Pinned Tweet
我用 AI 辅助在公众号发了几篇文章,我彻底进行不下去了,全部删除了,重来。
因为内心我就越来越不喜欢的趋势就是:人和人的交流变成了,人,Agent和人的三方对话。人和人沟通得越来越少。
用现在可能的开发流程举例:
开发拿需求,让 AI 生成代码。
开发交付,测试也用 AI 测然后提 ticket。
开发拿到 ticket, 让 AI 修复。循环!
开发和测试不再有争执,不再有 diss,对于 bug,开发说代码不是我写的,AI 的错,我也不甩锅,AI 会和我一起修复,项目安安静静,平平稳稳的向前推进。
但是这里越来越少了人和人的互动,明明在一个办公室,大家中间都坐着一个 Agent。
我一直主张的是什么情况下不要用 AI写,那就是:
你的内容是写给人的。
一旦有这个作为前提,其实很好划分。如果你是认真的,
在X 上的内容是给人看的,
在公众号的内容是给人看的,
IM里面的消息是给人看的,
开发场景如果不是AI 接手的下一步,输出也是人看的。当然确实都在 AI 化。
最近也在反复的复习 @poteto 的 writing is thinking,在生成时代尤为重要,我很赞同 writing is thinking,同时我也认 writing is for human。
i love writing. i never let agents write for me. whether it's docs, or tweets, or shitposts, or even prompts (okay maybe that one's harder as agents manage other agents)
there's a simple reason for that: i still strongly believe that writing is thinking. it's a skill i hope to never give up. it's also important to me that whatever i say is always authentic, mistakes and all. my favorite posts are the ones that i just full send without any editing
i suspect it also helps with prompting. being able to clearly express what i want, and knowing the vocabulary i need to be able to direct my agents does seem to make for more effective usage of agents. in the same way that engineers have an advantage when we prompt agents to write code, because we are intimately familiar with the words that make up the discipline
knowing the right word incantations to get an agent to produce a desired goal almost feels like spellcasting. as models get more capable, and that input box looks more and more like a magic box that can output anything, words become the interface between you and the genie
there may come a time when we give up the keyboard in exchange for brain-computer interfaces. but until then, i'm writing every word.
说个冷知识:PHP这个语言,每个人都说不用,但全世界 70%的网站都在跑它。
我也好多年没有用过了。还在用的人举个手!
是不是还有很多人根本就不知道呀这个语言呀?
安全问题都更新起来吧。
DeepSeek 不光开放权重模型,还开发推理框架。
明天估计又会有一波开放权重威胁论出来了。
🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source!
Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more affordable.
🔗 github.com/deepseek-ai/DeepI…
1/4
我已经感觉到 Grok Bot 的成瘾了,我本地有很多其他的 agent 可以用,但是我就是习惯了 Grok Bot 的交互方式。
怎么办?现在 token 用光了,等着 reset 如坐针毡啊!!!
可能让大多数人类理解一个东西最高效的工具就是视频!
Shopify 的这个工作流其实和 pstack 没有太大的本质区别,都强调验证的重要性。他的特别在于人参与Review 的部分用视频讲解的方式,这个真的会大大提升效率。
Token 充足就是任性!
@bot watch this thread and based on what you know about me and my work, propose ideas to improve my bots and workflows
当 Token 充足后,Passion is all you need!
X 上有些人你光是 follow,然后看他们不断的创造,不断的拓展自己边界,都让人充满了感染力,充满了力量。
今天看到另外的一个是Native Shell,xitter.cf/huacnlee/status/211213…,6 天,推出一个跨多平台的开发架构,致敬。
我的感觉更进一步:未来可能根本不需要那么多 agent,agent 会由少数几家大公司来提供。
就像现在没人自己写浏览器、写数据库。我自己用的 Claude Code、Codex、Grok Bot,也都是大厂做好的,我要做的只是把活交代清楚。
到时候值钱的可能不是会做 agent,而是会用 agent 把事干成。
Anthropic 说 agent 干的活已经是人的 6 倍,但更扎心的是:80% 的时间 agent 在等人回复。
我开发也一样,agent 提 PR 越来越快,卡住的是我 review。
看起来得引入 Jev 这样的判断系统,先分轻重,人只看要紧的。这也是 Anthropic 前两天报告里的路子。
Interesting read by Anthropic. Here is the same viz but from inside Shopify’s River.
Thx @aquapoiesis
anthropic.com/research/emplo…
发现大家用 Grok Bot,Muse 甚至 OpenClaw等 bot,第一个任务很多都是来个早报。
有谁的 bot 没有早报?
信息收集与整理,来构建更全面的上下文以方便推理决策,对于人来说真是非常重要。
但其实不要忽略了,这对于 agent 同样重要。所以一定要给够你的 Agent 足够的信息才让他干活!(探索任务除外)
真是让人遗憾场面,降智太厉害。
我使用下来大多数时间还是行的,路由精准。
之前老马说要把其他供应商的好粮食给 Grok Bot 吃上,不会只吃 Grok 4.7,看起来并不是在稳定的在履行。
难道Grok Bot已经超卖了?@bot 调查一下!
xitter.cf/elonmusk/status/210772…


















