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#

最近很多朋友问我，怎么从 SDE（Software Engineer）转到做 AI Infra 和大模型相关的工作？ 或者普通人想做 Pro 级别的 AI 投资者，零基础怎么扫盲，怎么搞懂这么多术语？给大家推荐两个免费的入门友好的 AI 相关学习网站（课） 如果你要做基本的 AI 投资，看完第一个 Stanford CS336 课程也就差不多了。如果想专攻某个领域，可以看看第二个的公开课？ 1. Stanford s开课 Stanford CS336 Language Modeling from Scratch 2. @AndrewYNg 创办的学习平台， 里面的课程非常多，点开你就使劲学吧，从 pre-training 到 post-training，从训练到推理，全都涵盖 链接⬇️ 不知道我的 follower 中有多少对这些感兴趣的。可能和投资不直接相关，但我觉得都是很好的认知提升课程。 有时间还是要多看教程、多看课、多读书，武装自己的大脑 如果有朋友感兴趣，我后续可以分享更多

厚颜无耻地将 @ZaynHao X 上的 bio 从 software engineer 改成了 design engineer。 因为我发现我在 X 上分享的内容很杂，啥方向的都有。 虽然我是工程师的身份，但我关注更多的是设计师/设计工程师，关注我的也有一部分设计师。 就这么改了吧，谢谢 17k 朋友的关注。希望我的一些帖子能为大家带来一些灵感，或者... 一些乐趣。

网友晒 OpenAI 软件工程师面试全流程：带回家项目会被逐行追问，部分人加考“用 AI 写代码” Reddit 求职论坛 r/InterviewCoderHQ 上，用户 little_kwagga 发帖说自己刚面完 OpenAI 的软件工程师岗位，把流程拆开讲了一遍： 一通招聘官电话，两轮技术初筛，一个 48 小时的带回家项目，一场专门追问这个项目的面试，再加四轮现场面试。部分候选人还会多一轮，要求用 AI 编码工具解决一个靠手写做不完的问题。 这是一位匿名网友的个人经历，OpenAI 没有公布这么细的流程，不同团队、不同职级的面试也可能不一样。能对照的官方信息是 OpenAI 官网的面试指南：大致分初步沟通、技能测试、终面、出结果几个阶段；技能测试可能是结对写代码、带回家项目或技术测试；终面一般 4 到 6 小时，见 4 到 6 位面试官。 【每一轮考什么】 招聘官电话：主要聊背景，但发帖人被问到“你觉得 AI 会往哪走”。发帖人建议提前读一遍 OpenAI 章程（Charter），这是 OpenAI 2018 年发布的使命文件，核心是让通用人工智能造福全人类。官网面试指南也建议读，并写明会看候选人跟公司使命和价值观合不合。 技术初筛：同一天两轮，各 60 分钟。编码题是做一个“带版本的键值存储”，可以理解成一本能记住修改历史的字典：同一个词条改过很多次，你要能查出它在任意时刻的值。系统设计题是一个容错的任务调度系统，负责按时派发任务，某台机器挂了，任务既不能丢，也不能重复执行。 带回家项目：48 小时内做一个能真正跑起来的东西。发帖人拿到的是分布式 webhook 投递系统。webhook 是网站之间互相通知的方式，比如你付款成功后，支付平台会主动给商家网站发一条消息。题目要求发送失败时自动重试，重试多次仍失败的消息放进“死信队列”，相当于邮局存放无法投递信件的柜子，留着之后处理。 技术深挖：面试官事先看过你的项目，自己列好一张问题清单，带着你逐行过代码，追问每个选择和决定的理由。 现场四轮： 编码第一轮是“渐进式多阶段”题：题目分几段放出，前一段做出能跑的解法，下一段才开放。发帖人拿到的是 token 级的流式比对器。token 是大模型输出文字的最小单位，大致是一个词或半个词，模型回答时就是一个 token 一个 token 往外吐。这道题要边接收边比对内容的变化，记录每一步状态，还要能回滚到之前的状态。发帖人的经验是先尽早做出一个正确的版本，再一步步改进。 编码第二轮偏系统方向，考状态管理、并发和内存效率，还问到 Python 的生成器、异步写法和迭代器这些语言底层机制。 系统设计题是“设计 ChatGPT”。面试官关心的是 GPU 怎么分配、流量忽高忽低时怎么自动加减机器、多台机器之间怎么协调。发帖人提醒，除非面试官特别要求，模型推理那一层可以当成一个黑盒，不用展开。 行为面问的是技术领导力、影响多个团队的架构决策、压力下怎么让大家达成一致。发帖人说要讲具体的取舍，空谈沟通技巧的回答不管用。 【新增的 AI 编码轮】 发帖人说，这一轮还在测试阶段，只有部分候选人会遇到：给你一个现成的代码库，外加一个大到靠手写做不完的问题，要求你用 AI 编码智能体完成。AI 编码智能体指能自己读代码、改代码、运行命令的 AI 工具，比如 OpenAI 的 Codex、Anthropic 的 Claude Code。这一轮怎么评分，发帖人没说，OpenAI 官方也没公开介绍过这一轮。 OpenAI 官网面试指南里有一句相关的说明：不同面试对 AI 工具的要求不同，有些形式有意允许使用，有些要考你不靠 AI 独立解题；准备材料里会写清楚，拿不准就提前问招聘官。所以同一套面试里，可能有的轮次不许用 AI，有的轮次专门看你怎么用 AI。 发帖人在帖子最后问，有没有人专门准备过渐进式多阶段这种题型，什么方法有用。 来源：Reddit r/InterviewCoderHQ 用户 little_kwagga 的帖子《OpenAI Software Engineer Interview 2026》；OpenAI 面试指南