推荐这篇文章。Redis 作者 antirez 的核心论点：控制想法比控制代码更重要。 他认为审查 AI 代码已经"大部分毫无意义"——真正该做的只有两件事：掌控设计，拼命做 QA。 看看这个博客过去的历史。有很多关于用 AI 编程的文章，其中一些可以追溯到 2024 年 1 月。毕竟，我是一个还算受尊敬的开发者。我不需要作为一个寻求关注的老头子留在"圈子里"，我最近重新加入了 Redis，现在还在开发一个本地 LLM 推理的开源软件，在社区里受到了不错的欢迎。为什么我继续做这件事——说人们不想听的话？为什么我一直宣布未来的编程默认会是什么样子？因为我感到有一种紧迫感，想降低那些比我更没准备好应对变化的人受到的冲击，他们通常比我年轻，而且不像我，没有预见其中许多事情的发生（在 ChatGPT 出现之前，我就在 2022 年出版了一本书，预示了许多现在已经发生的事情，以及我相信将会发生的事情，所以我觉得我可以说这些而不显得自我中心）。 所以我的做法是一个技巧。人们越来越觉得编程被 AI 彻底改变了，不知道该怎么办，不知道自己是否真的可以用一种完全不同的方式开始编码，不再把代码当作主要的产出。他们觉得在背叛自己的领域。所以我的意图是站出来说"看着我，我会写代码，你知道的，我没有躲在 AI 后面：然而，事情变了，这不是你的弱点，不是你中了 AI 的毒。只是我们的领域正在朝着一个令人难以置信同时又痛苦（但也快乐）的方向演进。" 这就是为什么昨天我在 X 上说，我相信许多程序员现在的影响力比他们本可以达到的要小，因为他们在盯着代码看。我真的相信这一点。请注意，这并不意味着用 vibe coding 的方式直接要最终产品。重点是：如果你掌控了你软件的想法，盯着代码本身是次优的，而且常常毫无意义。 原因如下： 1. 你现在可以生成大量代码，即便不计算 LLM 的代码啰嗦问题（那也大部分是因为你还不能很好地 instruct 它们）。你打算怎么每天审查 5000 行代码？ 2. LLM 非常擅长写局部最优的代码，但在大想法上更弱（虽然在改进）。逐函数、逐行地扫描有什么意义？相反，你应该把你心里的设计 prompt 进去，有时候问"那个部分的精确设计是什么？它是怎么工作的？"然后评估它是不是正确的模型。这快得多。 3. 工作日是 8 小时。如果你在读代码，这是一个取舍。你在减少做另一件事的时间——今天你工作中最重要的那部分：问自己"我在用这个软件做什么？我想往哪个方向走？"以及想新想法、新功能、优化技巧。以及做大量的 QA。 掌控想法。记得《人月神话》里的这句话吗？一本 70 年代的书告诉我们关于当前软件时代的东西，比 2000 年到 2020 年间说的很多东西都多。为什么现在抗议 AI 的人，没有被过去十年软件的状态所震惊？我们在最近几年——在 AI 之前——触碰到的 slop 水平是不可想象的。我再告诉你一件事。什么是 slop？用 DwarfStar 我完全自动化地实现了两个 LLM（DeepSeek v4 和 GLM 5.2）的推理：但你自己试试，你会发现你不能只是说"实现 XYZ"然后就看到它能用。你必须理解事情是怎么运作的，什么是最好的设计，如何达到某个性能水平。然后我把实现和其他系统做了对比，检查正确性，发现其他实现有时包含更多错误。我进一步研究，发现本地推理领域充满了微妙的错误，累积起来会损害模型输出——attention 实现中的问题导致上下文超过某个限度后性能滑坡，因为索引 attention 的实现是坏的（比如做了超过应该做的工作），等等。这是一个非常复杂、快速变化的领域，每天都有模型发布，推理图彼此略有不同。对开发者来说，这是一个不公平的游戏。好吧：AI 在这方面的帮助极大。在许多领域，严谨的工程（在设计层面）和测试远好于手写一个 GPU kernel（或逐行读它）。所以我们确定大部分抵抗不是意识形态吗？ Matteo Collina 昨天回复我的推文问我：但你不是说过你会检查 Redis 的所有 AI 生成代码吗？这确实是一个好问题。是的，我做，但这在这一点上是我需要做的事情，但我相信大部分时候是毫无意义的——部分是在 GPT-5.5 发布之后，但现在有了 Fable 和 GPT-5.6 Sol 更是如此。是的：我发现了一些我不喜欢它们被编写的方式，但如果我打开其他 Redis 贡献者写的 Redis 文件，里面有远更糟糕的东西，不是因为他们不是好的程序员，而是因为这是一个品味问题。我写非常干净的代码，因为我希望它是可读的，所以在 Redis Arrays 的实现过程中我做了修改。我现在又在为 Redis sorted sets 的 50% 内存节省优化做同样的事，一个我很快会提交的 PR。但我不觉得这还有用了。没有人应该再盯着这段代码看，而应该只看代码包含的想法。我继续这样做是出于对用户的尊重。Redis 已经是一个被广泛使用的东西，许多程序员会打开文件，手动修改东西。但如果我完全自由，你知道我会怎么做吗？把审查占用的所有时间用来做更多的 QA，想下一个优化思路并应用它，以及用 LLM 写一个 DESIGN.md 文件——用人类语言描述每个数据结构，包含它承载的想法、实现技巧和设计。将来，这比审查代码有用得多。 你想修改 sorted sets？你打开文件，读设计文档，你就拥有了这些想法。你可以打开 agent，用正确的思维模型让它帮你做事。这比审查代码有用得多。 Fable 和 GPT-5.6 对 sorted sets 内存节省的审查，将比我自己的审查发现更多的错误和微妙的竞态条件。然而我还是会做。但对于大多数软件项目，所有这些已经不再有意义。专注于掌控想法。专注于质量、测试、以及对你想要交付的软件有一个清晰的构想。世界变了，这是痛苦的，但同时也充满了机会——去改善一个已经彻底腐烂的软件世界。 我只有一个疑问，关于那些经验不够、无法建立心智模型的年轻程序员。我们不知道他们是否需要深入理解一段代码是怎么工作的，但我相信他们应该学怎么写程序。然而，我不确定检查 LLM 输出是不是他们应该做的正确的事。学一门编程语言，实现一个小解释器、一个小数据库、一个哈希表等等——这可能有用得多。审查某个客户网站的 JavaScript？算了吧，别把时间浪费在那上面。 原文： #AIProgramming# #SoftwareEngineering# #antirez#

新版的 GLM 5.2 基本稳稳站住全球开源模型第一的位置了，作为开源模型可以排到全球前三。上一个这么牛逼的还是 DeepSeek，给 AI 圈带去一点震撼。Claude 4.6 之后提升就没那么大了，4.6 也是 AI 编程的可用线。前端时间巨头们开始对 AI 投入算总账，几十亿美金的 AI 账单，现在用开源的GLM 5.2自己部署，就能立即省下高额的 AI 账单，Claude 的收入端可能要大受影响了。 中美顶尖 AI 的差距大概也就是半年左右，另一方面也说明大模型的护城河没那么深，半年时间的差距并非不可逾越，Anthropic 的万亿估值显然是挺虚的。Claude 年初最辉煌的时候，总有人会说 Claude 多牛逼，迭代速度多强，我去看了一下 zcode 的迭代速度基本是一天一更，这次zcode3.0+GLM5.2 真的和 codex 使用起来没什么太大差距了。 还有中国为什么一直追不上，主要是因为算力资源的限制，假如算力限制放开怕是已经 4:6 开了。可怜的智谱算力一直都不足，难以想象要是有充足的算力且模型是闭源的情况下，难以想象收入会高到什么程度。 The new version of GLM 5.2 basically stand firmly in the first position of the global open source model, as an open source model can be ranked in the world's top three. The last one was DeepSeek, bringing a little shock to the AI circle. After Claude 4.6, the promotion was not so big, and 4.6 was also an available line for AI programming. The front-end time giants are starting to take a general ledger of AI investment, billions of dollars in AI bills, and now deploying themselves with the open source GLM 5.2 can immediately save the high AI bills, and Claude's revenue side may be greatly affected. The gap between the top AI of China and the United States is about half a year, on the other hand, it also shows that the moat of the big model is not so deep, the gap in half a year is not insurmountable, the Anthropic trillion valuation is obviously quite empty. When Claude was at its most brilliant at the beginning of the year, some people would always say how awesome Claude was and how fast the iteration speed was. I went to see that the iteration speed of zcode was basically one change every day. This time zcode3.0 GLM5.2 was really not much different from codex. There is also a reason why China has been unable to catch up, mainly because of the limitation of computing resources. If the limitation of computing power is released, it may have already been opened at 4:6. Poor intellectual spectrum computing power has been insufficient, it is difficult to imagine if there is sufficient computing power and the model is closed source, it is difficult to imagine how high the income will be.