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本來在想「這個想法實在是太簡單了，作爲一個 side-project 似乎都不值得一做」。 然後現在跟 Claude 一起做到凌晨一點還沒有結束。==" 主要的原因是有些已經存在的 python package 沒有明確的 license 所以需要重新寫。另一方面想要保持 MIT 發佈就需要確保基礎 dataset 是 public domain 的。

AI时代的薪水小偷： 1. 打开 VS Code，让 Claude Code 修改公司项目 2. Agent 工作的时候，再开一个窗口让 Codex 改自己的 Side Project 3. 最后打开 GPT，研究一下股市和财务规划 表面上三个窗口高强度工作，实际上公司项目、个人项目和资产配置一起推进。 看起来很忙，其实有够薪水小偷。

随着 Deepseek v4 Flash 正式版发布，梁文锋又被冠以梁圣的称号了。各种图片、视频、梗层出不穷。 今天来分析一下，为什么梁文锋几乎成为中国 AI 界乃至世界 AI 界最 meme 的人之一？ 1. Deepseek 算是第一个打破美国 AI 垄断的公司，在当年 R1 发布的时候，就已经引发美国的一片恐慌和惊讶。媒体为了流量，还说它是幻方量化的一个 side project，所以这家公司的国民度和流量一直在线，这次 v4 同样惊艳全场，玩梗就理所应当了。 尤其是国际上对“中国 AI 威胁论” 必须有个 icon，GLM 、Kimi、Qwen的确也掀起一波风，但显然 DeepSeek 依旧是最适合的那个。走的极致性价比、开源路线也的确和美国 AI 公司超高投入、高费用、闭源的路线是极致对比。 2. 梁文锋这个人平常极少露面，唯一一张照片就是穿蓝色衣服讲话的那张照片，也从来不回应舆论和过度营销自己，有种神秘感。这反而造成了大家更肆无忌惮地玩梗。 尤其是梁文锋，长得在大众视野里面并没有什么特点，非常符合东亚人的刻板印象，文静、瘦小、理工男，是那种在大街上都不会留下记忆的人，反而这样的人做出了惊天动地的成果。 他唯一的那张照片，反而加深了他的 IP 和记忆度。就像大家说到蔡徐坤，就是那身背带裤的服装。这种稀缺性的符号化的造型，反而增加辨识度。使得图片、视频等等，能以更高效的方式传播。把他 P 成超级肌肉男，或者仅仅是把他做成几个色块，大家都能认出他。 3. AI 公司的模型迭代速度太快，各家竞争激烈。不管是中国公司还是美国公司，一个月内可能头把交易就得迭代两三次。而开发者以及热衷于“战力排名”的吃瓜群众们，天天盯着各种榜单，看性能以及价格的变化。 一个模型在刚推出的时候，往往被吹上天，但过几天被别的模型超越了，那就被骂到地里。梁圣，梁子的称号不断变化，很大一部分就是从这来的。甚至一些网民还套用将军的小作文，什么梁爷爷、梁叔叔之类的小作文也层出不穷。 4. 梁文锋身上有一个非常显著的一体两面性。一方面，他用极其低廉的价格给开发者提供开源、高效的 AI 服务。让开发者感恩戴德。 另一方面，他的幻方量化基金又从股市上哐哐赚钱。尤其是现在国家有意把股民亏钱跟量化交易绑定，搞量化最牛逼的梁文锋，就成了众矢之的。在股市大镰刀割韭菜，成了无数股民的心头恨，牢梁的称号也大致源于此。股市涨了他让人嫉妒，跌了就是罪魁祸首。 梗的几个特点：高流量、符号化、大反差，梁文锋全部具备，几乎不可能不火。 所以，梁爷爷，什么时候把 DeepSeek v4 Pro 正式版放出来啊？

看完了 Claude Code 主席 Boris 的播客采访，他从去年 11 月起没有手写过一行代码，每天提交 10 到 30 个 PR，同时跑 5 个 agent。 听完 Lenny 对他一个多小时的采访，信息密度很高，分享一些我的收获。 1️⃣ Claude Code 的起源：一个人，两个赞 最初就是 Boris 一个人在 Anthropic Labs 搞的 side project，同期他也做了很多其他的side project，大部分都死掉了。 选了终端是因为一个人开发最简单，在内网发了篇帖子介绍，两个赞，没人觉得一个 CLI 能成事。 但是迄今为止这东西贡献了 GitHub 上 4% 的 commit，如果算上私有仓库，这个比例还会更高，Semi-Analysis 预测年底到 50%。 从两个赞到覆盖 50% 的 commit，中间只隔了不到两年，AI时代的产品进化速度可见一斑。 2️⃣ 核心产品哲学：为六个月后的模型而建 Boris 反复强调这一点，Claude Code 早期只能写 20% 的代码，他自己都不信任它。 但产品架构留好了扩展空间，等 Opus 4 一出来，PMF 瞬间 click。 现在做 AI 产品的人，最大的错误就是按今天的模型能力做产品设计。 你应该赌的是下一代模型。赌对了你起飞，赌错了你也没亏多少。 3️⃣ 委派，而非指示 很多人做 AI 产品的思路是给模型设计死板的 step 1 → step 2 → step 3 workflow，把模型当成一个系统里的函数来调用。 Boris 说一年前你确实需要大量 scaffolding 来兜底，但现在完全不需要了。 给模型工具，给它目标，让它自己想办法。 对于 Agent 开发者来说，这点尤其重要。别太迷信 LangChain、LangGraph、AutoGen 这类框架，别尝试用流程图把模型框住。 Agent 应该为目标负责，而不为流程、中间态、执行路径负责。 这就是 Claude Code 一直强调的：delegate, don't dictate。 4️⃣ 编程已经被解决了，接下来是工具和多模态 Boris 认为 coding 对模型来说已经基本解决了接下来的方向是让模型接入更多工具，让 Agent 能操作的东西变多。浏览器、API、数据库、部署流水线，全都会变成模型的手和脚。 更有意思的是他提到一个现象：提升模型 X 方向的能力通常也会提升 Y 方向。模型能力的增长不是线性叠加，而是能力之间互相加速。 这意味着一旦某个能力突破阈值，其他方向也会跟着跳一级。 5️⃣ 软件工程师这个岗位会消失，Builder 会出现 Boris 的判断：也许今年年底，AI 就能包揽 100% 的代码编写。 传统意义上的软件工程师将不复存在。取而代之的是一个集合了产品、研发、测试、部署的综合岗位，大概叫 Builder。 他观察到 Anthropic 内部已经在发生这种融合。设计师在写代码，PM 在跑 Agent，工程师在做产品决策。三个角色的边界已经开始模糊，50% 的日常工作其实是重叠的。 有个数据很说明问题：Boris 在推特做了个调查，70% 的工程师和设计师表示有 AI 之后更享受工作了。不是因为工作变少了，是因为终于可以把时间花在真正重要的事情上。 6️⃣ 自然语言是新时代的编程语言，编程语言是新时代的汇编 未来编程可能就是和 AI 交互。手写代码会变成和今天写汇编一样的存在：深入底层，写一些计算机能直接看懂的东西，极少数人需要做，大多数人永远不碰。 自然语言会变成新时代的编程语言。编程语言会变成新时代的汇编语言。 怎么理解要不要学编程这件事？Boris 给了一个非常精准的历史类比。和程序员最像的历史角色是 1400 年代欧洲的抄写员，垄断了所有的读写工作。古腾堡印刷术出来后 50 年，印刷量超过此前 1000 年的总和，价格暴跌 80%，识字率从 1% 飙到 70%，抄写员这个职业直接消失了。 编程正在经历一模一样的过程，你可以觉得这话狂。但说这话的人，曾在 Meta 负责过 Facebook、Instagram、WhatsApp 的代码质量基础设施，是那个时代最顶级的 infra 工程师之一。 他不是不会写代码，他是写了太多代码之后，深刻认识到代码从来都只是手段，build才是目的。 7️⃣ 200% 的提效，到底意味着什么 Anthropic 工程师人均 PR 数提升了 200%。 200% 听着好像还好，但 Boris 之前在 Meta 就是做工程生产力的，负责 Facebook、Instagram、WhatsApp 全线的代码质量基础设施。 在那个体量的公司里，工程效率提升几个百分点都是巨大的飞跃，足够写进年度 OKR 当 两点。 200%，是完全不同量级的事情。 这就是为什么他每天能 ship 10 到 30 个 PR 还觉得很正常，游戏规则已经彻底变了。 8️⃣ 代码现在是真的廉价 这个观点对老工程师的冲击最大。 AI 现在会写大量的即时代码，用完就丢，只是为了完成某一次任务。跑个数据分析、做个格式转换、写个一次性脚本，用完就删，毫不心疼。 之前代码是很贵的。你需要几年的学习成本才能写出能跑的东西，coding 和 debug 的时间成本都很高昂。 所以老一代工程师对代码有一种天然的珍惜感，写出来的东西要 review、要重构、要维护。 但现在代码的边际成本趋近于零。认识到代码很便宜，非常重要。很多老工程师过不了这个心理关，还在用写精品代码的心态对待每一行输出。这就像印刷术时代还在手抄经文。 9️⃣ 给企业的建议：别限制 token，别省钱 Anthropic 内部有些工程师每月 token 花费过十万美元。 Boris 的建议：给工程师无限 token 预算，让他们可以大胆探索落地想法，甚至允许 token 费用超过工程师本身的薪资。 听着疯狂？对比人均产出提升 200% 的数据，这笔账太好算了。真正有创造力的想法往往来自某个人不计成本地试了一个看起来太疯狂的点子，你限制 token 就是在限制创新的上界。 用 Boris 的话说：先别急着衡量 ROI，先让工程师用起来，价值自己会显现。 🔟 成为通才，而不是单一技能点的专家 Boris 给工程师的职业建议：尝试真正成为一个通才。只会一个垂直能力的人未来会越来越吃亏。 未来几年能获得最大回报的那批人，不只是 AI native、拥抱 AI 的人。还要充满好奇心，知识广博。 你还得懂产品、懂设计、懂用户心理、懂商业逻辑。 单点深入的价值在被 AI 快速拉平，广度 × 判断力才是新的护城河。 1️⃣1️⃣ 一些CC的使用建议 Boris 分享了几个 Claude Code 的实战 tips： 1.一直用最强的模型。经济型模型可能因为能力不够强需要多次尝试，最终的 token 成本也许比最强模型更贵。考虑到时间成本更是如此，目前最强的是 Opus 4.6 2.多用 Plan Mode。先让模型理解全局再动手，效果远好于直接开干 3.尝试多种使用形态。终端、桌面应用、移动端，每种形态适合不同场景。Boris 提到 Anthropic 的设计师更多用 Desktop App 里的 Code tab，不需要打开 IDE 就能调用同等能力 他还推荐写好 CLAUDE.md，这跟我之前分享的 Claude Code 最佳实践完全吻合。 最后的彩蛋：味噌哲学 Boris 是乌克兰人，加入 Anthropic 前住在日本中部乡下好几年，是整个城市唯一的工程师和英语使用者。每周骑车去农贸市场，和邻居交换自制食物，学会了做味噌和发酵食品。 主持人问他 AGI 之后的计划？继续做味噌。 一个在日本乡下做味噌的乌克兰人，回到硅谷造了个改变所有工程师工作方式的工具。 编程是建造的方式，味噌也是。工具会变，建造的欲望不会。 这种人你很难不服。

前阵子Anthropic和Openai重置抢市场的时候，我把闹钟设在凌晨四点，闹钟响了就爬起来给 fable5 蹬几脚，看一眼跑得对不对，再回去睡。 当时因为Anthropic给的刷新和自然周刷新隔得太近了，只有20个小时的窗口期，睡过去就是浪费，半夜白捡的几小时等于凭空多出来的token，那会儿我在搭一个自用的工作流，是真觉得这笔买卖划算，不过现在想想，也没必要为多蹬几脚AI整的这么疯魔，AI真的没那么重要。 从刺激的角度来说，AI对我的刺激甚至比游戏还要大，我打游戏是很容易停下来的，一局结束就是结束，反馈是设计好的，爽点有上限。agent 不一样，跑完一轮你想再看一眼，改一行 prompt 再跑一轮，永远还有下一个说不定这次就对了。它没有关卡结束的信号，你就找不到自然的终止点。 我现在给自己定的硬规则是睡前 1.5 小时不碰 AI，电脑合上扔客厅，一旦睡前用了AI，大概率就会被刺激的睡不着。 AI对我的工作方式影响很大，我一天烧的 token 也在大几亿的级别。 但下班之后它就该退回 side project 的位置，AI 对我生活的实际影响很小，比周末跟爱人好好吃顿饭小。

今天和 @EuSiir Kevin 见了一面。00 年，CS & Finance 双学位，目前在香港某交易工作。 聊完之后感觉拿到了很多增量信息，以及意识到了科班 finance 背景对投资市场的认识，和纯普通二级市场玩家的视角真的不太一样。 1️⃣ 我问他：finance 里有什么科班知识，是对投资真的有用的吗？ 他拿 Polymarket 作为例子，很多人会觉得 Polymarket 只是一个赌博网站。但从 finance 的角度看，它是 make sense 的。 因为信息本身有价值，而有价值的东西，就应该被 price in。 预测市场的意义不在于预测的准确性，它真正有意思的地方，是把分散在不同人手里的信息，用价格聚合起来。 一个事件发生概率是多少？在社交媒体上大家会吵成一团，Polymarket 上直接给你一个价格。这个价格不一定准，但它比空喊观点更接近市场，因为有人真金白银押了自己的判断。 Kevin 自己也会玩 Polymarket，并且确实赚到过钱。 作为一个在交易所工作的同学，我觉得他对crypto的看法 挺有意思，也比很多中文圈KOL更接近Truth。 他 2021 年就进 crypto 市场了，早期做过合约，也爆过仓，最疯狂的那段时间每天都炒到凌晨三四点，然后八点起床上班。 但后来就完全不碰合约了，应该算是个很典型的路径。 我发现很多人进入 crypto 的第一课都是杠杆，但真正留下来的人，最后都会离杠杆越来越远。 他现在使用的是杠铃投资策略，所有投资标的都是crypto。 - 大部分资金放在简单赚币、Defi 等相对稳的地方吃利息。 - 小部分资金偶尔打 meme，不过现在处于熊市周期，机会相对于之前少了很多。 - 另一部分就是持续 DCA BTC，不买其他的任何标的。 目前这套策略在熊市能带来的收益也不算低，能够稳定cover日常消费。 他只买 BTC的理由也很直接：这是 crypto 里确定性最强的标的。目前圈子里小范围的共识是，现在这个区间的 BTC 可以逐渐建仓\加仓，未来依然有不少上涨空间。 大家并不认为 BTC 是 Ponzi，或者换个说法，很多市场都有 Ponzi 结构，比如美股、A 股、房地产市场，都依赖后来者继续出价。 2️⃣ 还聊了香港留学的性价比。 如果目标是拿身份，香港并没有很多人想得那么划算。香港拿到永居要 7 年。把读书的 2 年算进去，毕业后还要再待大概 5 年。 这意味着你还要判断毕业后这 5 年你能不能接受香港的职业环境，并且目前香港身份的红利也在不断下降。 香港 IT 机会整体不算多，更多是 finance 里的开发岗位。部分核心大厂岗位，刚需欧美经历。 而且金融机构里的技术栈比较老，开发也不是核心部门，成长速度和技术挑战可能有限，有点像在国企养老。 3️⃣ build in public 其实现在很多人都开始意识到这件事的重要性，Kevin 也一样，他的职业生涯也进入了一个相对的瓶颈期，尤其是努力工作的回报相对线性。 很多人有了一定积蓄，找到一条相对稳定的赚钱路径之后，都会开始做各种不同的尝试。单靠一份工作，很难承载一个人未来几年的所有可能性。 对程序员来说，build in public 最重要的东西，我觉得有两个方向。 第一个是 GitHub，这是程序员最重要的名片。 在 build 成本被打到地板的今天，agency 和 taste 会越来越重要，agency决定了你要主动做什么，taste决定了你最后做出来的效果怎么样。 以前 GitHub 空着，还可以说自己工作太忙，代码都写在公司仓库里，现在这个解释越来越站不住脚了。 很多时候，你只需要一个想法，AI coding 就能帮你把第一版落地。如果 GitHub 还是空的，就很难证明自己真的有主动性。 GitHub 应该展示三件事：主动性、品味、专业性。 你可以做一些自己真正感兴趣的 side project。也可以参与一些适合自己的、有深度、业界认可的开源社区。 不用一上来就追求很大的项目。一个小项目，只要方向选得准、实现干净、文档清楚，也能体现很多东西。 第二个是 X、小红书这类自媒体账号。 很多技术人会天然排斥做内容，觉得写代码才是正事，搞流量很虚。 但把东西讲清楚、卖出去、让别人愿意关注你，本身就是很重要的能力。 这套能力在职场里也能复用：你要说服同事接受你的方案、你要让老板理解你的价值、你要让合作伙伴相信你能把事情做成。 这些都已经超出了纯技术问题。 账号还有一个价值：它是你的动态 portfolio，一页简历太短了，简历只能告诉别人你做过什么。 一个长期更新的账号，可以让别人看到你的判断、表达、审美、关注的问题，以及你如何持续学习，这比一页简历更接近真实的人。 最后再次感谢@EuSiir Kevin，接触到了很多增量信息，期待下次见面~