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金融行业大数据架构师
先后腾讯→京东→金融
关注大数据与AI场景化落地
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3天前
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5天前
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20天前
英伟达这一手，一箭双雕：消灭了一个潜在对手，拿到了自己最欠缺的推理技术。

你每天跟AI聊天，钱都被谁赚走了？

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21天前
微信绝密AI项目曝光：可能改变所有人用手机的方式

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23天前
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25天前
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25天前
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27天前

桑文锋SensorsData: 最近围绕AI有两个认知： 一是AI再牛，也不可能替你把挣钱的事儿给干了，挣钱是稀缺机会，所有人都在争抢，对商业的思考，对机会的把握，还需要人的主观能动性。 二是Agent做好，是需要很强的工程思维，AI还没有到一个可以你提出个点子，它就能给你打造出一套高质量的系统的水平，尤其是有一定门槛的系统，像数据库等复杂系统。打造一个好的Agent，需要把Environment、Context、Loop等定义好，这些现有的模型里的知识量并不丰富，毕竟都是新实践。我预计在相当长的时间内（1至3年），打造好的Agent的工程能力（不是单纯的写代码），依旧是一种竞争力。 当然，终局是AI啥都能干好了，人可以躺赢了，那是件更开心的事。

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27天前

Barret李靖: 项目如何使用 AI 并行开发，其实是一个挺头疼的问题。 比如让 Claude 和 Codex 同时改代码，经常会发生一种很荒诞的场景： Claude 不小心读到了 Codex 正在修改的代码。 那段代码刚好还没改完，里面还有一点小 bug。 Claude 看不下去，直接把文件接手过来，一通修改。 Codex 很快也意识到自己的代码被改了，于是又把代码修正回来。 于是控制台上就会出现两个 AI 的拉锯战。 你改一版。 我改一版。 来回循环。 token 在疯狂消耗，事情却没有往前推进一步。 Codex 客户端给出的一个解决方案，是利用 Git 的 worktree 机制。 简单说就是把代码拆到多个目录里，每个 AI 在自己的目录里干活，互相隔离。 最后再通过 merge 的方式合并代码，并手动处理冲突。 这个方法在中小规模任务里还算有效。 不过如果项目里有一个比较激进的规则，例如边改代码边做架构优化和工程优化，就会遇到新的问题。 当多个 worktree 分支同时在做结构调整时，最后合并的冲突复杂度会非常高。 有时候解决冲突的时间，比 AI 写代码还要长。 GitHub Copilot CLI 的思路稍微不一样。 它更偏向 任务隔离，而不是代码隔离。 通常会通过一次 Request 定义一个比较完整的任务边界，让 AI 在一个任务上下文中完成修改。 避免多个会话同时在同一片代码区域频繁改动。 简单理解就是： 减少并发编辑，增加任务粒度。 不过说实话，这个问题目前看起来还没有特别完美的解决方案。 我现在的做法主要有几个原则： 第一，在编码之前就约定好规范。 要求 AI 在 Coding 之前先评估影响面。 第二，做好项目目录的隔离。 尽量把功能收敛到单个目录中。 第三，提前做好抽象和组件复用。 减少多个模块同时修改同一层代码的概率。 第四，尽量避免多个 AI 同时编码。 比如 Claude 写代码的时候，让 Codex 去写设计文档或者系统分析，把文档编程和代码编程拆开。 现在的感觉是： AI 并行开发这件事，看起来很像“多核 CPU”。 真正跑起来之后才会发现，很多问题其实是 锁和资源竞争。 不知道大家现在是怎么处理这个问题的。

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27天前
20年资深猎头：为什么我劝你在绩效拿A的时候提离职？

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