拟人化的产品形象，优势是可以改变配饰来应景。
一个对话 AI，对面如果没个具体形象，聊起来还是挺奇怪的。

感觉现在AI已经在消灭人类了！
各种短视频平台都是算法推荐，其实就是AI；
给女的灌输的全是：豪宅、豪车、全球旅游、年薪百万、女性要独立，不要生孩子；
给男性推送的全是：捞女、添狗惨状、腐女等等，不结婚、不买房；
AI彻底造成了男女的对立，都不繁殖了！

@https1024

2015年左右，第一次使用AR眼镜，号称一瓶矿泉水重量，当时我们一直认为，特别重，特别蠢。除了游戏场景，不知道还能具体做点什么。有人在那个周期提出AR色情。

前司投资的明星产品xreal，大概是2022年就开始大规模生产扩张了。

包括一两年前刘飞，姬十三买的Meta和雷朋到了联名AI眼睛，有点卡脸，因为外国人脸窄，且重量不轻，待机时间短。

包括最近的rokid，夸克，小米，华为等一系列商家生产的AI眼镜。

我不禁发问，我们真的需要吗？就是需要解放双手，一切入口变成眼睛而不是手机。

而我作为一个近视用户，我从美观角度，其实对于大部分AI眼镜设计都不买单。

眼镜真的影响我拔刀的速度。

当然我们应该拥抱新的技术和硬件，但以我家里九几年就有电脑的经历，确实很多电子产品迭代很快，前期其实购入之后，很快吃灰，然后一直放着。

说说我的openspec用法，我自己都不知道对不对，大家帮我看看。
一、问题的提出
此前我用Prd文档驱动AI开发，一个功能点一个Prd，这样不断累加迭代。一个项目写出来四五十个文档是正常的，因为文档太多，我又做了一个文档目录，专门来看哪一部分功能在哪个文档里。

但是，随着项目进度的推进，某些功能是在后期的文档中对其进行了调优或者改进，甚至推翻，与它的早期文档描述与后期文档是不一致的，我就很犹豫，然后又让AI在处理完任务之后，回头去把前期文档更新成与当前代码一致。

如此，我需要更新的文档越来越多。
之后我又换了个做法，每个文档只做当时的工作，然后自己定义了一个开发笔记文档，每次。 Git commit 之后让他把近期工作更新到这个文档。

其实这样做还可以，但我内心深处总是觉得准确度和版本管理是有问题的。

二、引入openspec

我的后端伙伴建议引入这个标准。我们根据官方文档学习了一下，现在我是这样做的（我内心深处不知道他做的好不好）

1）功能点的思考，作为初稿我依然是和AI交流，形成一个PRD初稿（我现在甚至很懒，用语音给豆包打电话，跟他聊天，然后给我形成一个初稿）
2）把初稿给到CodeX，让他按照我的PRD skills来评审，提出质疑，然后精修。
3）我阅读精修稿，并直接修改定稿。
4）按照我提前定好的openspec skills，将PRD精修稿转换成Openspec里面的changes 版本。
5）我的changes版本号命名是三位数字符，加上当前版本简述，如： 1.1.1-增加会员积分
6） Changes目录里有 Proposal、 Design、 Tasks
Propose so the写法遵循why，how，我会特别增加一个："用户可以得到什么"，让所有人快速理解，
还会有一个spec目录，里面有Product、design、Client、backend等目录，通过Ai转化已经有了product spec，其他也初步有了，相关的前端后端同事进来之后，通过阅读产品的SPEC，补充自己这一端的specs

三、各端要求AI根据changes开发版本，产品和设计根据changes验收。

四、标记为SPECS
当一个功能点验收完成后，要求AI将其标记为S SPECS，根据skills，他会将内容同步到所谓的真相SPECS，也就是产品最终、最新、当前代码的实际情况。已完成的版本会自动化归档。

之所以这样做，是为了搞清楚（让自己也让AI搞清楚）当前的版本的具体的情况和约束是什么？ 也是对过程版本有一个记录回溯。

究竟作用是什么？对于协作来说效率是变低了还是变高了？我还是有一些模糊的。

元宝派似乎只证明了一件事：连腾讯自己都复刻不了微信的成功。

主动管理注意力就是信息输入的戒断，核心原则有三个：
❶戒断低质源头：主动远离算法推荐、碎片化内容，优先选择深度、系统化的信息。
❷戒断无限时长：设定固定的信息摄入时间，避免被“刷不完”的焦虑绑架。
❸戒断无效囤积：只吸收能立即应用或整合到现有知识体系的信息，拒绝“收藏即学会”的幻觉。

@https1024

撒钱还挨骂的事情，各大厂还是少做一些吧。小马这次真是花钱买罪受。
得罪群主，影响生态，用户还会嫌红包越来越小……
红包机制设计问题，战略眼光问题，都有。

这10亿也就比丁场长投资豪车销售公司打水漂那10亿花的值那么一点点。
😅

作为评委看到了很多奇思妙想↓
「🥳Multi-Agent Hackathon 2025获奖项目合集来了！

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欸，不仅是初阶程序员找不到工作了，AI 直接导致各种职业的初阶岗位需求都在下降。
昨天看到哈佛的一篇论文，和前段时间的一个程序员初阶岗位下降的数据互相印证了。
生成式AI是一场偏向资深员工的技术变革。
关键数据：
招聘：采纳AI的公司在2023年后，平均每季度少招聘了 3.7名 初级员工，这是导致初级岗位净减少的主要原因。这一下降幅度相当于其平均招聘水平的22%。
离职：初级员工的离职率甚至略有下降，说明公司并非在裁掉现有初级员工。
晋升：有趣的是，现有初级员工的晋升率反而有所增加（平均每季度增加0.4人）。这表明公司在减少外部招聘的同时，可能会加速内部有经验初级员工的晋升。
行业数据：
影响最为严重的行业是批发和零售业，采纳AI的公司初级岗位招聘量比未采纳公司减少了约40%。
信息技术、金融和专业服务等行业也出现显著下降。
按教育背景来看：
就业下降最严重的是来自中等偏上水平院校（第2、3梯队）的毕业生。
来自顶级精英院校（第1梯队）和较低水平院校（第4梯队）的毕业生受影响较小。
来自最低水平院校（第5梯队）的毕业生所受影响最小，且在统计上不显著。
简单说，AI正在把新手村的门槛焊死，新人想“上车”是越来越难了。
对刚毕业的年轻人来说，这挑战太大了。

@https1024

中午吃太饱了。坐下来准备用新买的 Mac mini vibe coding ，发现 Mac mini 没有麦克风，而家里又没有其它麦克风，就想起用闲置的 iPhone 13 mini 来做麦克风，很快就配置好了，非常好用。
但这个系统卡卡的小手机放在这里看着屏幕黑乎乎的非常难受，于是突发奇想，为什么不把它做成 Mac mini 的监控面板？这样既变得有点用处，而且还更好看了。
做好了，还是蛮漂亮的，实时显示 Mac 状态，也能正常当麦克风用，省了一笔买话筒的钱了。
我现在不只关注 Mac mini 的活干得好不好了，我还能关心它到底累不累。😂
哎，还是不能吃太饱。

@https1024