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软件和互联网行业裁员是之前疫情期间过度乐观招了太多人,而不是 AI 抢了这些人的工作。被裁掉的这些人,在大企业里本来也做不了什么事,他们起到的作用就是产生内在摩擦力,在电梯里做俯卧撑上上下下而已。
所谓 AI 抢了人的工作,到现在看是不假思索的陈词滥调。影响人的工作,只有人本身,而不是

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光年之外产品负责人半夜1点半在玩抖音小游戏消除牛牛
经常怕对方听不明白,所以说得很细,就会有点啰嗦
有些 Github 仓库是神级的,我甚至不需要介绍

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3月12日龙虾创始人Peter Steinberger抱怨腾讯抄袭。

3月15日龙虾创始人Peter Steinberger感谢腾讯成为OpenClaw赞助商。
最近刷 GitHub,有种很明显的感觉:AI 编程真的进入“工程化 + 基建化”阶段了。
以前大家比的是模型谁更聪明,现在比的是——谁更懂长期维护、谁更懂自动化、谁更懂 Agent 的“记忆”和“技能系统”。
1.Scrapling
爬虫真正的痛点从来不是写出来,而是网站一改版就全崩。能自动重定位元素,本质是在把“结构变化”变成可被算法吸收的噪音。这种工具一旦成熟,会直接改变爬虫项目的长期 ROI。
2.Agent-Skills-for-Context-Engineering
现在做 Agent 的人都知道:模型不傻,但“会失忆”。
真正的差距已经不在 Prompt,而在 Context Engineering(上下文工程)。
渐进式加载、技能拆分、分层记忆——这些设计思路才是生产级 Agent 的核心。
未来拼的不是谁会用模型,而是谁能把模型“组织”起来。
3.claude-code-telegram
手机远程操控 Claude Code,本质是在把“开发环境”从电脑解放出来。
这背后其实是一个趋势:AI Agent 正在成为常驻服务,而不是临时工具。
4.Hugging Face
Hugging Face 官方做 Skills 这件事,我觉得意义更大。
它在做的不是一个工具,而是在定义“技能标准”。
当 skills 可以跨 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 复用时,Agent 生态才真正开始形成平台级结构。
AI 编程的下半场,已经不是模型大战,而是——谁能让系统更稳;谁能让 Agent 不失忆;谁能把技能模块化;谁能把长期维护成本打下来

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#note 总结昨天 2 小时内将 2W 行 Swift 转换成 JavaScript 的经验:

1. 第一次尝试,使用 Spec 驱动,写文档,让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时,但转换结果很糟糕,后端逻辑漏了一大坨。

继续让 Codex 继续转换,也于事无补,陷入逻辑极度混乱,代码左右打架,你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢,就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之,5 小时下来,身心疲惫,比连续打 2 小时羽毛球还累。

2. 第二次尝试,不再使用 Spec 文档驱动,改为让 Codex,将所有文件一比一地翻译成文档。比如,modal.swift 这个文件,翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明,函数名,作用,范围,相关,这份代码的运作逻辑。

然后,再输出 Spec 文档,生成任务。此时,Codex 转换变得简单许多,它不再不断阅读源文件,浪费大量的 token。结果是,2小时左右,所有的 Swift 文件都转换完毕,后端逻辑得到比较完整地保留(有一点小问题,但不大),前端细节丢失较多,但基本框架得到了保留。

不管怎么样,新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验,跟大家一起探讨。
滴答清单也出mcp了👏
继flomo之后有一个日常高频软件可以通过AI来管理了hh
把事情做成该做成的样子。
【用品牌思路打造个人IP】
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