西出来，但终究只有少数人能指挥AI做深度优化。
AI既带来了技术平权，也带来技术特权，两者同时发生
AI既会加强贫富差距，也会拓宽底层上升通道，两者看似冲突，实际上也在同时发生。
当然，以上只是对现状的描述。世界还是在动态变化的
开源软件缺乏商业度但拥有自由度，有它存在的意义和价值。OpenCode未来未必不能赶上来
AI还没达到AGI，所以深度领域依然需要人类专家指导调教，未来也许可以左右互搏，对人类专家的依赖越来越少，届时AI生产力又会回归普惠（抛开硅基统治世界的科幻不谈）
OpenCode跟ClaudeCode的代码工程差距，反映了Vibe Coding和Spec Coding的差距，也反映了从0到1的开发者和从50分到90分的专家差距。
在这个“人人都能做开发”的AI时代，我还是想强调：
「软件」跟「软件」的差距，大于「有软件」跟「没有软件」的差距。
越是AI时代，越是这样，人人都能从0到1做个东西出来，但终究只有少数人能指挥AI做深度优化。
AI既带来了技术平权，也带来技术特权，两者同时发生
AI既会加强贫富差距，也会拓宽底层上升通道，两者看似冲突，实际上也在同时发生。
当然，以上只是对现状的描述。世界还是在动态变化的
开源软件缺乏商业度但拥有自由度，有它存在的意义和价值。OpenCode未来未必不能赶上来
AI还没达到AGI，所以深度领域依然需要人类专家指导调教，未来也许可以左右互搏，对人类专家的依赖越来越少，届时AI生产力又会回归普惠（抛开硅基统治世界的科幻不谈）
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我是这么想的
先干成事，后学做人。到了深层次的事务，搞定人比搞定事重要。
但是能干成事是基本盘，如果反过来，先精通关系，后面其实难学做事了。
先干成事，后学做人。到了深层次的事务，搞定人比搞定事重要。
但是能干成事是基本盘，如果反过来，先精通关系，后面其实难学做事了。
吃蛋挞的烤面包: 又一大挑战来了，我爸真说对了，我爸说我这个性格在国企容易干成事但又容易得罪人 容易干成事是因为我愿意干活，能扛事，但容易得罪人，因为太多关系要照顾了，我搞不定🥹
4 00
极限审判 四星 🌟🌟🌟🌟
如果说《Her》是搞AI陪伴创业者的必看电影的话
这部《Mercy》我想可以成为搞Agent，目标AGI的人的必看电影
小到语音输入，“delete it”如何区分是指令还是内容；监控视频，如何快速定位，知道何时该加速何时该减速，何时放大何时超分
中到言出法随，拥有全量数据权限，随时按需获取综合研判，即时生成各种UI，主动/并行运行多任务，随时更新，随时介入（当然这些已逐渐不够“科幻”，而是指日可待了）
大到隐私vs便利的伦理，AI带来的到底是平权还是特权，理性vs直觉vs幻觉的交锋，理性能够发现思考被蒙蔽，直觉能够快速坍缩概率，再聪明的AI也不能计算所有的混沌，同时也经不起源数据的“投毒”
总的来说电影并不完美，但对AI未来形态的演练足够精彩，也能带来不少思考，推荐看看。
如果说《Her》是搞AI陪伴创业者的必看电影的话
这部《Mercy》我想可以成为搞Agent，目标AGI的人的必看电影
小到语音输入，“delete it”如何区分是指令还是内容；监控视频，如何快速定位，知道何时该加速何时该减速，何时放大何时超分
中到言出法随，拥有全量数据权限，随时按需获取综合研判，即时生成各种UI，主动/并行运行多任务，随时更新，随时介入（当然这些已逐渐不够“科幻”，而是指日可待了）
大到隐私vs便利的伦理，AI带来的到底是平权还是特权，理性vs直觉vs幻觉的交锋，理性能够发现思考被蒙蔽，直觉能够快速坍缩概率，再聪明的AI也不能计算所有的混沌，同时也经不起源数据的“投毒”
总的来说电影并不完美，但对AI未来形态的演练足够精彩，也能带来不少思考，推荐看看。
7 21
如果是从0开始做一个demo，不必在意技术架构，因为重点是看到效果
但如果是长期维护的工程，必须在意。长期维护的工程，已经不是vibe coding了，而是spec coding
但如果是长期维护的工程，必须在意。长期维护的工程，已经不是vibe coding了，而是spec coding
MiloHan: vibe coding 时，你会很在意技术架构吗？ 比如：低耦合、高内聚。 而不是畅所欲言让其尽情发挥。
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