随笔

个人表达

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我们跟访了 65.7 万个旧链接:76.7% 的 2009-2014 年网页已经打不开了

我们跟访了 65.7 万个旧链接:76.7% 的 2009-2014 年网页已经打不开了

北马其顿短链服务 0.mk 从 17 年前的数据库备份里恢复了 65.7 万条链接并逐一访问:76.7% 已死,幸存者几乎都是 YouTube、Wikipedia 这类大平台。而 AI 的出现,让这个 2014 年倒闭的小服务重新活了过来。

AI 正在消灭软件工程的中产阶级:代码变便宜了,判断力变得更贵

AI 正在消灭软件工程的中产阶级:代码变便宜了,判断力变得更贵

AI 让任何人一天产出的代码量超过以前一年。资深工程师 Florian Herrengt 认为:AI 拆掉了速度限制,平庸工程师的破坏力被放大,而真正值钱的只剩判断力——工程师薪资将走向两极分化。

AI 正在吃掉互联网的集体记忆:当搜索不再可靠,谁来保存我们的数字历史?

AI 正在吃掉互联网的集体记忆:当搜索不再可靠,谁来保存我们的数字历史?

Google 的 AI 摘要开始编造日落时间,迪士尼直接删掉了 FiveThirtyEight 的全部存档,Wikipedia 的流量被 AI 截胡——The Walrus 这篇长文系统梳理了 AI 时代互联网记忆正在崩塌的多个层面。

别让 AI 把话说得太好听:人性化输出是 Agent 时代的错误抽象

别让 AI 把话说得太好听:人性化输出是 Agent 时代的错误抽象

越来越多人给 LLM 加"人性化"指令——短句、通俗、像人说话。但一位开发者的观点值得停下来想想:人性化是在错误的地方做压缩,Agent 之间传递的应该是高保真的原始状态,而不是加工过的漂亮话。

别再用 AI 生成图配你的博客了:它正在赶走真正的读者

别再用 AI 生成图配你的博客了:它正在赶走真正的读者

793 分登顶 Hacker News 的一篇短文:读者看到 AI 配图,第一反应是怀疑正文也是 AI 写的。对个人博客来说,AI 生成图不是装饰,是信任流失的开始。

“代码从来不是最难的部分”,这句话为什么惹恼了程序员

“代码从来不是最难的部分”,这句话为什么惹恼了程序员

AI 时代流行一种说法:“LLM 写代码很行,但软件从来不是难在写代码。”资深开发者 Senko Rašić 逐条拆穿这个观点:如果写代码真的容易,为什么行业里充满加班、压力和 bug?

生产力幻觉:Facebook 传奇工程师用裸 Sublime Text 赢下黑客马拉松

生产力幻觉:Facebook 传奇工程师用裸 Sublime Text 赢下黑客马拉松

作者曾是重度生产力工具党:自定义 Vim、tmux over mosh、花式 git 别名。直到黑客马拉松坐在传奇工程师 Bob 旁边,发现他只用没有语法高亮的裸 Sublime Text 和 printf 调试,却赢下了比赛。工具不重要,解决对的问题才重要。

为什么业余编程社区如此敌视 LLM:他们捍卫的不是代码,是学习的过程

为什么业余编程社区如此敌视 LLM:他们捍卫的不是代码,是学习的过程

一篇关于业余编程社区为何敌视 LLM 的思考:在 OSDev、模拟器开发、demoscene 这些圈子里,掌握困难领域的过程本身就是产品,LLM 生成成品恰恰绕过了这个核心。这不是守旧,是价值排序的差异。

TIME 给 AI 机器人投喂了一个人类永远看不见的网站:当主要读者变成模型,网络会变成什么样

TIME 给 AI 机器人投喂了一个人类永远看不见的网站:当主要读者变成模型,网络会变成什么样

实测发现 TIME 对 AI 爬虫返回的是一份剥离了版式、嵌入广告的 Markdown 副本——每次读取都计一次广告曝光,按 token 计数。当网站的主要访客变成 AI 模型,新闻业的生意逻辑正在悄然改写。

LLM 奖励专业知识:为什么同样的模型,专家用得比你好

LLM 奖励专业知识:为什么同样的模型,专家用得比你好

陶哲轩用 ChatGPT 讨论数学难题时,同一款模型在他手里判若两人。1282 赞 HN 热帖的核心观点:使用 LLM 最重要的技能是领域专业知识,人类才是瓶颈

别当 AI 的人肉代理:转发 AI 输出之前,先把它变成你自己的话

别当 AI 的人肉代理:转发 AI 输出之前,先把它变成你自己的话

Slack 里、评论区、微信群,越来越多人在转发 AI 的原始输出当自己的回复。作者说:我能自己问 Claude,不需要你当人肉代理。转发之前,先读懂、验证、用自己的话重写。

开发者为什么离不开熟悉的工具?因为工具承载着信任

开发者为什么离不开熟悉的工具?因为工具承载着信任

Stack Overflow 的一篇长文拆解了一个微妙的问题:开发者对工具的依恋,本质是对可预测性的信任。AI 编码时代,工具在快速变化、输出不可预测,信任被打破。文章给出的解法不是换更好的工具,而是用流程重新工程化信任。