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少平说
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车企大厂数字化 丨AI 提效探索
少平说
1月前
9月报账时间📊

这个月最大的变化:知识库学会自己跑了。

5条自动化流水线上线——每周日晚上,笔记导入、读书周报、周总结三件事自己排队跑完,我只负责看。加上每日的AI日报看板和笔记洞察,全月新增173条笔记,零人工干预,总量干到3178条。

干了件拖了几个月的事:446条"回头再整理"的积压,最后一天全清了。分析出11个主题,育儿归育儿、技术归技术,全部进了正式分类。那块每次打开都心虚的阴影区,没了。

职业焦虑我也给了个量化回应:把自己岗位拆成6类20项任务,逐条评AI替代风险。结论——方案设计和拍板是安全区,最先被替代的是信息拉齐类工作。焦虑变成清单之后,就没那么焦虑了。

给娃造了个工具:Python生成5以内加减法练习册,1000题+答案页+10张300dpi A4打印版。中途发现旧脚本会死循环,重写了一遍。1000条答案全部复算,全对✅

读完《欢迎来到一年级》,27条划线,记住了两条:养好习惯,学会相处。

不体面的也报:阅读时长从周104分钟跌到25分钟,软考停了两周。自动化省下来的时间,并不会自动流向深度——这是我9月最扎心的发现。

10月目标:阅读拉回日均15分钟,副业SOP出第一稿(或者砍掉,别再挂着了)。

#月度复盘 #知识管理 #AI工作流 #自动化
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少平说
2月前
值得思考

小盖fun: 看了一期吴恩达的播客,非常精彩。而且这次他的观点很激进,说每个人都应该成为 Builder,借助 AI,往生产端走。 别只拿 AI 问问题,而是要开始真正动手创造,做网站、做 App、做小工具,把自己的想法直接变成产品。 包括他们公司说现在面试候选人,会直接问候选人到底 Build 过什么。 如果候选人之前拿 AI 做过一个网站、App、Skill,或者任何解决自己实际问题的小工具,这种经历都会非常有说服力。 因为这考验的已经不只是会不会用 AI。 现在会用 ChatGPT 问问题,或者 Codex 做个 PPT、数据分析,门槛已经很低了。更进一步的能力是你能不能发现一个问题,把它抽象出来,再借助 AI 把解决方案真的 Build 出来。 这里面其实同时考验了一个人对 AI 的使用能力、抽象能力和创造力。 我最近跟很多朋友聊天,也发现大家招聘时越来越喜欢问一个问题,你的作品是什么?你到底拿 AI Build 过什么? 我觉得所有人确实都应该认真想想这个问题。 以前 Coding 基本还是程序员的专业能力。一个市场人员、招聘人员或者财务人员碰到一个软件需求,正常的处理方式都是提需求,然后找工程师。 但现在这个门槛已经降得非常低了。 一个人拿着 Codex、ChatGPT 这些工具,只要问题足够明确,做一个自己工作里用的小工具,已经没有以前那么难了。 这个变化有点像 Excel 出现之后。 以前很多数据处理工作可能需要程序员参与,后来财务、市场自己打开 Excel 就可以分析数据了。AI Coding 也在发生类似的事情,它正在把过去属于软件工程师的一部分能力,逐渐变成知识工作者的基本能力。 吴恩达说他们团队成员已经在给自己不断的造工具了。 有个运营同事,为了写文章,自己做了一个 Mac 桌面 App。准备写一个选题时,这个 App 会自动爬取网页,寻找相关资料,把相关文章整理出来。然后他可以直接和整个资料库聊天,了解自己正在写的内容和已有资料之间有什么关系。 你看,这已经完全超出了会不会用 ChatGPT。 还有他们的财务团队以前每周要花几个小时打开各种文件、复制数字、检查数据。后来团队自己开始开发自动化程序,可以定期打开文件、读取数据、检查一致性,有异常再提醒相关的人处理。 这背后的逻辑其实非常简单。 以前开发软件太贵了,所以工程师必须集中在专门的工程部门。每个业务部门内部当然都有一堆问题,也都有很多想做的小工具,但一个需求如果只能帮三五个人节省一点时间,根本排不上工程师的开发计划。 现在 Build 的成本降下来之后,这些过去不值得开发的东西突然都可以开发了。 而且最了解这个问题的人,本来就在业务部门。 做招聘的人最知道招聘哪里麻烦,做市场的人最知道自己每天有哪些重复工作,做财务的人也最清楚哪些数据天天需要人工核对。 现在他们第一次有能力自己把这些问题做成工具。 所以我觉得未来每个人在某种程度上都可以成为一个工程师。你不需要成为一个专业程序员,但应该逐渐具备用软件解决自己业务问题的能力。 吴恩达说他们最近还分析了很多的招聘数据,发现越来越多职位描述中开始强调一个词:High Agency,高主动性。 简单说,就是一个人发现问题以后,会自己想办法往前推进,而不是等老板把每一步都拆好,再告诉他接下来干什么。 按部就班的工作,价值感只会越来越低。 有了 AI 的帮助,一个 High Agency 很强的人,确实可以比过去创造更多东西,也可以自己解决更多问题。 优秀的员工会越来越像一个负责自己领域的小创业者。他知道自己的目标是什么,然后自己发现问题,做出判断,缺工具就 Build 工具,最后解决问题。 所以我现在越来越觉得,大家讨论 AI 会不会替代工作,有时候把问题想得太简单了。 吴恩达讲了一个我很认同的框架。 一份工作里面,可能已经有 30% 到 40% 的任务可以交给 AI,但剩下的 60% 到 70% 依然需要人来完成。所以绝大多数职业不会突然消失,真正发生变化的是一个岗位内部的工作内容会重新分配。 最后更现实的结果,还是人和人之间的竞争。 一个人可以把那 30% 到 40% 交给 AI,然后把自己的能力范围继续往外扩。另一个人还按照以前的方法工作,只负责自己原来那一小块,那公司最后更愿意留下谁,其实很好理解。 我一个朋友之前的公司里,Android 和 iOS 加起来有三个人。后来公司觉得人员有些冗余,最后留下一个人,几个端都可以负责。 你说这是不是 AI 导致的?当然和 AI 有关系。 但落实到职场里,它最后呈现出来的还是人与人之间能力范围的差距。一个人借助 AI 可以覆盖过去几个人的工作,另外一个人的工作方式没有变化,公司自然会重新计算这笔账。 我今天还在群里跟大家聊,以前总有人说前端已死,但好像最近已经没人讨论这个问题了。群里有朋友开玩笑说,死人当然不会说话。 我还真去翻了一些前端工程师的简历,发现一个很明显的变化,很多人已经不再把自己局限在纯前端了,而是突出全栈的能力。 吴恩达在播客里也提到了这个现象。过去前端、后端的分工很细,但有了 AI 以后,越来越多开发者开始变成全栈工程师。因为 AI 把跨领域学习和执行的成本降低了,一个人能够覆盖的工作范围自然会扩大。 而且这件事肯定不只发生在程序员身上。 以前一个做营销的人,可能只负责投放。现在借助 AI,他能不能从选题、研究、内容生产,一直做到投放和后面的数据分析? 一个人在组织里的能力半径会越来越大。 想起之前纳瓦尔说的一句话:成为一名创造者,你将不必担心工作、职业和 AI。 是的,什么时候都尽力去创造,去解决问题。别给自己留所谓的垃圾时间。 https://www.youtube.com/watch?v=o-wv_szZ0V0

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少平说
3月前
好久没读到这么能引起共鸣的小说了,尤其是在 AI 时代
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少平说
4月前
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少平说
5月前
端午假期休完了,超长休了 5 天,终于要上班了。
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少平说
5月前
感觉是原著好看,翻拍能超过小说的少之又少。
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少平说
5月前
又到了年度交租的时候😮‍💨
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少平说
5月前

AI柿子: 过去一年我最大的感受是:年轻人的差距不是三五年后拉开的,是在理解杠杆这件事上就分出了高下 大部分人对"努力"的理解还停留在传统时代 送外卖送到凌晨、写代码肝到秃头、做自媒体日更不断——这些确实辛苦,但本质都是拿时间换钱 这种模式有个致命bug:你的收入上限=你的清醒时长×单位时间价格 一天就24小时,再努力也就是个线性增长,跑不出指数曲线 PM视角看商业模式:三种杠杆的本质区别 我做产品这些年,发现所有赚钱方式都能归结为三种杠杆 杠杆一:时间换钱(杠杆率=1) 上班、接私活、跑外卖,干一小时给一小时的钱 没有复利,过去的劳动不为今天创造价值 这不是"不努力"的问题,是模式天花板太低 杠杆二:系统换钱(杠杆率=10-10000) 写一次代码/拍一次视频/做一份课程,可以卖无数次 AI和自媒体就是这个时代成本最低的系统杠杆——2026年独立开发者用AI工具单人实现月入1万到5万美金的案例已经不稀奇了 关键是:做的时候很累,但做完之后它自己跑 杠杆三:用别人的时间/钱换钱(杠杆率=100-∞) 组建团队、做投资、搭平台 但这需要你先跑通流程、建立判断标准、承担结果 25岁以下的人大概率还没这个能力,别着急 给年轻人的实操建议:从杠杆一跳到杠杆二 如果你现在还在做"时间换钱"的事,不是让你立刻辞职 而是把每天20%的时间切出来,投入到"系统换钱"的试错里 举个例子: 你现在一天工作10小时,全是执行层的重复劳动 那就改成:8小时完成本职,2小时做这些—— 把工作中的解决方案录成视频发X/小红书(内容杠杆) 用AI把重复任务自动化,然后把方案包装成付费教程(代码杠杆) 找三个同行交换资源,组个小圈子互相导流(网络杠杆) 工作时间没变,但你启动了第二增长曲线 2026年AI工具已经把门槛压到地板价了:ChatGPT Plus每月20美元,ElevenLabs语音克隆每月几十块,Cursor写代码几乎是傻瓜式操作 问题不是"能不能",是"做不做" 关于试错:PM思维 vs 完美主义陷阱 很多人不敢试错,是因为把"试错"理解成了"失败" 产品经理的逻辑不是这样的 我们做MVP(最小可行产品)的核心是:用最低成本验证假设 别花三个月做个完美方案,先用三天搞个能跑的Demo 想做自媒体就别纠结设备,手机拍,先发10条看数据 想做AI应用就别想着融资,套个开源框架先上线收费 想搞副业就别憋大招,微信群里先卖一单再说 慢就是错,纠结本身就是最大的成本 最后说个反共识的观点 大家都说"年轻人要乐观",但我觉得这话有毒 真正有用的不是"乐观",是对世界运行规律的清醒认知 这个世界没有贵人,只有价值交换 你被看见,不是因为你努力,是因为你有被利用的价值 这听起来很功利,但这就是商业世界的底层协议 与其等别人拉你一把,不如先让自己成为别人需要的那个人 具体怎么做 输入端:卸载短视频App,信息源换成X、播客、英文技术社区 输出端:每周至少发一次你的思考/作品,让陌生人能搜到你 交换端:主动给三个你欣赏的人提供价值(不是舔,是真实的帮助) 这套流程跑通了,"贵人"自然会出现 因为你已经是别人眼里的"贵人"了 年轻人没背景、没资源都不是问题 真正的分水岭在于:你是继续用"努力"麻痹自己,还是用"杠杆"重构游戏规则 前者三年后还在抱怨,后者三年后已经在另一个维度了

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少平说
5月前
膜拜一下

卫夕: “罗马不是一天建成的,因为它没有用Claude Code。” “Claude Code is all you need.” “上帝用了7天创造世界,如果他有 Claude Code,周一就能上线,周二开始迭代。” “面试官:你最擅长的编程语言是什么?用Claude Code我:English.” “以前叫全栈工程师,现在叫“会用 Claude Code 的人”。 如果你最近玩龙虾玩得稍微深度一点,你就会发现 Claude Code 这两个词出现的频率越来越高。 如果一个人真正懂技术,他会告诉你:龙虾能做的事情,Claude Code 都能做。 今天我们就来盘一盘伟大牛逼的Claude code,请允许我这么说它。 钱钟书说: “如果你喜欢一个鸡蛋,又何必去知道那只下蛋的鸡呢?” 的确,Anthropic这个公司频繁封号的行为,以及它的 CEO 一直以来反华的言论,让我对这家公司从情感上并不认可。 但如果从纯粹的产品的角度,这家公司确实有点东西。 你虽然不喜欢它,但却不得不用它。 这篇聊神奇的产品Claude Code和创造它的男人Boris Cherny。 我找了很多资料,看了和听了很多访谈,和Claude opus4.6聊了很多轮,整个过程相当预约。 和卫夕之前的文章一样,略长,略散,但保证信息密度和信息增量,分享给大家—— 2 我一直很好奇——Claude Code是如何成为一个让程序员几乎宗教般膜拜的编程工具的? 离谱的是,这个工具是一个从乌克兰敖德萨来的移民工程师,加入anthropic才几个月,几乎靠一己之力鼓捣出来的。 这个男人叫Boris Cherny。 3 Boris出生在乌克兰敖德萨,1995年随家人移民美国。 那一年,互联网正在萌芽。 他爷爷是苏联最早一批程序员之一,用穿孔卡编程,他没有活到看见软件取代穿孔卡的那一天。 而他的外孙,最终建造了一个能自己写代码的AI。 4 Boris没有经历过什么正规的编程训练。他学写代码,是因为念中学的时候在eBay上卖宝可梦卡片—— 改一改商品页面的HTML,页面好看了,能卖得更贵,blink标签让他多赚了不少。 他还在数学课考试的时候TI计算器给黑了,把答案藏进去,作弊。 循规蹈矩不是他的人生,后来他甚至还搞过一个卖da麻的网站。 上大学,他学的是经济学,但他辍学了,要去创业。 辍学之后,他18岁就开始创业,后来去了对冲基金Coatue Management做架构师。 在对冲基金工作期间,他还骑摩托车出了一次严重车祸,两只手臂都摔断了,一个月没法写代码。 恢复期间,因为手还疼,他被迫去学按键更少的编程语言,从CoffeeScript一路摸到了Haskell和函数式编程—— 一次意外,反而拓宽了他的技术视野。 5 2017年,Boris加入Meta,5念升4级,一直做到Principal Engineer——IC8,大概算阿里的P10? 在Meta,他做过一项系统的因果分析研究,结果证明:干净的代码库,能让效率提升10%以上,所以,他特别在意代码质量。 他在Anthropic之前还写过一本书:《Programming TypeScript: Making Your JavaScript Applications Scale》。 2019年O'Reilly出版——O'Reilly有史以来第一本TypeScript书。 6 2024年9月,Boris加入Anthropic。 吸引他的东西很奇怪,是面试的时候他到Anthropic食堂吃饭并和人聊天,他随口提到了一本冷门的Greg Egan的科幻小说,结果发现桌上每个人都读过。 他觉得,这公司有点东西,得加入。 职位是Member of Technical Staff——这也是Anthropic几乎所有人的职位,技术员工,极其扁平。 他的第一个PR(代码提交)被拒绝了——Leader说,原因是他手写了代码。 Leader让他用Clyde(一个内部前身工具),他用Clyde重写,一次成功。 这一次,他对模型的能力有了一个直观的认识。 Claude Code的关键灵感来自一次对话。 在与Cat Wu(Anthropic创始产品经理,当时在研究AI agent的电脑操作能力)聊完之后,Boris闪出一个想法—— 给终端赋予文件系统访问权限。 魔法由此开始。 7 2024年11月,Boris在内部发布了测试版本。 上线第一天,约20%的Anthropic工程师就开始使用。到第五天,50%的人在用。 如今,Anthropic超过80%-90%的代码由Claude Code完成。 Boris发现,当模型拥有了使用工具的能力时,它表现出了一种本能——模型就是想用工具。 “我们发现模型本来就有使用工具的渴望,我们只是给了它出口”。 这和硅谷的一种产品设计哲学高度一致—— 不要臆想用户需要什么,去观察他们在产品力自发产生了什么行为,然后把那个行为变成产品。 8 Claude Code为什么是一个命令行工具,而不是IDE? Boris的逻辑很简单:CLI是发布最快、迭代最容易的形式。 终端窗口不需要等待任何人的审批,不需要通过任何应用商店,随时可更新。 很多编程产品会挡在模型面前,通过添加UI元素和其他杂乱的部分来搭建脚手架。 Claude Code反其道而行。 《乔布斯传》的作者Isaacson还写了一本书,叫《创新者》。 书中用大量篇幅讲述传奇操作系统UNIX的设计哲学——小型、模块化、可组合的工具运行在终端中。 Claude Code的CLI优先设计是对这一哲学的刻意回归,它的底层工具(Read、Write、Bash、Grep、Glob)是UNIX工具包的精神后裔。 Taste,Taste还是Taste。 9 Claude Code是用TypeScript写的,不是Python。 这个选择有一层深意:TypeScript运行在Claude模型最擅长的语言上。 对,不要在工具和模型之间制造摩擦。 相比之下,OpenAI的Codex CLI选择了Rust,理由是性能和规模化。 两种选择背后,是两种不同的世界观:Anthropic选择了与模型的亲和性,OpenAI选择了工程性能的极限。 Claude Code系统提示约2,800 token;工具规范约9,400 token。 就这么点东西,少,就是多。 Rich Sutton的《苦涩的教训》被装裱在Claude Code团队的工位旁。 这篇2015年发表的如AI圣经般的短文核心思想只有一个:相信更通用的方法,通用出奇迹。 (建议大伙去找来读一读——非常短,但读完回味无穷。) 10 Claude Code还有一个产品哲学:他们一直为六个月后的模型设计产品。 Boris说,Anthropic的几位联合创始人是Scaling Laws论文(规模定律)的头三位作者。 这种指数式思维,已经深入Anthropic的DNA。 Claude Code的Agentic Search就是是glob和grep——两个存在了几十年的Unix命令。 Anthropic最初试过RAG、向量嵌入等复杂方法,最终发现直接用最简单的方式理解代码库,效果奇佳。 相信简单的力量。 11 在Claude Code团队,从不写产品需求文档(PRD),不写功能规划书,直接用代码做原型。 Boris说: “我们的文化是我们不太写东西,就是show。” Claude Cowork(Claude Code的非技术用户版本,相信我,这也是一个你用上会上瘾的东西,快去找来试试,腾讯前些天发的WorkBuddy就是对它的致敬)由四个工程师在十天内开发完的。 12 Claude Code团队工作的另一个哲学史:给无限的tokens,但给少少的人。 逼着成员用Claude Code来放大自己的产出,token用得少,根本没办法完成工作。 13 Boris自己每天同时开着五个终端标签,每个标签页都是一个独立的Claude Code实例,每天能发出20到30个PR。 80%的任务从Plan Mode开始。 用多个子Agent互相审核代码,第一批Agent找出问题(包括误报),然后再启动五个,专门负责第一批Agent的发现。 14 “Latent Demand”——被滥用的产品,或许才是好产品。 Claude Code发布之后,很快就有非技术人员,比如财务分析师、销售人员开始频繁地用。(我也是,我用它修龙虾、用网页写PPT、改文件格式、给娃制作英语听力音频、写文章) 这个滥用,最终催生了Claude Cowork——Claude Code的非技术用户版本。 15 Claude Code让程序员上瘾,一个深层的心理学逻辑是:它给了一种启发感—— 用AI的眼光,重新看见了你代码库里你从未注意到的东西。 福尔摩斯有一句经典台词:You do see, but you don’t observe.——你看到了,但没观察到。 大道至简,异曲同工。 16 2026年1月,Boris在X上发了一条帖子,获得了440万次浏览,随后引发了Claude Code日活的一轮爆炸式增长。 那条帖子在这里:https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177 Claude Code的增长并不是线性的。 它有两个明显的爆发点:一是2025年10月,模型能力显著跃升;二是2026年1月Boris发帖之后,日活几乎翻倍。 第一个爆发点来自技术,第二个来自传播。 17 2026年2月,SemiAnalysis发布分析报告:Claude Code目前占GitHub公开提交量的4%。 按这个速度,到2026年底,可能贡献GitHub超过20%的每日提交量。 SemiAnalysis的标题只有一句话:《当你眨了一下眼,AI就吃掉了整个软件开发》 18 2025年12月,Spotify的联合CEO说,那个圣诞节是一个奇点。 “当我和我们最资深的工程师交流时,他们说自己从12月就没有写过一行代码。” Anthropic自己的数据:从Claude Code诞生初期到一年后,员工人数翻了三倍,但每个工程师的人均生产力提升了约70%。 一位Google首席工程师在2026年1月的西雅图聚会上公开承认,Claude“在一小时内复现了一年的架构工作”。 19 Boris Cherny在一次采访里,很随意地说了一句话,然后在程序员社群里广泛传播: “I uninstalled my IDE. I just didn’t need it anymore.” ——我卸载了我的IDE,我就是不再需要它了。 IDE是程序员的圣殿。 但今天,圣殿塌了。 20 Boris分享了他个人的AI代码比例的演变: 2025年2月,他写的代码里有20%是AI生成的。5月,30%。11月,100%——他自己不再写任何代码了。 21 Boris在采访里说了一句判断:This is the year of the generalist. 没错,全才崛起。 他的逻辑是:当执行成本趋近于零,判断力就变成了最稀缺的资源,而判断力,往往需要广度,而不仅仅是深度。 他预测“software engineer”这个头衔会在今年开始被“builder”取代。 “到了这个阶段,可以安全地说,编程在很大程度上已经被解决了。” 这话放在两年前说,相信的人不会太多。 放在今天说,大部分只是沉默,沉默本身就是答案。 22 Hacker News是程序员讨论Claude Code的重要战场。 “Claude Code就是你所需要的一切”——851赞,504评论。 “告诉HN:我60岁了,Claude Code重新点燃了我的热情”——159赞,84+评论。 Kent Beck(传奇软件工程师,52年编程经验)说: “90%的传统编程技能正在被商品化,而剩下的10%价值变为1000倍。” 23 Claude Code的进度指示动词成为了某种文化符号: crunching(嘎吱嘎吱中)、moseying(溜达中)、、discombobulating(迷惑中)、sparkling(灵光一现中)、simmering(文火慢炖中)。 Claude Code依赖症开始在程序员圈人传人: “你的整个工作流现在取决于Claude是否在线。” 24 现在说说竞争。 OpenAI在2021年就推出过Codex编程模型,那是GitHub Copilot的基础,但ChatGPT爆红后,Codex团队被拆散。 这给了Anthropic窗口。 正是在这个窗口里,Boris和他的小团队,把Claude Code从一个终端hack变成了行业拐点。 根据WIRED报道,2025年9月,OpenAI Codex的用量只有Claude Code的约5%。到2026年1月,这个差距缩小到了40%。 OpenAI在艰难追赶。 25 2026年2月5日,OpenAI和Anthropic几乎同时发布了各自的重磅产品—— 前者是GPT-5.3-Codex,后者是Claude Opus 4.6,发布时间精确到分钟。 2026超级碗,Anthropic和OpenAI两家公司都买了赛前广告,主题都指向开发者工具和编程AI。 超级碗30秒广告要花将近700万美元,第一次出现编程工具的广告。 26 2025年7月,Boris Cherny和同事Cat Wu,离开了Anthropic,加入了Cursor,Boris的新职位是Chief Architect and Head of Engineering。 AI圈炸了。 然而,仅仅两周之后,两人回来了,重新加入Anthropic。 感受一下他们的抢人烈度。 27 Claude Code在2025年对Anthropic的年化收入贡献,约占总收入的20%,而它是一个仅仅诞生一年半的产品。 2025年12月NASA使用Claude Code为火星车毅力号规划了一条约400米的路线,使用Rover Markup Language。 28 Boris在采访里被问到最近读了什么书? 他说了一本科幻小说——《Accelerando》(Charles Stross著) 他还特别推荐刘慈欣的短篇小说合集《流浪地球》,以及网飞的《三体》剧集,他认为网飞的《三体》对原著精神还原还是不错滴。 Boris有一天他老婆决定接受一个来自日本的Offer,然后他也跟过去了,他们在日本的乡村待了几年,用自制味噌与邻居交换食物。 他说白味噌需要3个月;红味噌需要2-3年。 在GitHub上,Boris维护着269个仓库。 29 Grace Hopper发明了编译器,她的核心信念是:人们应该用接近人类语言的方式来告诉计算机该做什么,而不是学计算机的语言。 几十年后,Claude Code把这个逻辑推到了极致。 30 Boris最喜欢用的历史类比,是印刷机。 印刷机发明之前,欧洲的识字率不到1%。50年内,印刷品的产出超过了此前一千年的总和。200年内,识字率达到了70%。 一位15世纪的抄写员说过: “我最不喜欢的是一遍又一遍地抄东西。我热爱的是插画和装帧。” Boris说他对编程的感受完全相同——苦差事被消除了,创造力留了下来。 31 2026年1月26日,Andrej Karpathy(前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员)发布了Claude Code历史上最具影响力的背书,获得超过1万次转发和数万个点赞。(原始帖子链接:https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876 ) 他说自己在几周内从80%手写代码+20%使用agent,转变为80%使用agent+20%修改润色。 他形容这种感觉像是在作弊,称之为二十年来编程领域最大的变化,将其比喻为一场9级职业地震。 Boris回复道:他们公司几乎100%的代码都是用Claude Code写的。 结语 Boris在Lenny’s Podcast上被问到一个终极问题: 当编程被解决了,接下来是什么? 他停顿了一下,然后说: “编程被解决之后,我们要去解决其他所有的领域。” 蒸汽机解放了人的体力,互联网解放了信息的流动,AI编程工具正在解放人的智识执行力。 这时,构建本身被解决了,但构建什么以及为什么构建,这是一个更古老、也更难的问题。 值得每一个人思考。 好了,请收起你手机、关闭你的Claude Code、放下你的龙虾,去呼吸一下春天的风,去拉一下喜欢人的手,慢下来,感受时间的流逝。 你会发现,还是Claude Code有意思。 (诚挚推荐没有用过的人想办法试一试Claude Code,对,想办法,没错,非技术同学也能用,用熟了你会过来感谢我的)

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