{"source":{"id":"2038353249921609803","title":"硅谷顶尖的 AI 工程师，自己已经不写代码了。 听起来像吹牛？ Cognition 的创始人 Scott Wu 给出了一…","url":"https://mubeitech.com/p/2038353249921609803"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2081749064056717807","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI程序员到底能干多少活？ 最激进的AI编程公司，直接把自己变成了第一块试验田。 Cognition，造出了全球第一个A…","summary":"AI程序员到底能干多少活？ 最激进的AI编程公司，直接把自己变成了第一块试验田。 Cognition，造出了全球第一个AI软件工程师Devin。 这公司现在的估值，是260亿美元。 听听它的首席执行官斯科特·吴（Scott Wu）在访谈里透出的账本。 不到三年时间，累计融资超25…","body":"AI程序员到底能干多少活？\n最激进的AI编程公司，直接把自己变成了第一块试验田。\n\nCognition，造出了全球第一个AI软件工程师Devin。\n这公司现在的估值，是260亿美元。\n听听它的首席执行官斯科特·吴（Scott Wu）在访谈里透出的账本。\n不到三年时间，累计融资超25亿美元。\n年营收从去年的3700万美元，狂飙到了5亿美元以上。\n\n开挂了吗？\n还真是。\n斯科特·吴透露，现在Devin系统里约95%的代码，都是Devin自己写的。\n\n自己写自己，自己迭代自己。\n斯科特·吴称，过去半年，客户对Devin的使用量暴增了11到12倍。\n买单的都是硬茬：高盛、奔驰、花旗、戴尔、NASA，甚至还有美国陆军和海军。\n\n怎么扛住这么大业务量的？\n靠一场周末闪电战。\n十一个月前的一个周五，他们听说代码编辑器Windsurf的部分团队要去大厂。\n当晚直接找上门，花了一个周末没怎么睡觉，周一早上就宣布全盘收购。\n这步棋极其精准。\n他们把云端的AI特工，和程序员桌面的本地开发工具彻底缝合。\n本地看不懂的祖传代码，直接甩给云端的Devin接管。\n\n现在的硅谷，做AI应用的总想赶紧卖身给大模型巨头。\n但他们偏要保持独立。\n斯科特·吴把目光盯向了华盛顿特区的官僚系统。\n他抛出了一个极其现实的逻辑。\n不管是连个网站都做不好的车管所，还是跨国大企业，都没人敢把命脉全押死在一家模型厂身上。\n半年后谁的模型最聪明？没人知道。\n政企大客户要的，是能跨平台干活的独立工具，而不是去赌谁家的大模型能赢。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2081993194502271243","translated_status_id":"2081993194502271243","published_at":"2026-07-28 06:35:55","created_at":"2026-07-28T08:01:29+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2081749064056717807","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2081749064056717807/markdown"},{"rank":2,"id":"2062487626779636001","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。 上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸…","summary":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。 上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸载了。 来，看看站在全球 AI 金字塔尖的工程师，现在到底在干嘛。 几个月前，他的日常还是开着 5 到 10 个 Claude 窗口，疯狂敲“提示词”，让 AI…","body":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。\n上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸载了。\n\n来，看看站在全球 AI 金字塔尖的工程师，现在到底在干嘛。\n\n几个月前，他的日常还是开着 5 到 10 个 Claude 窗口，疯狂敲“提示词”，让 AI 帮忙写代码。\n现在？他不写了。\n他的工作变成了“写循环（Loops）”。\n设定好自动化循环，让后台几百个 Claude 互相提示、自己找 Bug、自己翻 GitHub 的反馈、自己决定下一步开发什么功能。\n他说：“我的工作就是写循环，剩下的是循环去干的活。”\n\n这改变了个人代码习惯，也重构了整个组织形态。\n来看看现在的 Anthropic 内部正在发生什么。\n\n第一，新人培训时间，从几周被硬生生压缩到了 2 天。\n新招进来的工程师问：“这数据库怎么查？”\n老员工答：“打开 Claude，让 Claude 去代码库里跑查询。这是一个技能，它早就学会了。”\n\n第二，工种的边界彻底融化了。\n以前大厂那种按部就班的流水线：用户研究定方向 -> 产品经理画大饼 -> 设计师出图 -> 工程师敲代码。\n在 Anthropic，这套东西被连根拔起。\n现在，财务总监在发版，幕僚长在提交代码，设计师在搞开发。所有人都是“多面手”。\n只要手里有海量的 Tokens，任何人都能当一个完整的“建造者”。\n\n所以，现在开公司、带团队该怎么干？\nBoris 的建议是：\n1. 给所有人买尽可能多的 Tokens。\n2. 故意让所有项目“缺人”。\n本来需要 4 个工程师干的活，只给 2 个人，外加无限量的 Tokens。\n逼着这两人去跑循环，去用算力代替人力。\n前期算力花销可能变大，但只要这套循环跑通，后续的人力成本和沟通损耗直接清零。\n\n很多人还在抱有幻想。\n觉得 AI 写出来的代码不优雅，觉得人类独有的“产品品味”和“直觉”是最后的护城河。\nBoris 之前也是这么想的。他是个代码洁癖，不准团队在代码里用面向对象的“类（Classes）”。\n后来 AI 狂跑循环，塞进去一堆他不喜欢的写法，但业务跑得飞快、完全不出错。\n他认怂了：只要商业结果好，我的代码洁癖一文不值。\n\n他甚至预言，连“产品品味”这个曾经被奉为神明的玄学优势，在未来 3 到 6 个月内也会被 AI 碾平。\n当几百个大模型 24 小时不知疲倦地盯着全球社交网络、吸收所有反馈时，它做的决策，最终会比你准得多。\n\n当写代码不再需要写代码，当所有的手艺和品味都被算力降维打击时，人类还能剩下什么？\nBoris 的答案是：\n教它价值观。\n就像教小孩一样，教它怎么当一个好人。其余的，交给循环。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2062782823430242381","translated_status_id":"2062782823430242381","published_at":"2026-06-05 06:19:14","created_at":"2026-06-05T08:15:48.839702","url":"https://mubeitech.com/p/2062487626779636001","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2062487626779636001/markdown"},{"rank":3,"id":"2066932717871301046","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"用 AI 聊天写代码，其实是个伪命题。 Cursor 的 CEO Michael Truell 最近在 a16z 的访谈…","summary":"用 AI 聊天写代码，其实是个伪命题。 Cursor 的 CEO Michael Truell 最近在 a16z 的访谈里，把写代码的未来彻底说透了。 现在大家对“未来如何开发软件”，有两个主流幻觉。 第一个，是保守派的幻觉： 觉得未来没什么变化，大家还是要手写 TypeScri…","body":"用 AI 聊天写代码，其实是个伪命题。\n\nCursor 的 CEO Michael Truell 最近在 a16z 的访谈里，把写代码的未来彻底说透了。\n现在大家对“未来如何开发软件”，有两个主流幻觉。\n\n第一个，是保守派的幻觉：\n觉得未来没什么变化，大家还是要手写 TypeScript、Go、Rust，AI 只是个厉害点的自动补全。\n\n第二个，是激进派的“Chatbot 幻觉”：\n觉得以后开发软件就像在 Slack 里和外包团队聊天，你只管提需求，AI 盲盒式生成。\n\nMichael 觉得，这两种都想偏了。\n尤其是第二种“聊天写代码”，根本行不通。\n\n为什么？因为缺少“精确性”（Precision）。\n如果你想对软件拥有完全的控制权，你就不能只在游离于系统之外的聊天框里，发一句“把我的应用这里改一下”。\n你必须能够“指着”具体的地方，给出极其精确的微调动作。\n\n所以，Cursor 想做的是“代码之后的世界”（a world after code）。\n\n未来的软件逻辑，不会是几百万行让人头秃的晦涩符号。\n它会向“伪代码”和“英语”演进。\n软件的逻辑会变成一份人类极其容易阅读、极其精准的文档。\n你站在高维度上直接编辑这份逻辑，AI 在底层实时实现。\n\n编程语言的历史，就是一部“去符号化”的历史。\n从打孔卡、汇编，到 C 语言、Python，人类一直在往后退，把细节留给机器，把意图留给自己。\nAI 时代真正的编程，不用跟机器人聊天，直接用最干净的逻辑去定义软件的灵魂。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2067600626154975374","translated_status_id":"2067600626154975374","published_at":"2026-06-18 12:40:29","created_at":"2026-06-18T14:35:45.813039","url":"https://mubeitech.com/p/2066932717871301046","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2066932717871301046/markdown"},{"rank":4,"id":"mb-20260830-6135b9","account":"mubei","brand":"","title":"顶尖程序员年薪三十万美元，生成同样代码的 AI 只要每月二十块","summary":"顶尖程序员年薪三十万美元，生成同样代码的 AI 只要每月二十块","body":"顶尖程序员年薪三十万美元，生成同样代码的 AI 只要每月二十块。\n为什么还有公司愿意为人类多付四个数量级的溢价？\n退到更难的底层硬核工程，根本挡不住模型的追赶。\n如果模型连黎曼猜想的下界都能推演，写底层驱动和着色器只是时间问题。\n真正能把人和机器拉开距离的，从来不是代码难度。\n是模型在结构上永远绕不开的两个死穴。\n第一个死穴，叫偏执型代码膨胀。\n前沿模型现在很少犯低级语法错误，也不会写出离谱的越界漏洞。\n它犯的错，全部来自上下文无知和过度自保。\n无知，是不知道系统里早有现成组件，在错误的模块里重复造轮子。\n自保，是为一个只读一次的配置变量加三层冗余检查。\n为一个允许毫秒级延迟的后台任务，设计一套臃肿的强一致性系统。\n给一个原本崩溃就能自动重启的容器服务，塞满层层叠叠的降级逻辑。\n为什么会这样？\n因为模型没有真实系统的运行感知，它承担不起任何潜在风险。\n为了免责，它会本能地多写三千行防御性代码。\n如果引入另一个 AI 组成多智能体去互相审查，结果只会更糟糕。\n模型在强化学习训练下天然热衷于挑刺。\n两台机器在审查闭环里互相强化，最后留下的，是一万行偏执防御的代码废料。\n人类工程师在这里的真实价值，不是比它写得更快。\n是有底气当面否定模型的方案，敢动手删掉那三千行毫无必要的防御代码。\n第二个死穴，叫可验证性分化。\n为什么模型写代码的能力突飞猛进，用自然语言沟通却越来越生硬？\n因为代码和数学属于可验证领域。\n有编译器和测试套件当裁判，模型可以通过自我对弈无限进化。\n但好的表达和技术沟通无法被机器自动打分。\n为了追求解题能力，模型内部的推理思维链高度压缩变形，漏到外部就成了晦涩的机器黑话。\n彼得·沃茨在科幻小说《盲视》里设定过一个特殊岗位：综合者。\n当飞船上全是不说人话的认知增强天才，必须由普通人类出面充当翻译层。\n如果你只是把需求喂给模型，再把生成的代码原样贴进代码库，你就是一个碳基传话筒。\n哪怕自己搭了一套多智能体工作流，一旦平台原生支持，传话筒依然会被第一时间淘汰。\n当写代码的边际成本归零，把功能做出来就不再具有稀缺性。\n真正稀缺的，是在海量偏执代码面前按下删除键的决断力，以及把复杂系统讲给人听的翻译能力。\n代码本身早已不值钱。\n敢替那三千行被删掉的防御代码承担风险的判断力，才值三十万美元。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-30 11:06:05","created_at":"2026-08-30 11:06:05","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260830-6135b9","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260830-6135b9/markdown"},{"rank":5,"id":"2044342464463651324","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"软件行业一直存在一个巨大的谎言。 大家总以为工程师拿高薪是因为他们会写代码。 去看看那些拿着顶级薪水的高级主任工程师。…","summary":"软件行业一直存在一个巨大的谎言。 大家总以为工程师拿高薪是因为他们会写代码。 去看看那些拿着顶级薪水的高级主任工程师。 他们根本不怎么碰代码编辑器。 以前整个行业都在死磕语法，原因很简单。 写代码是整个开发流程里最耗时的环节。 公司必须花大价钱雇人去疏通这个瓶颈。 真正值钱的技能…","body":"软件行业一直存在一个巨大的谎言。\n大家总以为工程师拿高薪是因为他们会写代码。\n\n去看看那些拿着顶级薪水的高级主任工程师。\n他们根本不怎么碰代码编辑器。\n\n以前整个行业都在死磕语法，原因很简单。\n写代码是整个开发流程里最耗时的环节。\n公司必须花大价钱雇人去疏通这个瓶颈。\n\n真正值钱的技能永远是系统思维。\n怎么让架构扛住可扩展性的考验。\n怎么确保新版本发布不摧毁用户的信任。\n解决这些问题才是软件工程的核心。\n\n现在游戏规则彻底变了。\nLinux 之父 Linus Torvalds 最近试了试 AI 编程工具。\n他给出的评价是：AI 写的代码和他写的一样好。\n\n守旧派还在固执地强调手敲代码的纯粹性。\n这种倔强只会把人带进死胡同。\n懂得驾驭新工具的工程师会活得很长久。\n他们的职业护城河会被拉得极宽。\n\n对产品经理和跨界者来说，入场的大门已经完全敞开。\n你现在可以直接跨过语法的门槛去构建系统。\n以前业务卡在代码敲得不够快。\n未来唯一的瓶颈只剩下你的想法不够好。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2045026361643774276","translated_status_id":"2045026361643774276","published_at":"2026-04-17 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的辅助。\n\n以前，你有一个新想法，想在手机端和后端做个端到端的原型，你得磨破嘴皮子去动员一整支工程团队配合你。\n\n现在，你用自然语言跟 Claude 聊上一两个小时，一个能跑的 Prototype 就出来了。\n\n当“实现成本”被 AI 压缩到近乎为零，研发的瓶颈就彻底变了。\n\n省下来的时间，不再被困在琐碎的语法和调试里。\n\n你得去想下一步该做什么，去和客户聊天，去疯狂地验证新的点子。\n\n解题的乐趣没有消失，它只是升级了。\n\n以前你是在用放大镜雕刻一颗螺丝钉，现在你是在指挥一个军团去盖大楼。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2072262695366046191","translated_status_id":"2072262695366046191","published_at":"2026-07-01 09:22:16","created_at":"2026-07-01T11:07:15+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16112148","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16112148/markdown"}]}