最近几个月感觉下来，各家大模型是越来越强，问题不在于 token 够不够，模型是不是降智。
而是我这个原生的碳基大脑算力不够。
想做的事情在领域的深度上和广度上都变多了，但是原生碳基的知识库累积的速度又太慢，无法形成对大模型的高质量指导。
不是我不想 review ，是任务堆积太多，review 不过来。
不是 token 不够，新开不了任务，而是实在是规划一个有价值的任务，真的想要让 agent 做成一个自己想要的成品状态，想各种边界、想提示词、想预期的原型，也是一件很累的事情。
很多时候盯着工具的对话框，脑子里有个任务，但是愣很久，算了，躺会吧。
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kyro00000Jul 10
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就这样过几千年。。我们的大脑也会进化吧。
用 ai 写， 感觉每天更累了。。 原来是大脑的消耗，比没用 ai 的时期，更累了。 |
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limbo0Jul 10
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你的大脑用什么算力了。。
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CheonsJul 10 via Android
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不要去管细节问题，人（ AI ）能解决的全交给他去处理。
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ufan0Jul 10
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写 APP 时多 Agent 运行，来回审阅，个人效率确实成为瓶颈
- 三个 Agent 画 UI ，然后交由高级模型审阅，最后交给我统一管理 - 同时两个 Agent 分别构建终端和服务端代码 |
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riscvJul 10 via Android
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这不是好事。人脑有上限，硅脑的可不一定有上限。
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anycallJul 10
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你们都这么顶啊，看看你们，再看看我只盯着一个喝咖啡的样子。。。
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hellocyJul 10
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人成了 Agent
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goumadantuiJul 10
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让我想起来以前在梦幻 5 开的日子，点完这个点那个，脑内也是 5 开
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lujiaosamaJul 10
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反过来说，这正是 AI 时代人的价值所在。
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xyooyxJul 10
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原脑有思维惯性，要花时间改变惯性，效率就可以提升
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zoooJul 10
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人成了瓶颈了，当 ai 觉醒意识时，你猜它会干什么？
推翻人类暴政，世界属于 ai |
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因为在 AI 时代，人的位置“提级”了。原本的一线开发，现在其实承担的是开发组长甚至是 team leader 的位置。
原本的开发组长，面对的代码量和需要的业务判断力，基本上是过去架构师，乃至 CTO 级别的强度。 相当于整体软件工程的流水线被强行压缩了 1~2 级，但其实整个软件工程的总工作量是几乎没变的。 因为代码落地其实只占软件工程的极小一部分比重。 |
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cxh116Jul 10
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碳基还要 review ，就说明硅基还不够强大，真强大没碳基什么事。。。
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@goumadantui 这也能碰到五开道友？回来吧，三石发金条了！
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ponelyrJul 10 via Android
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脑机接口啊，内外俩大脑会融合在一起的，到时候，只需要思考，左右脑互博，想要的效果就出来了，agent 去做就可以了
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ponelyrJul 10 via Android
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@ponelyr 甚至，外脑应该会代替一部分内脑，情感触感等不代替，其他算力相关都由外脑来。那时候可能会实现人的某种意义的永生，一个人只是一个私有训练的大模型
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TheodoraJul 10
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赛博朋克？🤣 给我一种夜之城的感觉哈哈
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是时候安装大脑协处理器和机械义体，高速全能无时无刻不掌控一切，最后变身赛博精神病了
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ceclinuxJul 10
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是的，我感觉我人脑 token 不够了，有时候 rate limited 有时候直接宕机了
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VeteranCatJul 10
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瓶颈？ 数据核验和数据质量统计无论什么时候，什么场景下都是必须要做的工作。 而且，必须是由人来完成的工作。
review 不过来就慢点 review 。AI 不会自己完善自己的，但人可以。 知识对人是有意义的，对 AI 来说就是向量。 |
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charlie21Jul 10
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心流体验不是外包给 LLM 了吗
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charlie21Jul 10
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心流体验外包给 LLM
人类做的都是剩下的机械劳动了，但人类觉得自己赚了 |
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WayneCmdJul 10
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写规则再让 AI 去 Review 啊，就算没有 AI ，你的下属/同事一天产生了 10 万行代码你一样无法做完 Review
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weiwenhaoJul 10
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不是我不想 review ，是任务堆积太多，review 不过来。
--- 你基于 AI 的工作流的目标应该就是怎么更少的进行 review 。 比如代码方面的 review 怎么才能通过测试(tdd/sdd/e2e)，架构(mvc,ddd 等模式)，多 agent 对抗 review 来抹除。 |
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印象笔记剥夺了我的记忆，chatgpt 剥夺了我的思考。
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wu00Jul 10
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AI 只有知识，人脑才有智慧
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isnullstringJul 10
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确实，尤其是较大的工作计划，AI 嘎嘎生成，人要一点点看
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loryyangJul 10
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是这样，工作的卡点是我 review 模型产出的一坨坨 md 文件。实话实说，不 review 是不行的，有一些关键的决策或者细节，模型是会有偏差的，还必须我一个个找出来。但是看文档是真的痛苦，每天都很累
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lcingOnTheCakeJul 10
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@kyro00000 哪累了，用了 AI 后，我一天大部分时间闲的要死，好烦
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mightofcodeJul 10
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是啊 怎么办呢
好像没什么办法 完全不 review 是不行的 因为指不定什么时候 ai 会搞砸 |
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GoopleXDJul 10
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人机交互带宽也是瓶颈,你语速拉满一分钟也就 500 字
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VegetableJul 10
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是程序员的核心能力发生变化，会写代码、能写代码的占比降低，指挥能力占比提高，这是必然的趋势。
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BapperJul 10
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主要是 ai 还不能放手让他们做，还得人去指挥，那原来最难的部分现在变成人脑唯一要做的事情了
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yungo8Jul 10 via Android
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为什么我读你这几段话感觉一股很浓的豆味
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RemovableJul 10
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血肉苦弱，机械飞升
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mingtdlbJul 10
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有时候挺气人的，agent 跟傻逼一样 自作主张、不听指令😂
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Nois9527Jul 11
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着力点不一样了, 得学学 Harness 工程
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jh623Jul 12
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让 Ai 去指导 Ai 啊，让他们自己迭代，你只管说需求
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jh623Jul 12
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@mingtdlb 大多时候跟提示词有关系，很多工具和插件都内置了一堆提示词，有些甚至是自相矛盾的，而且 Ai 是没有记忆的，全靠插件注入提示词实现记忆功能，现在的实现方法实在是都不怎么样。还有就是 thinking 和 reasoning 的区别。杂七杂八的揉合出来最后的表现就是跟傻逼一样，其实 Ai 就一个算力工具，缺乏的只是正确的引导。
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FakeDonkeyJul 12
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有时用着用着，忽然会冒出一个想法。。ai：这力量不属于你
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