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Forwarded from 黑洞资源笔记
代码AI的终局:我们从“写代码”变成了“审代码”的审查官 | blog

很多人以为用 Claude Code 等工具写代码,痛点在 AI 能不能写对。其实真正用深了的人才知道,瓶颈早已转移。

有开发者分享了用 Claude 彻底重构工作流的经历:他把 AI 扔进 EC2 隔离,用 GitHub Issues 做看板,让 AI 自动领任务、写方案、敲代码,自己只在关键节点审批。

这听起来很爽,但硬币的另一面是:体力活消失了,脑力负荷却爆表了。以前是没时间写,现在是没时间审。面对 AI 一夜之间生成的大量代码,做 Code Review 成了最折磨人的瓶颈。

软件开发不是拼积木,而是复杂的权衡。AI 擅长单文件实现,但缺乏全局架构视角,极易导致架构漂移和过度 Mock 的低质测试。

所以,别指望把思考外包给 AI。它提高了代码产出速度,但没有提高平均质量。未来的关键,是如何建立自动化的架构质量度量和更严苛的 QA 体系。
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Forwarded from 极客分享
Forwarded from 黑洞资源笔记
编程的终局:从写代码到管理复杂度 | 帖子

François Chollet 最近的一番话戳破了程序员的身份焦虑:编程从来不是关于代码,就像音乐不只是乐谱。它本质上是利用“抽象层”来管理复杂度的艺术与科学。

很多人觉得 AI 会取代程序员,这其实是把“记笔记”当成了“写文章”。代码只是逻辑的载体,是目前最底层、最繁琐的表达方式。AI 的介入并不是让编程消失,而是把抽象层再次推高。过去你需要手写排序算法,后来变成了调用库函数,现在变成了用自然语言描述逻辑。

这意味着,人类的判断力、系统架构能力和对问题的拆解能力,反而变得比以往任何时候都更值钱。当代码生成的门槛降为零,真正的护城河就变成了:你是否知道该构建什么,以及如何在大规模复杂系统中保持逻辑的清晰。

底层逻辑很简单:AI 承担了执行层(Compiler),而人类回归到了决策层(Orchestrator)。你不再是那个拉小提琴的人,而是指挥整个乐团的指挥家。虽然乐器变了,但对音准、节奏和整体和谐度的把控,依然是核心竞争力。
这种人真的存在么?这是什么心思呢?
记不住啊,记不住~
ChatGPT这是啥意思?
移动端打开30刀,也搞差异化?
😝😝难道就没有人投稿吗
Forwarded from Ray Tracing (彦卿🍁)
https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-diffusiongemma 目前讲DiffusionGemma最好的博客,大概意思就是缝缝补补一个dLLM出来凑合着用吧

https://vllm.ai/blog/2026-06-10-diffusion-gemma vLLM也有一篇关于实现的博客

现在又有新文章说别搞双向的要弄就弄因果注意力的dLLM😅 闹麻了真的是,快进到绕了一大圈发现不如DFlash
这局怎么破?
主流 ASR 模型横向对比
人生苦短,我用Golang,一生浪迹走天涯~
我朋友让我问问去哪里能下载到这个 APP
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兄弟们,日子也是好起来了,终于吃上细糠了。 目前卡在了绑卡阶段,死活过不去,求助兄弟们