“顶级程序员已经彻底不写代码了。” 真的这样嘛？ 失业潮不断的涌现，大厂先开刀是有原因的！ Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny在开发者大会上直言：过去6个月，他几乎一行代码都没亲手写过。 他只需要一句prompt：“嘿，咱们建这个feature”，Claude就会自己写代码、跑测试、展示结果，他只负责点头或者说“这里改一下”。 以前需要他亲手敲的每一行代码，现在全交给AI了。 这意味着顶级程序员的角色已经彻底变了：从码农升级成了AI团队的指挥官。写代码成了AI的活，人类只负责定方向、把关质量、做最终决策。 未来真正的工程师，比的并不是谁代码写得更快，将会是谁能更聪明地指挥一群AI高效协作。 你准备好把自己的角色从“写代码的人”切换成“指挥AI的人”了吗？

Boris Cherny（Anthropic 工程负责人）在最近的红杉 AI Ascent 大会上说，他现在大部分工作从手机完成。Claude App 里常驻 5 到 10 个 session、几百个 Agent，夜里有几千个在跑深度任务。他管这种做法叫 Loop，让 Claude 用 cron 起一个定时任务，可以每分钟、每五分钟、或者每天跑一次。 我本来还不太习惯用手机操作 Agent。这几天受邀测试最新版的 TRAE SOLO Mobile，刻意多在手机上试用，越用越能理解 Boris 说的那种变化。 This content is only supported in a Feishu Docs 这次 TRAE SOLO 首次实现了移动端、Web 端、桌面端（含 Windows 版）的全量开放，并真正做到三端同步联动，让 Agent 使用的场景大幅扩展。我在手机端体验了几天，结合官方新推出的功能，一些感受： 【1】Agent 已经不是程序员专属 打开 TRAE SOLO，首页让我先选模式：Code 还是 MTC（More Than Coding，意思是“不只是写代码”）。Code 模式好理解，写代码、跑 Git、看 Diff，而 MTC 模式则全面覆盖了写文档、数据分析、报表生成等日常办公场景。 从 Claude Cowork 发布开始就已经有了这个趋势，上周 Codex 的升级也是宣称：“用 Codex 做几乎一切工作（use Codex for (almost) everything）”。 TRAE SOLO 最新的升级同样顺应了这个趋势，从一个编程 Agent 泛化到了通用 Agent。 最新版本特别强化了飞书 CLI 接入功能。现在只要简单授权，就能在 TRAE SOLO 里直接操作飞书文档：例如，输入一句指令，“帮我整理一份本月 AI 编程工具市场动态”，Agent 会自动去网上检索，最后直接生成飞书文档或者动态网页，完全不需要人工再去排版或复制粘贴。 与过去“AI 给文字、用户再粘到飞书”的繁琐流程相比，这种一步到位的体验已经完全不是一回事了。 【2】三端连起来是什么体验 这次 TRAE SOLO 的一个大动作是三端（手机、Web、桌面端）全量开放，不再需要邀请码，所有用户都能用。 单独看 Mobile 端，它主要解决随时下发任务和确认任务的问题。但只有当 Mobile、Web 和 Desktop（包括最新上线的 Windows 版）真正打通之后，你才能真正做到随时随地让 Agent 持续执行任务。 过去云端执行环境总有局限，不能访问本地工具。而 TRAE SOLO Mobile 解决了这个痛点——只要完成简单的设备配对，你的手机就可以直接控制云端环境与本地多台设备。任务信息在所有设备之间实时同步，手机端下发的任务可以立即在 Web 和 Desktop 端查看执行进度，反过来也一样，真正实现跨设备的无缝接力。 比如上周末我在外面看孩子踢比赛，间歇刷手机，看到一篇不错的英文技术文章，顺手在 TRAE SOLO Mobile 上给 Agent 发了条指令：“把这篇文章翻译成中文，写一份推荐稿”，家里的 TRAE SOLO Desktop 就会启动我一套配置好工作流开始工作。等比赛结束回到家，打开电脑，稿子已经在那了。这种感觉有点像你出门前跟一个助手说了句话，回来活儿已经干完了。 【3】手机是用来指挥 Agent 的意图路由器，不是用来操作电脑的 这个区分挺关键。我之前不太爱用手机端办公，潜意识觉得是在用手机操作电脑。但是转换一下：“人操作 Agent，Agent 操作电脑”，那么用手机就很自然了。你不需要在小屏幕上精确点击什么按钮，你只需要说清楚你要什么。 用手机还有个障碍是输入速度，打字慢。TRAE SOLO 手机端有语音交互讨论功能，可以跟 AI 语音对话讨论一个问题，讨论结束后自动生成会议纪要，然后直接从手机把工作任务派发出去，电脑端同步接上后续操作。一部手机可以连接管理云端环境加多台 PC，在环境选择面板里挑一下设备和工作目录，剩下的全部交给 Agent。 这个功能在外面的时候特别好用。走路的时候、坐地铁的时候，想到一个点子，按住说话就行了，比打字快很多。过去这些碎片时间里冒出来的想法，要么记在备忘录里回头再处理，要么干脆就忘了。现在一句话就能让 Agent 开始干活。 【4】不着急的事，让定时任务自己跑 回到 Boris Cherny 跑几百个 Agent 的场景。做法很简单，让 Claude 用 CRON 给自己设一个重复执行的任务，一分钟跑一次、五分钟跑一次、每天跑一次，都行。 Boris 开着几十个定时任务，举三个例子。 一个 Loop 在照看他的 PR：CI 挂了就去修，需要 rebase 就自动 rebase。 一个 Loop 在维护整个项目的 CI 健康，发现 flaky test（不稳定的测试）就去定位修复。 还有一个 Loop 每 30 分钟从 Twitter 上抓他的反馈，自动聚类成几个主题汇报给他。 我自己也在用类似的方式。我有一个定时任务监控我 GitHub 上开源项目的 Issues，有人提了 Issue 就自动总结并给出处理意见，我看一眼觉得没问题，再指示 Agent 去操作。还有一个定时任务盯着我 X 的收藏夹，我平时刷到好文章随手收藏，它帮我自动抓取到本地，英文的还会翻译成中文，到时候集中看就行。 很多需求其实没那么紧急，但需要持续做。每天看一眼竞品动态、每周整理一次行业新闻、每月生成一次数据报表，这些活适合扔给定时任务。 现在 TRAE 的桌面端和网页端都已支持定时任务，无论是在云端还是本地环境，都能稳定地自动执行。比如你告诉 Agent：“每天早上 10 点发一份最新的 AI 新闻动态整理”，第二天早上工作台就会自动收到文档。你只需要专注于真正有创造性的判断，把那些重复且不着急的任务统统交给 Agent。 总结与体会 整体来说，这次对 TRAE SOLO Mobile 试用的感受就是： - Agent 使用门槛大大降低，不再只是程序员专属，很多日常办公、写作场景已经可以由 Agent 来做了。 - 三端真正打通后，无论何时何地，都能轻松管理并延续任务。 - 手机不再是远程桌面，而是随时随地的“意图路由器”。 - 通过 Loop 定时机制，真正把重复且耗时的任务自动化，让用户只做关键决策。 Boris 说他夜里有几千个 Agent 在跑，很多人大概觉得这是大厂工程师的特权。但我这几天的体感是，这件事的门槛已经比想象中低很多了。一部手机、一台电脑、一个 Agent 工具，你就可以开始把重复的事交出去。未来办公的趋势，或许就是这种“人随时随地指挥 Agent、Agent 做具体工作、人只负责验收成果”的模式吧。 推荐可以去用下 TRAE SOLO Mobile，体验随时随地指挥 Agent 干活的感受。 想试用的 Mac 可以去官网下载了——国内：

💬 5 个开源 AI 聊天客户端，一个界面用遍 GPT、Claude、Gemini 在每个官网分别开会员太贵，这些开源客户端让你填自己的 API key，一个漂亮界面调所有模型，按用量付费还便宜： 1、Open WebUI — 自托管界面的天花板，接本地 Ollama 或各家 API 都行，多用户、知识库、联网样样有，146k star。 2、LobeChat — 颜值最高的一个，插件、语音、画图都支持，云端一键部署，小白也能拥有自己的 ChatGPT，80.6k star。 3、NextChat — 轻量、部署快，一键上 Vercel 就有自己的聊天站，跨平台还能装成 App，88.5k star。 4、Cherry Studio — 桌面端好用，聚合多家模型加知识库加翻译，国产、中文体验好，48.8k star。 5、LibreChat — 功能最全的老牌，多模型、多用户、插件、代码解释器，团队自建首选，41k star。 模型你随便换，界面和数据都攥在自己手里。

上午聊了币安 VIP 再来聊聊 OKX VIP 先下结论：OKX VIP 的体验全行业第一 估计有人看了会骂我，立场不坚定墙头草云云 但从我的视角来说，我是散户又不是二极管，也没有任何 VIP 部门给我一分钱，自然是谁好用就用谁，都好用就都用 两边累计手续费至少几万 U，没必要偏向某一方，只是客观中立聊聊罢了 说回 OKX VIP，非常欣赏他们把握「距离」的能力，说白了就是服务意识、业务水平牛逼 没有一天到晚邮件标题党狂轰滥炸，也没有几个月问都不问找不到人 凡是 OKX VIP 部门的小伙伴群聊或私信，就一定是有用的信息，可能是 VIP 限定闪赚活动，也可能是周边礼品领取通知 而且 OKX VIP 的软件功能也搭配的很好，APP 内置群聊，是真的实用，流畅丝滑不过分打扰 一直以来我对接的都是 Mia(@mia_okx) 团队的 Max(@Jiming2607) 业务很强，点个赞👍 OKX VIP 团队我认识的人不多，除了 Mia Max 还有 Cherry(@cherryz1568) 想成为 VIP 或者已经是 VIP 但没有专属小群，联系他们就对了

🔥Breaking：北京一家酒吧，现在来消费就送无限量 @deepseek_ai V4 Flash API Token🤯 从今天开始，北京 AGI Bar 的顾客只要连接店内 Wi-Fi，就可以免费获得 DeepSeek V4 Flash 的 API，并且在店内使用期间 不限量。 无需订阅，也不用担心 Token 消耗。只需要把 Base URL 和 API Key 填到 Claude Code、Codex、Cursor、Cherry Studio 或其他兼容 OpenAI API 的客户端里，就可以直接使用。 后续他们还会接入更多模型。 我觉得这件事挺有意思，因为它改变了一个默认设定。 过去，AI 服务总是和注册、订阅、Token 费用绑定在一起。而现在，AI 推理能力开始像水、电、Wi-Fi 一样，成为线下空间提供的基础设施。 顺便一提，这家酒吧是我朋友开的。他一直都在 AI 行业创业，AGI Bar 也慢慢成了中国 AI 从业者经常聚会交流的地方。 之前 Midjourney CEO @DavidSHolz 来中国的时候，也专门来过这里。 也许未来的咖啡馆和酒吧，提供的不只是咖啡、网络和电源，还会提供算力。 未来越来越有意思了😉

我越想越觉得就目前Ton链所有还能保持x活跃度的项目基本上到24年那种牛市坏境下都是轻松九十来万接近百万市值，叙事更好的社区也OK的，就轻松几百万，运气好的还能几千万市值，但是破亿的或者能接近破亿的肯定是屈指可数了，就utya和Cherry，yoda这种有机会，redo不用算因为已经破过亿了😄 当然这种都特别考验市场流动性而且需要看龙头，utya市值越高其他上限也越高.至于tony这种只要确定唯一性基本上也是几百万市值起步.但这里目前yoda和tony这是因为没有强庄大V加入涨的猛，跌的话也会很猛，而且底部很难找到.就像fish一样，不过如果涨到fish那种六七千万市值，估计大概率极限就跌到百万市值左右横着了 。

作为Ton链上的og，我当然知道tony存在很多，并且很多团队利用这个IP叙事欺骗观众，他们拿着大量的筹码却从没有认真对待这件事。 现在观望的人其实都是在担心和我一样的事情，比如og代币又或者其他tony，虽然他们存在大量老鼠仓，大部分团队x运营在卖完货后全部停止运营。 这一次我想我找到了那个靠谱的团队运营这个IP，下周我们可能见证历史，并且将tony确定唯一性。 目前项目方依旧持有创建时购买的百分之十用于后续一些上市等工作费用和代币，但如果后续用不上的话我会建议团队销毁大部分(当然不一定听毕竟没有人是慈善家，他们需要赚钱，目前已经投入一些资金去做幕后工作) 这一次我依旧是唯一一个在x上大肆宣传的人，就像我对大多数代币一样，我不会等到毫无风险已经确定起飞后再去推广，而是作为先锋推广更多人加入。 刚加入Ton链上也是币圈新人的我从来没有停过高风险阿尔法的推广，有什么说什么，我不会说那么多没用的谎言，推广项目基本做到优缺点全部说明，自己考虑是否买入和持有多久。 从最初推广的fish，嗯绝望行情给我在起飞前卖飞，就靠大使的nft赚了些，当然也导致我后续推广的duck太格局，当然现在看对待这种项目方拿着大量的非全流通meme太看项目方了. 之后就是duck贴纸叙事电报吉祥物的源头，因为duck的成功才有了后续utya等其他贴纸叙事的meme，duck我从十万市值作为早期唯一推广人将市值推广到一千九百万近2千万市值，从始至终我陪伴着它从无到有又到无，它让我知道一个几乎大部分代币都在项目方手里的meme就不是一个meme，并且十分看项目团队运营，所以后续在跌回百万市值时跳车去购买了我当初最讨厌的后出的新代币utya，我知道继续推duck已经无力回天所以我知错能改及时改正。 随后推广了Ton链为数不多的当时市场流行的打钱到项目方钱包给空投币的项目bear，没有强大的叙事吸引力，吸引近十万美元的Ton加入，并且完成从二十万到一百八十万近二百万市值的推广.这次失败教会我没有强大叙事是无法建设发展的，只是做了牛市的顺风车. 随后推广了Ton链上唯二的pow代币小gram的mrdn，从二三十万市值到一千五百市值，这一次我经过教训接近高点完成了清仓. 之后我又独自推广起Ton链到现在都最好用的火星交易所代币mars，从三十来万市值到一千三百多万市值，依旧完成成功止盈，因为我知道Ton链上的应用确实拉胯，现在看也是一样的，牛市才能造就应用币的起飞. 还推广了ictn这个应用币依旧是独自完成首推从十来万到二百万市值左右，依旧完成止盈卖出，一如既往还是因为我不信应用币. 24年我只经历过一次失败推广就是nudes，这个没办法新人嘛我觉得当时可能想太多了🤣 经历过24年之后的Ton熊市磨砺，我明白了想要赚大的，想要持仓在熊市环境下保值就要有强大的叙事社区和运营，所以我持仓了utya并且盯上了Cherry，但那是Cherry还存在大量老鼠仓，直到25年初三月份左右因为我将Cherry项目方老鼠仓地址公布和Ton链上市场的熊市程度，项目方抛售了全部代币，之后我就买入，为了避免这么优秀的叙事被埋藏，我只购买了不影响代币成长的份额。 这时我已经是个较为成熟的币圈人了，所以我自utya开始专注推广的代币，都是至少拥有一定叙事级别的meme，所以我买入后也专心推广了Cherry，从一万市值到现在最高数百万市值，当然这个就不是我一个人的事了，只是早期是我一个，后续因为有了 @CrashiusClay69 的暗示推广，我就适当降低了推广力度. 当然这期间我还在一百万市值的utya来回试探反复测试底部最终在8月起飞前购买了史上最高的utya持仓近三百万的utya.这更是一个省心的也是Ton链上最强的叙事meme，所以在2025年8月大幅度起飞后我几乎提到的次数比Cherry还少了。 之后我还买入了一万市值的yoda并参与推广二十万市值左右的yoda，这个也省心我只是提过几次，市值超越百万时我提起频率就和Cherry一样了. 随后我又专注推广了coin，依旧首发完成首个名牌宣传的人，嗯很遗憾，和 @hanuveer_ 产生了一些摩擦，刚刚看见他的贴暗示了我的错误，我想了想确实我也有错，因为我知道他的钱包持有的代币比我多的多，所以当知道他又私信推广别的代币时我就已经有些烦了，到后来他和我的另个朋友撒谎和删除聊天记录后，我就更烦了，尤其是我看到他卖出去买推广的新代币时我就感觉被背叛了一样。 但我现在想想至少我不应该恼火并卖出了几百万代币，并错误的宣布停止宣传并建议所有人不要购买，如果当时没那么暴躁，我想应该可以避免一些人的亏损，并且将coin完成百万市值的建设，现在想想他除了撒谎以外，人是没有问题的，并且对撒谎行为进行了道歉，他的钻石手程度也是相当不错的，因为我的行为也导致了他的一些亏损，我想这确实是我的错误，也辜负了最初我找他推广的信任，我们都存在错误，也许后续我们还会重新合作推广coin. 之后就是现在tony，我想这又是为数不多的优秀叙事，通过以上文章你可以看到在牛市没有好的叙事都能轻松几百万甚至上千万，所以依靠好叙事的tony我想表现不会差的。

Claude Code负责人Boris Cherny的Youtube分享，让AI总结写了篇文章。 1. Claude Code 前六个月几乎无人使用，真正转折点是 Opus 4 上线。 2. Anthropic 内部 agent 通过 Slack 实时协作，所有人的 Claude agent 互相沟通协调，无人手写 SQL 和业务代码，AI-native 组织形态 3. TypeScript + React 因训练数据最丰富而率先被"解决"，冷门技术栈只需等待以后模型。 4. 识字率从 10% 到 70% 用了几百年，编程民主化会快得多，未来写会计软件最好的人是会计而非工程师(?) 5. AI 时代护城河重构，切换成本和流程壁垒变弱，但网络效应、规模经济、稀缺资源依然坚固，SaaS 不会消亡但会重新洗牌 6. 大公司受困于流程重塑和文化转型，而初创公司从第一天就能 AI-native 构建，起点即是大公司五年后的终点

推荐一波我常看的英文 AI 号，我现在获取一手 AI 信息的主力还是英文 X 推特账号。中文圈的解读通常会慢一点，并且经过一道理解之后可能和原意产生偏差。 1️⃣ Alex Albert @alexalbert__ Anthropic 一线的工程师，Claude 模型的新能力具体有什么变化，他给到的的是第一手口径。我很多用法都是先在他那看到，自己上手试完再决定要不要进工作流。 2️⃣ Boris Cherny @bcherny Claude Code 的创造者本人，经常会发一些Claude产品的新特性，以及工具为什么形态是这样、某个设计背后砍掉了什么。 3️⃣ Thariq @trq212 也在 Anthropic 做 Claude Code 这块，偏工程视角，经常会写一些长篇硬核文章，最近几个月已经产出了多篇流量1M+的长文，每篇都能学到很多。 4️⃣ ClaudeDevs @ClaudeDevs Anthropic 官方的开发者号，新产品、API 发布、产品决策背后的 deep dive 都会在这里发布。星耀跟踪Anthropic产品的新动态，直接给它添加小铃铛是最方便的。 5️⃣ Peter Steinberger @steipete 卖掉 PSPDFKit 之后又回来折腾 AI 的老工程师，Openclaw小龙虾的创造者，网络弄潮儿，AI新词发明家。 6️⃣ Zara Zhang @zarazhangrui 全程 build in public 的实战 builder，在 X 上展示她真实的构建过程，她的长文我经常会看，并且她不是纯AI账号，更偏向一个IP，还会分享一些自媒体运营、学习心得等内容。 7️⃣ Jason Liu @jxnlco Instructor 的作者，RAG、结构化输出、AI 工程落地这些他是实战派，讲的都是真在项目里踩过的东西。 8️⃣ roon @tszzl OpenAI 成员，发的东西一半是 AGI 的哲学一半是冷幽默。他很少讲实操，多数是这个行业的另一层叙事，能让你换个角度想问题。 9️⃣ Tibo @thsottiaux OpenAI Codex 的工程负责人，后来升上去管 ChatGPT 加 Codex 一整摊核心产品，最近因为 Codex 频繁重置这小哥也火了。想知道 OpenAI 的 agent coding 进度和发展，他就是最可靠的官方信息源。 🔟 Aaron Levie @levie Box 的 CEO，讲的是企业级 AI 到底怎么落地、商业上怎么算账，偏AI乐观派，会带上很多真实的 to B 判断，补充技术之外的商业视角。

开发者正从“一次性提示词”转向“智能体循环”模式——即让像 Anthropic 旗下 Claude 这样的 AI 自主设定目标、利用工具执行操作、观察结果并不断迭代，直至任务成功。 Claude Code 的开发者 Boris Cherny 彻底放弃了传统集成开发环境（IDE），转而运行数百个此类智能体来监控问题并合并多达 150 个拉取请求（PR），甚至仅靠手机就能完成这些工作。 Anthropic 提供的免费视频资源（如 Cherny 的 28 分钟演示和 24 分钟的“提示词入门”研讨会）在传授这些技术方面效果甚至优于付费课程，尽管也有批评人士指出，若缺乏相应的安全保障措施，这种模式可能带来高昂的 Token 成本等风险。