每次我掏出五线谱问gemini是什么的时候首次正确率稳定保持在0%🤪
大家真别看不起gemini
Gemini是唯一的真正的多模态模型
Gemini在文学创作上断档第一
并且，gemini是唯一一个真正能听到声音的模型，比如你如果是一个音乐创作者，你想知道某个声音是怎么做出来的，只有gemini能真正“听到”，你用同样的声音问gpt claude，他们都只能假模假样给你分析一下波长频率，然后猜一个答案
所以大家不要看不起gemini，只是因为你是写代码的，你看不起他，一堆写小说的，写剧本的，做文字游戏的，都觉得gemini是无可争议的第一
豆包也很牛逼，我就不赘述了
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我完全没看过cocoa也把GacUI移植到macos了🤪
我用Html + 语法还没啃完的rust + ebpf 写了一个Linux 下的进程监控,你说没看过几本书的人能这么干么？😂🤣
现在知道百人吃饭大法的前瞻性了吧，只在公共场所社交，不可能强奸中止🤪
这就像unity3d并没有增加更多的好游戏，但是诞生了很多能耗大过3A的赛博垃圾，一个能跑call of duty的笔记本玩几个indie game 一秒不到2帧，这就是降低开发门槛带来的主要影响🤪
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有两种假设：
1. 这世界有才能的人非常多，ta们只是不会绘画/写作/编程/等等，技能是门槛。
2. 有才能的人早就掌握表达才能需要的技能了，技能不是门槛。
那么，LLM既然大幅降低了技能的门槛，我们应该能看到明显更多的“杰作”。
我没有看到，所以假设2是正确的。
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所以对代码有洁癖的人不能去创业公司干，我们要去的是那些屎山化真的能把公司整死的地方，而不是屎山化反而有利于赚钱的地方，才能平衡自己的理想和集体的需要🤪
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这里的老登代表的更多是心态不是年龄😜
别的不说，松鼠小心携带狂犬病病毒🤪
为什么中国人的有钱人基本都移民了，自己不走的后代也移民了？
我到美国以后发现很多野生小动物不怎么怕人。
地铁站附近的松鼠会到人手上要东西吃，喂松鼠的人接个电话松鼠就等不及了，顺着裤子爬上来翻裤兜。
加拿大鹅把窝垒在食堂门口的花坛里，这里人来人往，其它动物不方便偷袭。生了一堆蛋，出来后带着一家大小逛马路。
草坪上经常有野兔，人走近了它们会跑掉。不真跑，跑两步停下来回头看看是不是来抓它的。
这些小动物国内或者没有或者很少见到。
小麻雀是中外都有的。可是美国的麻雀似乎也不大怕人，拿些米在手上它们也会飞过来吃，啄手心痒痒的。我在国内从来没见过不怕人的野生麻雀。中外的麻雀性情也不一样吗？
后来我知道了几十年前有一场全国性的捕杀麻雀的活动。这么看，当时活下来的麻雀到现在都不知道多少代了，它们既没有文字也没有口述历史，后代依然怕人。
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降低刷新帧率就好了，很简单🤪
我们知道electron这种电子垃圾喜欢模仿原生应用并且宣称性能和体验能达到原生水平。
今天我们反过来思考，如何把原生应用模拟出electron应用独特的“看上去动画好像很流畅但是总有一种奇怪的粘滞和卡顿说不上来的难受和不可信任”
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我觉得问题在于，你的AI和别人的AI都是AI，已知同事的PR都是AI开的，你有问题干嘛要问人，当然是问AI啊🤪
“人的思考都外包给 AI 了，对项目细节掌控度下降，需要问 AI 才能回复别人的问题。”
-> 确实是个很蛋疼的问题😂
折中的解决方案，是做完之后一方面让ai总结汇报一下，另一方面是人在review的时候多问问题多互动
横竖只能在 掌握 vs 速度 之前做取舍了🤔
没有很明确又快又全的办法
（或者开会的时候直接拉个agent来调研？🤔）
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人家本来就不要中国市场，你这个问题不成立🤪
如果啊，我是说如果：
如果 Claude 没有网络和封号的问题，还有 ChatGPT/Codex 啥事吗？
如果 ChatGPT 也没有网络和地域的限制的话，还有 WorkBuddy 什么事吗？
所以不太理解为什么这些厂子要用自损一千的方式把市场拱手让人呢？😂
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Rust要解决的问题在大部分项目里面都是不存在的，这种说法默认是用来起号🤪
为什么不需要看代码用 Rust 最爽？
因为 In Rust We Trust。
最近我问过好几位朋友同一个问题： 假如现在让你招一个人来为你手写代码，那么你现在是信任人类写的代码还是 AI 写的代码？
用 Rust 的朋友一致选择相信 AI。 唯有用 Cpp 的朋友选择相信人手工手写代码。
这是为什么呢？ 因为让 AI 使用不安全的语言越发不值得信任。所以，C/ Cpp 开发者无法信任 AI， 也就无法大规模使用 AI，要绑死在手工时代。。。
所以，现在是 C/Cpp 用户加速转向 Rust 的风口。。。
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过去review得少是因为设计都是我做的，现在模型能让他做设计，review的负担一下子就上来了。vibe coding时代写正经代码根本离不开古法经验，本来就不会写的人用AI只会光速爆炸，重演《人月神话》。今天的AI以一当百应届毕业生，人人都有自己的《人月神话》可以体验🤪
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工程师特别是毕业生还是要手动写代码, 工程师是需要经过出错才能够成长的, AI 虽然直接给了标准答案, 但是不知道为什么结果是这样.
试试powershell，AI写这个可溜了🤪
bash 这么个无论从设计还是实现上都是一坨的东西成了今日从系统基座到 LLM Harness 的黄金标准实在太难绷了
我只能扛起1.5倍体重的杠铃🤪
刚刷到有一个妹子吹牛逼说“她99斤的体重现在能扛起85公斤的人”，别说你能扛起，你躺下，我75公斤压都压死你，那位妹子下次吹牛逼再吹大了一点，再加 15 公斤，我也没有意见的。
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更有意思的是，AI大V们对AI的信心，随着模型能力的快速增强而快速下降🤪
这个试验很有意思：100万美元预算，让给20多人的团队不限量 Token 使用 AI。
结论是：
人会更累，AI 的成本比人还高；
效率提升最大的是组织从 0 到 1 使用 AI；
公司的组织架构还是为人设计的，就算有无限 Token，效率提升上也有明显天花版；
人的思考都外包给 AI 了，对项目细节掌控度下降，需要问 AI 才能回复别人的问题。
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AI的利益和人类不一致，出现偏差是可以理解的。只要这个人本身有扎实的古法功底，而不是本来什么都不会结果头脑一热冲上来糊屎，每次写完马上review就能快速纠正sol带来的问题🤪
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我觉得这也是好事，以后大家不用水论文了，可以把人类宝贵的智力用在关键的地方🤪
不要被媒体的标题党“震惊”了，Claude 这次对黎曼猜想本身的贡献基本上是零👀 真正的贡献是在一个“周边”指标上，把数学家证明的零点下限提到了 67.2%！
而 Claude 把这个数字推上去的方式，就是“组合”，不是发明新工具，因为所有关键零件都是现成的。Claude 看出这些东西可以拼在一起，然后在拼的时候做了一个人类可能因为嫌麻烦或者觉得不会成而回避的选择，硬着头皮处理了整个证明“空间” 。。。
3100 万 token、60 个子代理、2400 条命令、几百个脚本、互相审查、几千次数值验证、下载 54 篇论文确认没人做过、从头独立重证一遍，还产出了能通过验证工具的 Lean 形式化证明。这是 Jarred 用一个内部的研究版 Claude，通过 Claude Code 两次会话完成的；期间 Jarred 只干了一件事情——“鼓励 Claude 要相信自己”，然后 Claude 就尝试了所有可能性😅
这部分人类做起来会花很久，而且很容易做不完整。在这里 Claude 干的是一个熟练、勤奋、不怕脏活的研究助手的活儿，把别人的成果正确地接上，然后把验证做扎实！
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这种时候可以把tip改成0然后丢回去，反正给多少是客户的权利🤪
WTF，在美国现在吃个饭还要被羞辱？？？
账单 $70.46，给了 $20 小费，已经接近 28.4% 了，结果服务员还要在小票上教育你：“35% 都给不起，就不该出来吃饭。”
这已经不是“小费文化”了，这是吃完饭顺便接受一次道德审判。
消费者花钱买的是饭，不是买一顿饭附赠的PUA。
小费本来应该是对服务的感谢，什么时候变成了“不给够就不配吃饭”的门槛费？？？
更离谱的是：$20 小费都嫌少，那你直接把菜单改成“餐费 + 35%强制尊重费”不就完了？
吃个饭而已，怎么感觉结账的时候还得先证明自己配不配做人？
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前不久我交了一个PR，结果有两个资深码农跑来说我弄坏了他们的local build，我说PR都过了nightly build的CI怎么可能还编译出问题呢？于是我就借口AI在用我的电脑明天再看。到了第二天，一个说没事了，另一个说是他自己写的PR的bug刚好炸了我的代码🤪
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碰到能力弱的工程师真是很无语，大概也就是过去10多年互联网火爆留下来的遗毒吧
能力弱指的什么呢，出错了永远只会说：Linux报错、MySQL不对、Java不对。从不去看日志，永远只看最表面的现象
A->B->C->MySQL 一看到A报错，就说你给的MySQL不对
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以前怎么看，现在就怎么看🤪
ai用多了，自己看代码好痛苦，大家有啥好解法？
不看代码不算。。。
已经习惯提交任务给AI前sol ultra review任务的文字说明本身，往往都能找到当初没想到的不合理的地方🤪
此前我一直觉得 AI 不行，就是 AI 会犯一些人来做不会犯的错误，结果我给 AI 纠错的时间超过我自己写的时间。
现在大部分情况下 AI 只会在我自己没想好的地方犯错，成本天平突破某种临界点了。当然也跟我在这期间跟 AI 对话学习了很多具体的领域知识，更多知道自己要干嘛有关。
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