2026-05-13 01:29:58
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2003年全国高考数学题/早已经不记得考试题目了/现在一题也不会做。[/caption]
2003年高考数学，因为试卷被盗临时启用备用卷，难度陡增，成为许多考生难以忘记的一场考试。作者回忆当年走出考场后的崩溃与无助，也感慨一张试卷如何改变了无数人的命运。多年以后再回头看，那场考试留下的不只是分数，还有对人生无常的深刻记忆。 2003 年福建高考数学使用的是全国卷。那一年因为四川南充南部县发生高考试卷被盗案，外界普遍说法是临时启用了备用卷，所以数学难度异常高。后来福建从 2004 年开始语文、数学、英语自行命题，直到 2016 年才再次全部科目回归全国卷。 公开报道提到，福建“上一次全部科目使用全国卷是 2003 年”，2004 年起语数英开始自行命题。 发生在四川南充南部县，作案人杨博盗走了语文、英语、文科数学、理科数学、综合等试卷，后来被判刑。
2003年数学卷因为有一人偷了考卷临时启用B卷，难度地域，据说福建省平均分不到60分。我现在是一题也不会做。 我当时考完，在回家的路上崩溃大哭[捂脸]当时以为自己完蛋了。后来才知道大家分都很低[偷笑] Reply 钰 ANGELA：出考场很多人都崩溃了。。我当年94分，勉强及格，我们班级我记得最高分是96。 Reply justyy币圈老OG：你竟然及格了[强][强][强]我80几，但正常数学都是120起跳的呀。我在考场上就傻了，从来没有过的经历，一般做题到最后几道题才会觉得吃力，结果从一开始的选择题就开始吃力了，大题基本上无从下手，我当时就想完蛋了，我今天脑子不好使吗，怎么会不会做呢[捂脸]那种惊恐的感觉我历历在目。人生至暗时刻。附件：1977-2025中国大陆高考数学合集 (PDF 15MB)
2026-05-11 04:47:22
媳妇的新发型，和我的长发执念 一场因为剪头发引发的冷战 48 英镑的新发型，和两天冷战 她剪了刘海，我差点破防 长发、刘海和婚姻里的小执念 媳妇剪头发这件小事 从长发执念到刘海真香 新发型，新开始 她想换个发型，我却想留住长发 婚姻里，头发也不是小事 媳妇上周在剑桥剪了新发型，留了刘海，也因为这次剪短头发，引发了我对“长发执念”的不满和两天冷战。后来才知道，她这次换发型不仅是想打理自己，也是因为成功换到新组，想迎接一个新的开始。周末彼此给了台阶下后，我也不得不承认，留了刘海的她确实年轻了不少。婚姻里的小事，有时也是审美、迁就和理解之间的磨合。
媳妇换了个新发型/带刘海/新媳妇[/caption]
我对这种是很没有抵抗力的。
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十年前媳妇的身材真是不错 长发披肩 大长腿[/caption]
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2026-05-10 05:39:24
电话亭里的 C++：一个旧时代的回声 当电话亭变成图书馆，当编程变成提示词 那些电话亭里的编程书，和即将远去的手写代码 从一英镑电话到 AI 编程：时代真的变了 古法编程：从 C++ 入门书说起 那天和家人散步，路过一个被改造成社区图书馆的英国电话亭，里面竟然放着 HTML 和 C++ 编程书。电话亭曾经承载着昂贵而珍贵的通信记忆，如今成了知识共享的小角落。而随着 AI 和大语言模型的发展，手写代码也许终将像电话亭和算盘一样，成为一个时代的回声。
村里电话亭里的书籍[/caption]
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全家一起散步，走去 Park & Ride[/caption]
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坚持手写代码，拒绝AI。[/caption]
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英国电话亭的新用途。[/caption]
英文：From Phone Booths to Large Language Models: The Twilight of Traditional Programming
Reposted to C++ Programmers in the Village: SteemIt and Blurt.
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村里电话亭里的书籍，有几本计算机的书：XML, HTML, C++[/caption]
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村里电话亭里的书籍，HTML已经是古法了。[/caption]
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村里电话亭里的书籍，翻开一本计算机书。[/caption]
0:00 就在前几天 0:01 硅谷顶级风投红杉资本的内部对谈里 0:04 Anthropic的内部高管Claude code的亲爹 0:06 Boris Cherny当着全场顶级开发者的面 0:10 轻描淡写的说了一句话 0:12 他说编程这个问题已经被解决了 0:15 你没听错 0:16 这不是什么麦克镰刀的忽悠 0:18 这是目前全球最顶尖大模型公司 0:21 手里捏着cloud OPS这张王牌的内部 0:23 核心工程师给出的盖棺定论 0:26 更刺客的是 0:27 这位曾经写过教科书 0:29 资历深厚的老程序员 0:31 从2026年开年到现在 0:33 甚至连一行代码都没亲手敲过 0:35 他现在每天的日常是拿这个 0:37 手机在Claude APP上靠刷屏幕 0:40 一天处理150个由AI 0:42 提交的代码合并请求 0:44 咱们先从一个非常有意思的词聊起 0:46 产品悬锤 0:48 如果你是搞Saas或者搞产品的 0:51 把这个词死死刻在脑子里 0:53 Boris在访谈里一上来 0:54 就提到了这个概念 0:56 什么意思呢 0:56 就是说现在的底层大模型 0:59 它脑子里的智商和能力 1:01 已经远远超过了目前市面上 1:03 所有软件能提供给你的功能 1:06 时间倒回2024年底 1:07 当时市面上的AI编程工具是啥样 1:10 大家都在搞代码补全 1:11 你打开你的Vscode 1:13 敲几个字母 1:14 按个Tab键 1:15 AI帮你补齐一行代码 1:16 当时的开发者觉得 1:18 哇这太牛了 1:19 效率提升20% 1:21 但Boris这帮在Anthropic内部天天 1:24 泡在最新模型里的人觉得 1:25 这简直是暴殄天物 1:27 这就像是你雇了一个爱因斯坦 1:29 然后每天让他坐在村口帮 1:31 你算今天卖了几个鸡蛋 1:32 模型明明可以直接把整栋楼盖好 1:35 市面上的产品却只敢让他递一块砖 1:38 所以Boris在Anthropic内部拉了个几个 1:40 人的小草台班子叫Anthropic Labs 1:43 他们直接掀桌子了 1:44 不搞什么代码补全 1:45 他们要搞一个能把所有 1:47 代码全包圆的智能体 1:48 这就是后来的Claude code 1:50 刚开始做的时候简直是一坨狗屎 1:53 Boris自己也承认 1:54 前半年根本没法用 1:56 他自己写代码也就 1:57 勉强能让AI帮个10%的忙 1:59 这个产品一开始放出去 2:01 根本没激起什么水花 2:03 因为在等一个奇迹 2:05 这个奇迹叫Opus4 2:07 今年5月 2:08 Opus 41发布 2:09 整个数据曲线直接原地起飞 2:12 这不是线性增长 2:13 这是指数级的狂飙 2:15 紧接着4.54.6 2:17 到现在他们内部用的4.7 2:19 每一次模型迭代 2:21 产品根本不需要改什么代码 2:23 能力直接原地爆炸 2:25 这就引出了一个极其恐怖的现实 2:27 在这个时代 2:28 如果你还在苦哈哈的 2:29 打磨什么软件交互 2:31 什么按钮逻辑 2:32 你大概率是在做无用功 2:34 因为底层的模型一旦 2:35 跨过那个智力拐点 2:36 它自己就把活全干了 2:38 根本不需要你那些花里胡哨的壳子 2:41 既然说到活全干了 2:42 咱们就来看看什么叫 2:44 100%被AI接管的代码库 2:47 Boris在台上底气十足的说 2:49 Claude code这个产品本身的代码 2:51 100%全是他妈的AI自己写的 2:54 很多人可能不信 2:55 觉得老外又在吹牛 2:57 这里有个非常关键的细节 2:59 语言和框架的选择 3:01 Boris说他们选了typescript和react为什么 3:05 因为在早期模型还没那么逆天的时候 3:07 你必须顺着它的毛摸 3:09 这两门语言在Git Hub上的开源数据最多 3:12 对AI来说 3:13 这叫在强分布领域内 3:15 说白了就是它做这套题做熟了 3:18 闭着眼睛都能拿满分 3:20 到了去年10月11月的时候 3:22 这层窗户纸就被彻底捅破了 3:24 AI彻底接管了整个代码库的编写 3:27 现在如果有人问Boris 3:28 你的开发环境是啥 3:30 你是用大屏显示器机械键盘 3:32 还是什么顶配的MacBook Pro 3:35 错这哥们的开发环境是一台iphone 3:38 这是整场访谈里最让 3:39 我头皮发麻的一段 3:41 Boris展示了他现在的个人工作流 3:44 他不再坐在电脑前噼里啪啦敲键盘了 3:46 他打开手机上的Claude APP 3:48 左边有一个专门的code标签页 3:51 他现在干的根本不是写代码的活 3:53 他干的是包工头的活 3:55 他每天在手机上同时开着 3:56 5个到10个不同的任务会话 3:58 在这几个会话下面同时跑着几百个 4:01 甚至到了晚上会跑着几千个AI智能体 4:05 几千个不知疲倦 4:06 不用睡觉 4:07 不需要交五险一金的数字 4:09 劳工在云端疯狂的帮他敲代码跑测试 4:13 而这里面最核心的杀手锏Boris 4:15 给它起名叫Loops 4:17 别小看这个词 4:18 这就是未来所有 4:19 Saas公司和技术团队的标配 4:22 以前我们让AI干活 4:23 是你踹一脚它走一步 4:25 你说帮我写个登录接口 4:28 它写完了 4:29 停在那等你下一句指令 4:31 但loops不一样 4:32 这就是我们在Linux系统 4:33 里用了几十年的Cronjob 4:35 但给它装上了一个 4:36 拥有极高智商的大脑 4:38 Boris随手甩出了几个他自己用的Loop 4:41 第一个Loop专门负责给他当代码保姆 4:44 这个AI一天24小时盯着他的代码库 4:47 只要CI出了bug 4:48 或者代码合并的时候有冲突 4:50 这个AI自己跑过去把错改了 4:52 把代码合并好 4:54 根本不来烦他 4:55 第二个Loop专门治那些 4:56 时不时抽风的Flaky test 4:58 只要系统报错 4:59 AI自动排查修复 5:01 最离谱的是第三个Loop 5:03 这已经不是写代码了 5:04 他设了一个定时任务 5:06 让一个AI每隔30分钟 5:08 自动跑到Twitter上去爬取所有 5:10 关于Claude的负面吐槽和反馈 5:13 然后把这些杂乱无章的 5:14 情绪垃圾自动整理聚类 5:17 提炼出核心问题 5:19 直接扔到他的手机里 5:21 你体会一下这种降维打击 5:23 当你公司的程序员还在 5:24 为了一个线上bug半夜爬起来 5:27 脱发熬夜 5:28 抓耳挠腮的时候 5:29 Anthropic的工程师正在睡大觉 5:33 而他手底下的几千个AI 5:34 智能体正在云端自我修复 5:37 自我迭代 5:38 这已经不是工具层面的碾压了 5:40 这是物种层面的进化 5:41 这时候台下有人问了个很实在的问题 5:44 那这些跑在云端的AI会不会被替代 5:47 我们要不要搞本地私有化部署 5:49 Boris的回答非常嚣张 5:50 但也非常真实 5:52 他说根本不重要 5:53 因为再过个一两年 5:54 做决策的根本就不是人类工程师了 5:57 你只需要告诉AI 5:58 我要实现什么功能 6:00 预算是多少 6:01 AI自己会去评估这部分代码 6:03 是跑在云端的OPS上划算 6:06 还是去调一个本地的 6:07 开源小模型更省钱 6:09 AI连怎么配置环境 6:11 去哪里跑代码这种活都包圆了 6:13 你关心它用什么模型干嘛 6:15 就像你坐飞机 6:17 你会去驾驶舱教机长怎么推节流阀吗 6:19 这种完全脱离底层的开发模式 6:21 带来了一个直接的后果 6:23 团队结构的基因突变 6:25 如果你现在去Anthropic的团队里走一圈 6:28 你会看到一个在传统科技 6:30 公司里绝对不可能出现的奇观 6:32 在传统的软件公司 6:34 产品经理就是画画原型的 6:36 设计师就是搞搞Figma的 6:38 财务就是算账的 6:40 大家井水不犯河水 6:41 中间隔着一层厚厚的 6:43 需求文档和排期表 6:45 但在Boris的团队里 6:46 全员接码农 6:48 注意这不是说Anthropic把产品经理 6:50 送去报了个前端培训班 6:52 而是因为有了Claude code 6:53 这种怪物级别的工具 6:55 写代码的门槛被彻底砸穿了 6:57 他们的工程经理在写代码 6:59 他们的产品经理在写代码 7:00 他们的设计师在写代码 7:02 连算账的财务和搞用户调研的 7:04 研究员全都在自己动手写代码 7:07 为什么因为现在写代码 7:09 其实就是把你的业务需求 7:11 用清晰的人类语言 7:12 非常有逻辑的喂给AI 7:15 只要你脑子清楚 7:16 知道自己想要什么 7:17 AI就能把那个东西变现 7:19 这种人Borris称之为跨学科全才 7:22 cross disciplinary generalists 7:25 硅谷最尖端的团队已经 7:27 不再按工种来划分人了 7:29 他们在按解决问题的能力来重组团队 7:32 这只是访谈的前半场 7:33 当写代码变得像喝水一样简单 7:36 当一个人能指挥几千个AI干活的时候 7:38 咱们商业圈最关心的问题来了 7:40 既然连阿猫阿狗都能开发软件了 7:43 那我们辛辛苦苦做的Saas 7:45 产品岂不是一文不值了 7:47 现在的公司护城河是不是要 7:49 被这帮数字大军彻底踏平 7:52 前面我们看到了Boris和他的Anthropic 7:54 团队是怎么把敲键盘写代码这件事 7:58 变成用手机像包工头 7:59 一样使唤几千个AI大军的 8:01 当你一个人就能顶过去 8:02 一个百人研发团队的时候 8:04 台下坐着的那些见惯了 8:05 大风大浪的投资人和老板们 8:07 其实心里早就发毛了 8:09 有个观众问出了所有Saas圈 8:11 创业者最怕最不敢面对的一个问题 8:13 既然AI把写代码的成本 8:15 砍掉了10倍甚至100倍 8:16 那软件本身还值钱吗 8:18 我们是不是正面临着 8:19 一场Saas行业的末日崩塌 8:22 如果你现在手里正捏着一家Saas公司 8:25 或者你正打算融一笔 8:26 钱去搞个什么Saas平台 8:29 接下来Boris借用经典商业理论 8:31 给出的这段暴击分析 8:33 你最好拿个本子 8:34 一字不落的记下来 8:36 Boris没有直接算经济账 8:37 他搬出了美国顶级商业播客acquired 8:40 里经常提的一个大佬级别理论 8:42 汉密尔顿赫尔墨的七里模型 8:44 这玩意本质上就是讲企业护城河的 8:47 鲍里斯极其冷酷的宣判了 8:49 其中两条护城河的死刑 8:51 第一条被AI彻底干碎的 8:53 护城河叫转换成本 8:55 以前那些做二b软件的巨头 8:57 比如Salesforce Oracle 8:59 或者国内的那些大型ERP系统 9:01 他们最喜欢干的是什么 9:03 就是把你公司的 9:04 数据结构搞得极其复杂 9:06 把你跟他们家的系统死死的绑在一起 9:08 你想换个便宜点的系统 9:10 光是数据迁移格式 9:11 转换重新写对接接口 9:14 就能让你们公司的it部门掉半条命 9:17 最后老板一算账 9:18 算了吧 9:19 这迁移成本比这几年交的订阅费还贵 9:22 继续捏着鼻子用吧 9:23 但现在呢 9:24 对不起时代变了 9:26 有了能力极其强悍的AI 9:28 转换成本趋近于0 9:30 你觉得现在的CRM太贵 9:32 你直接拉一个Claude出来 9:33 扔给他一句 9:35 帮我写个脚本 9:36 把原系统里的所有历史 9:37 数据客情关系标签字段 9:40 1:1无损迁移到这个新的 9:41 轻量级开源系统里 9:43 遇到格式不对的 9:44 你自己写个转换器 9:45 以前需要一个外包团队 9:47 干3个月的脏活累活 9:49 现在的AI连半天都用不了 9:51 顺手还能帮你把数据 9:52 里的脏东西给清洗了 9:54 当你所谓的护城河只是一堆 9:56 繁琐的API文档和数据格式时 9:58 在AI面前 10:00 这就是一张一捅就破的窗户纸 10:02 第二条被宣判死刑的是流程壁垒 10:06 很多SaaS公司卖的根本不是代码 10:09 卖的是一套先进的管理流程 10:11 比如各种OA系统 10:12 审批流软件 10:13 业财一体化工具 10:15 他们觉得我这套经过无数 10:17 大厂验证的SOP写死在软件里了 10:20 你买我的软件就是买我的管理经验 10:22 但在Boris看来 10:23 这种靠复杂工作流建立起来的壁垒 10:26 现在简直就是个笑话 10:28 他在访谈里提到 10:29 到了Opus4.7这个级别的模型 10:31 它出现了一个极其恐怖的能力 10:34 爬山算法级别的自主解题能力 10:36 这是什么意思 10:37 你不需要去购买别人 10:39 设定好的流程软件了 10:40 你只需要给AI设定一个目标 10:42 然后告诉它不断迭代 10:44 直到完成为止 10:46 你公司需要一套全新的报销审批流程 10:49 别去买那些又重又贵的Saas了 10:51 你直接把你们公司的财务制度甩给AI 10:54 让他给你当场写一个完美贴合你 10:56 公司奇葩报销规定的自动化流程 10:59 直接挂在你们的内部通讯软件上 11:01 当AI能瞬间理解并生成 11:03 任何复杂的业务流程时 11:05 那些靠卖固化流程收年费 11:07 的Saas公司底裤都被扒光了 11:10 那这就意味着商业全完了吗 11:12 大家都不用做生意了 11:14 不Boris明确指出 11:15 真正的硬核商业壁垒在 11:17 AI时代不仅没有贬值 11:19 反而变得越来越值钱 11:20 这就是网络效应 11:22 比如微信的社交关系淘宝的买家 11:25 卖家生态规模经济以及垄断资源 11:29 比如你手里握着独家的数据矿山 11:31 或者极难获取的物理资产说白了 11:34 如果你的业务只是帮人搬运数据 11:36 帮人搞个表单填写 11:38 帮人弄个审批流 11:39 你准备好写破产清算书吧 11:42 但如果你的业务沉淀了 11:43 极其深厚的人际关系网 11:45 或者掌握着AI根本算不 11:47 出来的独家线下资源 11:48 那你就是下一波红利最大的赢家 11:51 聊完了商业模式的底牌 11:52 咱们来看看在这个AI大乱斗的牌桌上 11:55 谁会被最先淘汰出局 11:57 Boris给出了一个极其反直觉 11:59 但也极其血淋淋的预测 12:01 未来十年能颠覆行业的 12:03 初创公司数量会暴增10倍 12:06 而那些看起来坚不可摧的科技大厂 12:08 将被这种十倍速的 12:09 创业大军按在地上摩擦 12:11 为什么大厂干不过几个人的草台班子 12:14 因为历史包袱太重了 12:16 一个几万人的大公司 12:17 如果要全面拥抱AI原生开发 12:19 他们要干嘛 12:21 他们要开无数个会去讨论合规性 12:23 要花半年时间去重构 12:25 现有的老旧业务流程 12:27 要跟那些面临裁员风险的 12:29 既得利益部门疯狂扯皮 12:31 还要花天价去给几万个根本不想学 12:33 新东西的老员工做所谓的AI培训 12:36 这就好比你让 12:37 一只几百吨的恐龙去学花样滑冰 12:39 它还没穿上冰鞋 12:41 就自己先绊倒了 12:42 而初创公司呢 12:43 三个刚刚毕业 12:44 满脑子野路子的年轻人 12:46 手里拿着几十美金 12:48 一个月的AI工具订阅账号 12:50 他们不需要开会 12:51 不需要写冗长的需求文档 12:53 他们就是AI原住民 12:55 他们从写下第一行代码 12:56 其实是发出的第一句提示词开始 12:58 整个公司的架构就是 13:00 长在AI的骨架上的 13:01 在这个新时代 13:02 三个人加一堆跑在云端的AI智能体 13:06 完全可以正面对抗 13:07 大厂几百人的研发团队 13:09 为了让你真实感受到 13:10 这种降维打击的恐怖 13:12 Boris还顺口爆了一个Anthropic内部的料 13:14 有人问他 13:15 你们在Anthropic内部用的AI技术跟我们 13:19 外面的人用的差距到底有多大 13:21 是不是你们偷偷藏了 13:22 什么逆天模型没发出来 13:24 Boris的回答非常实在 13:26 模型能力上其实没啥代差 13:29 我们用的也就是外面 13:30 马上能用到的技术 13:32 我们真正领先你们的 13:33 是组织架构和工作流程 13:35 在Anthropic内部 13:36 不仅是一行手工代码都不写了 13:39 他们甚至连手写SQL查 13:41 数据库这种事都绝迹了 13:42 全部由模型代劳 13:44 更夸张的是 13:45 因为全员都在用AI 13:47 他们内部出现了一种机器跟 13:49 机器谈恋爱吵架对接活的奇观 13:52 比如当Boris在手机上开启 13:55 一个循环代码任务时 13:57 他手底下的Claude如果遇到 13:58 了一个不懂的接口问题 14:00 他不会来烦Boris 14:01 这个Claude会自动去连上公司的slack 14:04 发消息去问另一个 14:05 部门同事名下的Claude 14:07 两个AI在slack里沟通清楚了 14:09 代码写好了 14:10 任务跑通了 14:11 人类在旁边连个提示音都没收到 14:14 你琢磨琢磨这个画面 14:15 这哪里还是什么软件公司 14:17 这简直就是一个由几百个 14:19 人类高管和几万个不知疲倦 14:21 的数字劳工组成的超级蜂巢 14:23 这种工作流一旦跑通 14:25 传统公司怎么跟他们打 14:27 传统公司跨部门对个接口 14:29 得发邮件拉群 14:31 约个下午2点的会 14:32 吵个半小时 14:34 最后甩锅给测试 14:35 人家这边 14:36 两个AI花零点几秒交互了一下令牌 14:39 TOKEN活干完了 14:41 这就是效率的深渊 14:43 讲到这里 14:44 很多依然执迷于写代码是 14:46 一门高级手艺的老古董们 14:48 可能还是不服气 14:49 Boris在最后抛出了整个访谈里最经典 14:53 也是最宏大的一个历史隐喻 14:55 他把这次AI革命比作了1400年 14:58 代欧洲的活字印刷术发明 15:01 在中世纪 15:02 整个欧洲只有10%的人识字 15:04 这帮人是谁 15:05 是给国王领主抄写文书的书记员教士 15:09 在那个年代 15:10 读写本身就是一项极其罕见极其昂贵 15:14 只有少数特权阶层 15:15 才能掌握的专业技能 15:17 普通老百姓一辈子都不可能摸到纸笔 15:19 但是活字印刷术一出来 15:21 后面50年印出来的书 15:23 比过去1,000年全欧洲 15:25 所有的书加起来还要多 15:27 书的成本暴跌了100倍 15:29 紧接着发生了什么 15:30 是全民扫盲 15:32 识字率从10%一路狂飙到70%以上现在呢 15:36 你哪怕是个卖菜的大妈 15:37 也能拿手机熟练的给别人发微信文字 15:40 你不再需要考个读写 15:42 学位才能看懂路牌 15:43 虽然世界上依然有专业的作家和记者 15:46 但把脑子里的想法变成文字这个 15:48 能力已经被彻底剥夺了神圣感 15:51 变成了人类出厂自带的标配 15:53 现在的软件开发正处于 15:55 活字印刷术刚刚发明的那个前夜 15:58 在过去几十年 15:59 程序员就是这个时代的抄写员 16:01 他们掌握着一种极少数 16:03 人才懂的咒语编程语言 16:05 帮那些不懂技术的业务老板国王和 16:07 领主把想法翻译成机器能懂的指令 16:10 但Bois冷酷的宣告这套把戏结束了 16:13 未来软件开发将迎来彻底的民主化 16:17 写代码将变得和今天发个短信 16:19 用个word文档一样 16:20 成为每一个职场人的基础本能 16:23 他举了个极其生动 16:24 直接把程序员饭碗砸烂的例子 16:27 如果现在要开发一款顶级的会计软件 16:30 以前的做法是找一帮 16:31 不懂财务的顶级程序员 16:33 然后让他们痛苦的去 16:34 学什么是借贷记账法 16:36 结果写出来的东西 16:37 程序员觉得牛逼 16:38 会计觉得难用得想死 16:40 但在未来 16:41 开发这款最好会计软件的人 16:43 绝对不会是一个软件工程师 16:45 而是一个在这个行业 16:46 里摸爬滚打了20年 16:47 极其懂行的老会计 16:49 因为在AI时代 16:50 写出那几十万行代码是 16:52 最简单最不值钱的部分 16:55 AI一秒钟就能给你吐出来 16:57 真正值钱的 16:58 最难的部分 16:59 是你对这个行业痛点的深度理解 17:01 是你脑子里那些极其 17:03 复杂的真实业务逻辑 17:05 老会计只需要把他的行业 17:06 经验变成清晰的指令喂给AI 17:09 AI就能自动帮他生成UI界面 17:12 搭建数据库 17:13 写好底层逻辑 17:15 业务专家将直接跳过 17:16 程序员这个中间商 17:18 直接和机器对话 17:19 这就是即将到来的现实 17:21 技术壁垒被夷为平地 17:23 领域经验和业务认知 17:25 成为了唯一的王牌 17:26 既然老会计都能靠着懂业务 17:28 在AI的加持下锤死只 17:30 会敲键盘的老码农 17:32 那咱们这帮在职场里苦熬的普通人 17:34 到底该拿什么在这个 17:35 已经疯掉的时代里保命 17:37 咱们直接掏心窝子说 17:39 这场红杉资本的内部对谈到了后半段 17:42 提问环节的几个老板 17:43 其实已经有点坐不住了 17:45 因为他们意识到一个极其要命的问题 17:47 如果AI今天能把软件开发 17:49 这种地狱难度的活给干绝了 17:51 那明天它是不是就能把 17:53 所有白领的活全给端了 17:55 有个观众问的特别直接 17:56 开发者有代码编辑器可以用AI 17:59 那我们这些搞通用知识工作的人呢 18:02 天天用Salesforce搞销售的 18:04 用Google Docs写文档的 18:05 在日历上排会的 18:07 AI怎么颠覆 18:08 Boris的回答直接把底牌亮出来了 18:11 他提了两个极其致命 18:12 的武器MCP和computer use 18:15 别听这俩词挺高大上 18:16 我给你用大白话翻译一下 18:18 MCP是个什么玩意啊 18:20 它就是一个万能插头 18:21 以前AI只是个在网页里 18:23 跟你聊天的机器人 18:24 它不知道你电脑里存了啥 18:26 有了MCP AI就能直接插进你们 18:28 公司的Salesforce客户库 18:31 插进你的Google文档 18:32 你想想这个工作流 18:34 你早上一睁眼 18:35 根本不需要去翻 18:36 几十个未读邮件和OA审批 18:38 你的Claude已经在夜里通过MCP把你 18:41 全公司的销售数据过了一遍 18:44 找出了今天最有可能 18:45 丢单的三个大客户 18:46 不仅把挽回话术写好了 18:48 还顺手在你的Google日历上把跟这 18:51 三个客户的视频会议给约好了 18:53 如果遇到那些老掉牙的 18:54 连API接口都没有的 18:56 破烂内部软件怎么办 18:57 这就轮到computer use上场了 19:00 BORIS在台上特别自信的说 19:04 Anthropic在这个领域遥遥领先 19:08 现在的AI可以像一个真正的 19:10 隐形人一样看着你的屏幕 19:12 操控你的鼠标 19:14 在那些老破旧的系统里点来点去 19:16 你只要交代一句 19:18 把上个月的财务报表从那个极其 19:20 难用的系统里导出来算个总账 19:22 AI就在后台自己打开软件输密码 19:25 点下拉菜单 19:27 导出Excel 19:28 做透视表 19:29 最后把结果发你微信上 19:31 在AI眼里 19:32 万物皆是TOKEN 19:33 他根本不在乎你用的 19:34 是什么高大上的Saas 19:37 还是个运行了10年的草台班子软件 19:39 所以别再问AI会不会取代我 19:42 的工作这种蠢问题了 19:44 你应该问的是 19:45 当AI把我手头80%的脏 19:47 活累活全接管之后 19:48 我还能干点啥 19:50 这就是今天这期视频 19:51 我想给所有老板和打工 19:53 人梳理的最终生存指南 19:55 第一条生存法则 19:56 是给所有程序员和技术狂热粉的 19:59 立刻停止在工具参数上的无意义内耗 20:01 访谈里有个观众问 20:03 以后大家是继续用云端的AI模型 20:05 还是会在本地自己跑大模型 20:07 这是一个现在技术圈 20:09 吵得不可开交的问题 20:11 你知道Boris怎么回的吗 20:12 他连眼皮都没抬 20:14 说了一句根本不重要 20:15 为什么不重要 20:16 因为再过个一两年 20:18 到底是调云端的接口 20:19 还是跑本地的算力 20:21 这根本就不需要人类来操心了 20:23 AI自己会去算这笔账 20:25 它自己会决定怎么部署代码最省事 20:28 如果你现在还在天天 20:29 钻研怎么配置本地环境 20:31 怎么微调参数 20:32 哪个开源模型跑分高了零点几 20:35 你就是在刻舟求剑 20:36 你把大把的时间花在了马上就要被 20:39 AI完全自动化掉的技术下水道里 20:42 未来的顶级程序员是什么样 20:44 就像Boris一样 20:45 是不写代码的 20:46 你要进化成一个架构师和AI包工头 20:49 你的核心竞争力不再是 20:51 你精通多少种编程语言 20:53 而是你能不能极其精准的 20:54 拆解一个极其复杂的商业需求 20:57 然后把它分配给你 20:58 手底下的几千个AI数字劳工 21:00 并且保证这帮机器干 21:02 出来的东西不翻车 21:04 第二条生存法则 21:05 是给所有非技术出身的行业老炮的 21:08 属于你们的黄金时代 21:10 大门已经踹开了 21:11 如果你是一个干了10年的资深HR 21:14 一个极其懂供应链体系的老兵 21:16 或者一个摸透了 21:17 跨境电商坑坑洼洼的老卖家 21:19 以前你最大的痛苦是什么 21:21 是你脑子里有极其牛逼的业务想法 21:23 但你做不出产品 21:25 你得去求技术外包 21:26 得去融钱养程序员 21:28 最后被各种技术名词忽悠的找不着北 21:31 现在这堵墙塌了 21:33 别再觉得不懂技术是你的劣势了 21:35 在这个人人都是开发者的时代 21:37 纯技术是最廉价的 21:39 你手里捏着的行业痛点 21:41 你对真实客户的理解 21:42 你的线下人脉才是真正的硬通货 21:46 立刻行动起来 21:47 拿起手机 21:47 打开Claude或者任何你顺手的AI 21:50 把你用10年积攒下来的行业SOP 21:52 一句一句地讲给AI听 21:54 让它帮你生成你们这个 21:56 行业最缺的那个小工具 21:58 你会发现 21:59 你以前觉得比登天还难的做个软件 22:01 现在比你手写一份年终总结还要快 22:04 第三条生存法则 22:05 是给所有创业者和Saas公司老板的 22:08 立刻抛弃赚信息差和卖流程的幻想 22:11 去建一座真正的堡垒 22:13 前面咱们说了 22:14 靠复杂交互和固定流程收保护 22:17 费的Saas底裤已经被AI扒光了 22:20 任何只存在于数字世界 22:22 只需要敲键盘就能 22:23 复制出来的所谓创新 22:25 在几万个云端并行的AI智能体面前 22:28 保质期不会超过一个星期 22:30 那搞什么才能活下来 22:31 去搞那些AI在线上摸不到的东西 22:34 去搞极其重资产的线下履约 22:36 去搞极难打通的政企人脉网络 22:38 去攒只有你手里才有 22:40 全网搜不到的独家核心私有数据 22:43 举个最简单的例子 22:44 如果你是个做医疗软件的 22:46 别去卷什么更好用的排班系统了 22:49 AI分分钟能写个比你顺滑10倍的 22:51 你应该去死磕那几家三甲医院的主任 22:54 把他们脑子里最独家的诊断 22:56 经验和私有病例库盘下来 22:58 这个数据矿山就是你的命根子 23:00 只要数据在你手里 23:02 就算外面的AI再聪明 23:03 它也是个没有米的巧妇 23:05 咱们最后来收个尾 23:06 看完Boris Cherny的这场对谈 23:08 我最大的感受不是恐慌 23:10 而是一种极其刺激的失重感 23:13 技术这头狂奔的野兽 23:14 已经把缰绳给咬断了 23:16 我们不可能再回到那个 23:18 一群人坐在格子间里 23:19 为一个按钮的颜色 23:20 扯皮一星期的慢时代了 23:22 所谓的活字印刷术时代已经降临 23:24 那些死死抱着抄写员饭碗不放 23:27 拒绝使用新工具的人 23:28 注定会被历史的马车无情的碾过去 23:31 但对于那些敢于把AI当成武器 23:34 把自己从繁杂的执行中抽离出来 23:36 去真正死磕业务和人性的聪明人来说 23:39 这绝对是500年来最好的一场大戏 23:42 代码的时代结束了 23:43 但真正属于创造者的时代才刚刚开始 23:46 好今天咱们就到这里 23:48 别忘了把视频转给你身边 23:50 那些还在迷茫的同行和老板 23:52 点个订阅 23:53 咱们下期不见不散
2026-05-02 04:16:57
视频：油管/Youtube | B站/小破站 | 微博视频 | 西瓜视频 | 微信视频号 | X/推特 | 小红书 | Facebook
《在剑桥的一家不显眼酒吧，喝到微醺》 《Regent Street 的那家小酒吧，我们又去了》 《一次饭后散步，走进了 The Lab》 《原来让我觉得老婆越来越美的，是酒精》 《喝完这杯，我开始怀疑人生也变好看了》 《这家酒吧的鸡尾酒，危险在于太好喝》 《一家不起眼的酒吧，差点把我灌“恋爱脑”了》 《灯很暗，但酒很狠：The Lab 的真实体验》 《二十多英镑，买到一点微醺和错觉》 《酒精，是最稳定的“美颜算法”》 《为什么微醺的时候，一切都更美？》 《一杯鸡尾酒，让人重新理解“好看”》 记得前几年，和媳妇饭后第一次去The Lab酒巴，这是在剑桥市中心Regent Street，但是不是很起眼，估计是因为里面的灯光很暗，所以路过都没怎么注意。 前不久，和媳妇去市中心吃饭（记得好像是吃关东煮），吃完就去喝酒了。这个The Lab确实和名字所说的一样，感觉它家的鸡尾酒都很有特色，想是实验试出来的。 我和媳妇各点了一个，也不便宜，一共消费20几英镑，媳妇那个上的时候还有点火的环节，除了淡淡的酒精味，还有点甜，估计这种最让人上头，容易醉。 想起了那个笑话，问：是什么让你觉得你的老婆和当初你认识她的时候一样美？答：酒精。第二次和媳妇去剑桥The Lab酒巴喝酒。 记得前几年，和媳妇饭后第一次去 The Lab 这家酒吧。它在剑桥市中心 Regent Street 上，但不太起眼，估计是因为里面灯光很暗，平时路过都没怎么注意到。 前不久我们又去市中心吃饭（好像是吃关东煮），吃完顺路去那儿喝了一杯。The Lab 确实和名字一样，很“实验室”的感觉，鸡尾酒都挺有特色，像是各种配方反复试出来的。 我和媳妇各点了一杯，价格也不算便宜，一共二十多英镑。她点的那杯上来时还有点火的环节，看着挺有仪式感。味道除了淡淡的酒精味，还有一点甜——这种最容易让人放松警惕，往往也最容易醉。 突然想起一个老笑话： 问：是什么让你觉得你老婆和当初认识她时一样美？ 答：酒精。 [caption id="attachment_71492" align="alignnone" width="1024"]
剑桥The Lab酒巴/媳妇[/caption]
[caption id="attachment_71491" align="alignnone" width="1152"]
剑桥The Lab酒巴/鸡尾酒[/caption]
[caption id="attachment_71490" align="alignnone" width="1152"]
剑桥The Lab酒巴/鸡尾酒[/caption]
[caption id="attachment_71489" align="alignnone" width="1152"]
剑桥The Lab酒巴/鸡尾酒[/caption]
[caption id="attachment_71488" align="alignnone" width="2048"]
剑桥The Lab酒巴/菜单[/caption]
[caption id="attachment_71487" align="alignnone" width="2048"]
剑桥The Lab酒巴/室内店里装潢[/caption]
已经不记得点的是哪个了，反正都感觉差不多。两杯酒花了23英镑（The Lab Cocktail Bar）
[caption id="attachment_71494" align="alignnone" width="2048"]
剑桥The Lab酒巴/菜单[/caption]
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2026-04-30 21:25:27
上周六去了剑桥市中心一家新开的面馆吃面（开业前两周半价，后两周打八折），总觉得不去薅一下羊毛就亏了一个亿。 吃饱喝足往回走，在街上遇到一只橘猫，慢悠悠地朝我们走过来，特别淡定，一点也不怕人。前几年在剑桥Papworth小村（当时送孩子去那边学钢琴）等娃的时候，也遇到过一只类似的黑猫，也是这样主动靠近人。 这边的猫基本都不怕人，估计也不是流浪猫，大多都有主人，属于那种“散养猫”（outdoor cats），平时在外面玩，偶尔回家。 我们村同一条街的一棵树上还贴着一个告示，大意是：如果看到这只猫，请不要喂它，它有家也有吃的。意思很明确——大家要是一直喂，它就不回家了。 这些“看起来像流浪”的猫平时在街上晃悠，挺自在的，见到人也不躲，还会凑过来让你摸。那只橘猫被摸了几下后看了我一眼，感觉像是在打招呼，又像是在说：“行了，差不多得了。” 我记得有统计说，户外猫的寿命相对更短一些，主要是意外风险更高，比如过马路容易被车撞，而且相比狗，它们不太会主动躲车。在英国，如果开车撞到猫是不需要停车的，但撞到狗就必须停下来承担责任，因为狗通常被视为“工作动物”（working dogs）。 我跟我媳妇说，下次出门车里可以备点猫条，不然光打招呼不给吃的，猫估计都觉得我们不够礼貌。还有，每次在外面摸完猫回家一定要赶紧洗手，不然家里那两只一闻到“外猫”的味道，肯定要有意见。 小桔猫在街上自在的走着。 [video width="544" height="960" mp4="https://justyy.com/wp-content/uploads/2026/04/cat-walking-on-the-street.mp4"][/video]
上周六去剑桥市中心的一家新开的面馆吃面（新开业前两周半价，后两周20%），感觉如果不去薅一下羊毛会错过一个亿。 吃饱喝足往回走，在街上看到一只桔猫就这么样走过来了，很淡定，一点也不怕人，前几年在剑桥Papworth小村（当时送娃去那里学钢琴）等娃的时候也有类似的一只黑猫就这么走过来。 这边的猫一点也不怕人，估计也不是流浪猫，都是有主人的，这些猫也就是outdoor cats，平时在外面玩，偶尔回家。 我们村同一条街的一颗树上贴着一个告示，意思是见到这只猫，不要给它喂吃的，它很好，有吃的，有家。意思是，如果我们一直喂的话，它就不回家了。 这些“流浪”猫平时在街上玩，很开心，见到人也不怕，还会凑过来让你摸，这只桔猫瞄了一下，估计是在打招呼，或者是在说，好了，别摸了。 我记得，统计上来说，室外的猫寿命比较短，全因死亡率高一些，比如过马路可能被车撞，而相比狗来说，不懂得躲车。在英国，如果开车撞到猫是不用停下来的，但是撞到狗就有责任停下来，这是因为狗在英国被认为是working dogs。 我和媳妇说，下次出门应该在车里放几根猫条，不然打招呼不给吃的，估计猫猫在说不礼貌。每次在外面摸完猫后回家得赶紧洗手，不然家里的两只猫一闻到外面的猫味，肯定会有意见的。视频：油管/Youtube | B站/小破站 | 微博视频 | 西瓜视频 | 微信视频号 | X/推特 | 小红书 | Facebook [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/cat.php"]
2026-04-27 18:10:12
最近ChatGPT Image 2.0很火，生成的照片很真实，我也玩了一下。
以下是提示词：
不用假装知道我的真实长相根据我们历史的对话，我的经历，专业，工作，生活等因素，把你对我的性格，气质，思维方式和表达风格转化成视觉形象，不要刻意的添加元素，生成一张我的随手自拍。
英文：
Don’t pretend to know what I actually look like. Based on our past conversations, my experiences, profession, work, and life, translate your understanding of my personality, temperament, way of thinking, and communication style into a visual image. Don’t deliberately add extra elements—generate a casual selfie of me.
有这颜值我去干直播了，还写毛代码。
[caption id="attachment_71437" align="alignnone" width="1086"]
我要是有这么美，我还写个P代码。[/caption]
[caption id="attachment_71438" align="alignnone" width="735"]
ChatGPT Image2一句话生成自拍，为啥是个美女。[/caption]
重新开一个对话，把同样的提示词粘贴进去：
[caption id="attachment_71449" align="alignnone" width="1086"]
爱了爱了，ChatGPT可以无限生成美女，情绪价值给足了，想要就能要。[/caption]
网友：支持博主去干直播。
网友：你在GPT眼中很美。
网友：你现在的皮囊有问题。
再来几个版本，以下是由群友提供。感觉ChatGPT Image 2.0还是很懂得大众审美的，这几张都是很类似的脸。重新生成了一下，感觉都很好看啊！
[caption id="attachment_71447" align="alignnone" width="946"]
这两个都很好看，ChatGPT很懂得审美。[/caption]
[caption id="attachment_71446" align="alignnone" width="1638"]
另一个版本，女版程序员。[/caption]
[caption id="attachment_71445" align="alignnone" width="1122"]
另一个版本，感觉都很类似。有可能是不是都是很类似的背景（码农）。[/caption]
[show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/chatgpt.php"]
英文：ChatGPT Image 2.0: Casual Selfie of Me
