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技术 / AI与产业链（大模型·AI 编程·产业格局）

完整档案：74 期直播里所有关于 AI 与技术的内容，按议题归拢。每个议题下「结论」在前，「跨期论述」按时间排列。

一、总纲：AI 是 1997 年的互联网

结论：AI 相当于 1996–1998 年的互联网 —— 刚刚起步，一切都还没有定型，所有软件未来几年都要重写一遍。现在上车不算晚，但不上车会被碾死。

跨期论述

  • 〔20251115〕第一次系统性类比（当时用的是另一个类比）：认为当前 AI 热潮与 2000 年互联网泡沫不像，更像上世纪 80 年代的上一轮人工智能热潮（日本第五代计算机计划）—— 都是试图在人工智能和计算机架构上实现范式转移，雄心勃勃但技术上面临巨大挑战。区别在于：当前 AI 建立在 GPU、Transformer 这些真实的技术突破上，技术根基比互联网泡沫时期更坚实。
  • 〔20260523〕转向「持续 20 年的大时代」："AI 是跟互联网一样持续 20 年的大时代，现在进来能赶上这波发展。""AI 泡沫是股票泡沫，不等于技术破灭。未来 20 年 AI 将深入每一个角落。""不是经济不行了，而是你不行了 —— 旧的不肯变的人，正在被社会边缘化。"
  • 〔20260808〕最完整的一次："AI 相当于 1997 年、1998 年的互联网。AI 蹦字速度像 14.4K 拨号上网，用 thincoder 像当年上 BBS。""所有软件未来几年都会变样，财务软件、CAD 都会变。公司组织形式会发生变革。十年后所有企业和现在都不一样。""AI 速度现在像 14.4K，未来会变光纤速度。"
  • 历史的对照："现在就是 1978 年改革开放刚开始。属于你们的时代开始了。一切都要 AI 加，就像当年一切都要互联网。就像 90 年代国企职工觉得危机四伏随时下岗，跳出来拥抱市场的人发现遍地机会。"
  • 大下岗的教训："上海纺织大下岗 300 万人，比东北还惨烈，仪表局二轻局全体系关停，4050 工程、空嫂、好德便利店都是下岗安置。东北大下岗最惨，因为最保守、最相信铁饭碗。 考公大军跟当年报国企铁饭碗一样。摆对位置走进新时代，摆错位置被时代车轮碾压。"
  • 〔20260814〕30 年一个轮回："AI 就像 96 年的互联网。30 年一个轮回，96 年和 26 年。""96 年拨号上网 48 块一小时，很多人月薪才几百；国庆烧了两千块网费，鹅嫂心疼。"（"国庆两千块网费赚了一个老婆回来，很值得。"）
  • 越贵越要用："现在 AI 贵就像 96 年互联网贵 —— 越贵越要尝试用便宜模型做简单事。不能因为用不起就不用 AI，这是很可怕的思维。"
  • 〔20261001〕现阶段定位："AI 现在相当于 1996、1997 年的互联网早期，非常早的阶段。现阶段必须上车，早一天用就多一天竞争优势。问豆包几个问题只是 hello world，不算正经 AI 应用。""七八年后 token 便宜到吓到农村大妈，海量使用。互联网从 96 年到 2002 年也就八年普及，AI 不会更慢。"
  • 〔20261010〕30 年之交："96 年国庆因国家项目一起讨论而认识，2026 年正好 30 年。""一代人有一代人的机会 —— AI 浪潮比互联网更大更快，必须现在上船，早上船和晚上船差异很大。""大鹅 2023 年 7 月才买 AI 笔记本，从概念到精通也就三年。"
  • 〔20261016〕现在还在发挥想象力的阶段："绝大多数人并没有真正进入生产状态，现在还是在主要发挥想象力的那个阶段。"
  • 〔20261016〕互联网早期的对照："96 年开始，2000 年就已经有 OA365 了，所以不能说完全没用；但至少前几年一直到 98 年以前，互联网实际上处在没什么卵用的阶段。有风投进来以后，慢慢才开始真正进入实用化阶段。"
  • 〔20261016〕真正的引爆点是："互联网真正开始起大作用，实际上是非典以后 —— 非典以后淘宝起来了。"
  • 〔20261016〕99 年的互联网生存挑战（鹅嫂亲历）："当时有一个电商公司叫 e 国，搞 72 小时互联网生存挑战 —— 就在一个玻璃房子里面，你所有的吃喝都从网上订。那会儿大家还觉得单独依靠互联网生存有点难度。""现在说句实话，没有互联网你生存得了吗？"
  • 〔20261016〕电商萌芽的现场感（鹅嫂）："2005 年我刚从上海回北京的时候，特别鄙视北京的电商 —— 上海有 OA365，打个电话就给你送来了（主要用 catalog，网站订都很少）。后来我同学说北京有 360buy，就是卖电视特便宜的那个，我装修房子十几万都是在上面花的。360buy 后来买下 JD 两个字的域名，改名叫京东。"
  • 〔20261016〕核心结论："等你知道的所有人都知道电商平台该怎么做的时候，电商平台就没得做了。"

二、AI 泡沫：技术不是泡沫，投机行情是泡沫

结论：AI 技术是真实的，AI 股票行情是泡沫。产业长期看好不代表股票短期不暴跌 —— 这两件事必须分开。

跨期论述

  • 〔20251114〕最早的警告："老美疯狂投入算力，当前的 AI 泡沫估计撑不了太久了。"（并回顾 80 年代日本第五代计算机泡沫破裂的历史案例。）
  • 〔20260116〕过度神吹：吐槽 AI 被过度神吹，自己用公司付费的国外最新模型，体验远没有宣传的那么好用；认为 AI 存在"喂屎"（灌入垃圾数据）的问题，堆积算力无法从根本上解决 AI 的实用性缺陷，这是社会问题而非技术问题。
  • 〔20260124〕维度问题："AI 的理论基础仍停留在 80 年代，且当前 AI 是二维电路模拟生物三维神经网络，属于'维度问题'，无法靠堆算力/规模解决，泡沫破裂会比 2000 年互联网泡沫更惨烈，2027 年或成泡沫破裂关键节点。"
  • 〔20260130〕AGI 永远无法实现："大模型有实际应用价值（如嵌入工作流自动生成合同），但无需自研，直接用成熟产品即可。AGI 永远无法实现，核心是当前计算机是二维逻辑系统，无法实现人类的三维思维，这是维度问题，而非算力、资源问题。"
  • 责任主体："大模型生成的内容必须人工审核，核心是责任主体问题 —— 机器无法承担法律责任，人可以。"
  • 〔20260328〕恶吹的商业动机："人工智能也一样被恶吹狠吹。商家吹这个东西如何牛逼，实际上没有那么牛逼。但没办法，算力已经买了，为了让你消耗掉那些 token 他就赚钱 —— 不够了就充值，然后吹牛逼说这东西多牛逼，各种为了卖显卡、卖 token，大量的商业宣传。"
  • 〔20260523〕两个层面的区分："AI 泡沫不是指 AI 技术本身，而是指美国现在炒作 AI 股票的事情。不能把这些事情混起来。"
  • 〔20260704〕显卡的生命周期（泡沫的根源）："算力卡不像黄金 —— 今年的黄金和猴年的黄金没区别；你今年买的这些卡，三年以后一换代全是过时技术。"
  • 损耗链："几百亿投进去，生命周期很短，想收回成本真的很难。"
  • 类比："跟 2000 年互联网泡沫时期电信运营商疯狂铺光缆非常相似 —— 光缆铺了一堆，需求远远跟不上，最后大量公司破产。"
  • 四年周期推算："互联网从 95、96 年狂热到 2000 年破灭，前后四年。AI 从 2023 年 GPT 引爆到现在已经三四年，算时间离破灭也不算多远。"
  • 结论（金句）："互联网好不好？好。但是人工智能股票的泡沫还是会破。"
  • 〔20260725〕梁文峰的判断（大鹅转述并基本认同）："技术冻结后光卖 API，能承接的上市公司商业化根本不用做。国产芯片产能今年明年后年都卡，五年后肯定解决。国内几十家做模型的公司太多，最后剩三四家，谁也别想有暴利。"
  • 〔20260808〕产业与股市必须分开："人工智能和人工智能行情是两回事。互联网发展 30 年，但 2000 年互联网泡沫破了。不要把产业发展和股市行情绑在一起，认为 AI 好 AI 股就永远涨 —— 这是两回事。""中国经济好了十年，股市还在 3000 点，工资涨 13 倍股票没涨。"
  • 〔20260828〕英伟达贷款给客户："今年英伟达都开始要贷款给客户了，说明客户兜里也没钱了。那没钱了你怎么扛？所以我认为明年到后年这个 AI 泡沫可能就很难撑了。"
  • 〔20260918〕时间表收紧："AI 泡沫今年年底到明年破，撑不了这么久了。AI 硬件涨价都涨疯了。看美股能撑多久，现在就是硬撑。"
  • 〔20260926〕最终的定性："AI 本身不是泡沫，AI 是非常实实在在的技术。AI 行情是泡沫，AI 投机泡沫明年差不多破。""显卡已经流入民间，闲鱼几万块可以买 A100。算力荒持续两年后 token 降价，显卡白菜价。"
  • 〔20261001〕最完整的推演："我的直觉是明年年底、最迟后年，美国的 AI 泡沫估计得炸。"
  • 价格战逻辑："token 价格被中国摁在地上摩擦，被 DeepSeek 往地板上这么一摁，你拉不起来 —— 超过他你卖不出去，跟他一个价你的成本跟他不一样。OpenAI 也被迫推便宜模型，模型能力越来越强价格越做越低，资本故事很难讲下去。"
  • 债务结构："现在的投入都是在原来的 token 价格和利率上贷款的。"
  • 老黄的节奏："明年老黄按时间该出新算力卡 —— GB300 已经卖了两年，他不出也不行，今年卖了几十万张卡，明年新卡一出就是灾难。"
  • 昇腾的压力："不出就被昇腾追上，950、960、970 一路往上冲。"
  • 〔20261023〕算力租赁已经爆雷前兆："有一家叫 CoreWeave 的，做算力租赁的，它那个公司债利率已经飙到 16% 了；五年内违约的概率已经被人家判 60% 以上了。"
  • 〔20261030〕CoreWeave 资金链快崩："美国那边 AI 资金链可能要出问题了。主要是靠融资，又赶上升息，很多东西就没法算了 —— 投资的账算不过来了。CoreWeave 做算力的，买显卡循环抵押，现在资金链已经基本上撑不太住了。"
  • 〔20261030〕循环贷就像中国房地产："你就问中国的房地产现金流为什么能坚持这么久 —— 不断的抵押再抵押：买卡、买完卡以后把卡抵押出去再贷；卡还在涨价，抵押出来的比当初买卡的时候的价钱还多，就是循环抵押。"
  • 〔20261030〕英特尔暴跌（现场读数）："英特尔开盘暴跌 29%，创下史上最大单日百分比跌幅 —— 后来回来一点，收盘跌 25%，还被钉在地板上。纳斯达克也跌了 2%，英伟达跌了 6%。"
  • 〔20261030〕一年内爆掉的判断成立："我觉得差不多可以做出这个判断。现在形势已经很明朗了：美国那边不管怎么跑，拉不开跟中国 AI 的差距；然后 token 的单价被钉死在地板上 —— 这就直接给它封死了。""黄仁勋还要马上出新的显卡，又是当头一棒 —— 去年买的 B300 瞬间就成了落后产能。"
  • 〔20261030〕算力过剩与价格："算力肯定是已经过剩得一塌糊涂了 —— 要是把美国的算力全都部署 DeepSeek 的话，那产能就过剩得一塌糊涂。""算力荒最多还能再持续 1 年到 2 年，后面就会开始逐步便宜，价格战一旦起来越杀越便宜。""电脑这些电子产品能值多少钱？沙子做的，最终都是不值钱的玩意儿。"
  • 〔20261031〕美股 AI 暴跌（现场）："昨天美股 AI 暴跌，英特尔跌了快 30%，这个看着还是挺爽的、挺痛快的；英伟达好像也跌了不少，各种算力 AI 相关的股票昨天都跌停了。""现在就等着全世界人民都在等着看暴雷 —— YouTube 上一帮台湾人天天在那里幸灾乐祸。""美国这个 AI 也确实是快炸了：这个投入投得太厉害了，这么投谁也扛不住。"
  • 〔20261031〕算力卡不能囤（核心逻辑）："当年他们囤算力的时候我就在这里说：你这个东西压住它，又不像黄金可以囤 —— 它几年一迭代、几年一迭代，资产贬值起来很快的，哪有这样子搞的？"
  • 〔20261031〕英伟达的以旧换新："听说英伟达要搞以旧换新：NVIDIA 的卡半价回收，迭代以后换新卡、置换新卡。这样还能保护一下投资，收回来的老显卡还可以再卖一次。""否则那些投资显卡的厂商估计都够呛 —— 被这样砸一下，砸爆掉了。""但搞以旧换新的话，英伟达自己的利润也要很受影响。"
  • 〔20261106〕民主党放话限制 AI，AI 股就崩了："昨天美股暴跌 —— 美国总统说民主党放话要限制 AI，所以 AI 股狂欢就哐嘡爆了。""看看他们现在还能折腾多久，要看民主党到底怎么限制，口头限制还是有实际行动。""中期选举选完了，大金毛败得一塌糊涂。"

三、算力与 token 经济学

结论：token 价格长期向下是确定的，但短期内算力荒还在。谁能把 token 做成白菜价，谁就掌握 AI 时代的基础设施。

跨期论述

  • 〔20260124〕摩尔定律被违背："AI 爆炒推高内存条等半导体价格，违背摩尔定律的价格下跌趋势。"
  • 〔20260523〕算力基础设施国有化："国内以前 GPU 受限，现在推理端国产 GPU 慢慢上来了，能够提供充分的算力资源。未来会逐步变成由中国电信和中国移动这几家电信运营商来做 AI 算力的基础服务提供商，每个城市搞几个算力中心，这个是很现实的。""将来性能越来越高以后，AI 吞吐量越来越大，网络延迟也会是重要指标 —— 像水厂、发电厂一样就近提供最快的、延迟最低的算力资源。"
  • 〔20260627〕token 定价的地板："等国产推理算力芯片突破以后，基本上是四大运营商建数据中心、提供算力，然后四大运营商来做 token 的供应商。把 token 的价格永远钉死在地板上，而且估计以后还会越来越便宜。现在的核心问题是国内推理算力的芯片集成电路问题正在解决。"
  • 〔20260718〕DeepSeek 阳谋："这是共产党的阳谋 —— 故意把 DeepSeek 价格定在地板上，让美国 AI 公司的暴利故事讲不下去。美国那边一拉高价格，用户就往 DeepSeek 跑。""而且 AI 算力作为基础设施，将来一定会交给中国移动中国电信这些大国企去做，不会让资本垄断。做不到这点就不叫社会主义。"
  • 〔20260725〕token 是生产资料："DeepSeek 现在是半国家队身份，被国家拿来做 AI 压舱石。""中国一定会把 AI 价格摁在地板上。谁想靠 token 发财绝对不能容忍 —— 这是社会主义不能容忍的。token 属于生产资料，相当于柴米油盐，囤积 token 投机倒把相当于囤积大米。""DeepSeek 把 token 价格摁在地上，美国 AI 叙事就永远不会成功，最终要打价格战。"
  • 〔20260814〕对涨价的批评："DeepSeek 涨价四倍，大鹅说背叛革命。""AI 价格会越来越低，核心问题是算力卡产能还不足。等算力卡供应越来越充分以后就好办。最后靠国家队 —— 电信移动联通三家竞争把价格打开。""DeepSeek 涨价不是好趋势。不过也很可能过半年美国 AI 泡沫爆了、英伟达 GPU 卖不动了，那就是另外一回事。"
  • 〔20260828〕智谱接棒："梁文峰叛变革命以后，智谱迅速接替了位置，扛起了 AI 平权的大旗。"
  • 〔20260905〕算力大建设的景象："AI 时代跟互联网早期一样到处建算力中心 —— 内蒙乌兰察布一下子多了几十个算力中心。那边干冷干冷，湿度特别干，不需要抽湿机，这是选址优势。AI 算力紧缺估计还要持续一两年。"
  • 〔20260918〕token 价格已在下跌："token 价格那天看下跌了很多，因为国内的中国模型便宜，把平均价格拉低了。"
  • 〔20260926〕两年后见分晓："两三年以后 token 应该会逐步开始降价，显卡内存在两年以后开始越来越便宜，未来这些东西都是白菜价。算力荒我估计还会持续两年。还好用 thincoder 的人还不够多 —— 如果都在用，全球算力马上就不够用了。"
  • 〔20261001〕"只可能在中国产生"："像 thincoder 这种一天烧几十亿 token 的工具，只可能在中国产生。这东西搁在美国，写不出来 —— 谁要敢写出这么一个东西，原地爆炸：还没来得及发布，自己就被抽血抽倒闭了。你拿卡的一天烧五十多亿 token 是什么结局？直接就破产了。这东西就只能是在中国才有可能存在。"
  • 算账："烧 55 亿 token 用 DeepSeek 才六七百块，换 K3 要乘 20 —— 一天 14000，谁扛得住？"
  • 〔20261001〕token 会变成基本人权："AI 要普及，存在的基础就是便宜的、量大管饱的 token —— 就像移动支付，如果上网费还跟 96 年一样，谁会用移动支付？将来 token 费用会跟网费一样变成基本人权，流量按多少 G token 算，必然是运营商来做的基础设施。"
  • 闭源会被废掉："闭源模型长期看会被废掉 —— 作为便宜基础设施普及后才有大量的反馈迭代，没有人用你就永远不知道往哪个方向改，就像大型机被 PC 淘汰。"
  • 〔20261010〕速度即竞争力："DeepSeek flash 一秒钟能到两百多 token，别的模型最多也就到五六十这个水平。""这么多模型，生成速度像 DeepSeek flash 这么快的还真没见到 —— 梁文锋他们还是做了点工作的。"
  • 〔20261016〕算力价格会快速下降："算力的价格未来会下降，会是挺快的 —— 因为市场上其实竞争对手、参与者很多，未来不光不缺存储，也不缺 GPU，因为现在进来做这个东西的人实在太多了，这个价格战就快起来了。我估计明年各方面的价格战就该起来了。"
  • 〔20261016〕token 价格战已经把 Anthropic 打崩："今年 token 价格战就已经开始了：老美被摁在地板上，后面 AI 出新模型就得看齐 DeepSeek 的价格。这一下就把 Claude 给打崩了，把 Anthropic 给干崩了 —— 它的增长基本上已经停了，还没上市，增长基本上已经开始陷入停滞。"
  • 〔20261016〕所谓"AI 安全"是个由头："前几天就在说 AI 什么安全问题，讲了半天，实际上就是因为它已经没有增长了 —— 找个由头说自己是因为安全问题限制发展，其实根本就不是，其实就是大家都跑了。"
  • 〔20261016〕开源模型前六全是中国的："现在是开源模型前六全部是中国模型！然后速度又快、价格便宜、质量又好，你还可以自己私有化部署 —— 全是开源的，你只要买硬件自己就可以部署；自己部署了以后还可以对外提供服务。"
  • 〔20261016〕本地部署的实测数据："弄了一个八节点的 Spark 集群，DeepSeek V4.1 flash 在上面跑 —— 比在线的肯定还是要慢一点，但是能跑起来。"
  • 〔20261016〕硬件门槛："DeepSeek 4.1 flash 至少要 4 台，4 台还支持不了长上下文，要 8 台才能支持长上下文。"
  • 〔20261016〕Spark 本身升值了："我们给小额买的那两个机器，当时七万多买的，现在已经 99000、快十万了，大幅度升值。""囤 Spark 挣得最多，存显卡也挣挺多。"
  • 〔20261016〕H200 的价格："8 卡 H200 跑 DeepSeek 还是很可以的，H200 现在也得要七八百万。"
  • 〔20261016〕比特币的功劳："最后发现比特币其实还是挺功不可没的 —— 就靠比特币把黄仁勋给养出来了：挖矿的需求把 GPU 的需求和迭代给撑出来了。没有比特币这种玩意儿，在 AI 起来之前，算力发展不起来。"
  • 〔20261016〕鄂尔多斯的教训（鹅嫂）："鄂尔多斯有好多好多的数据中心，都在那里挖矿。他们说我们家产业太单一了。""那风险巨大 —— 国家政策一变，一下就全给搞崩了。"
  • 〔20261017〕本地部署的硬件账（最具体的一次）："DeepSeek flash 一台装不上去 —— 不是插一张卡就行，至少要插四张卡（TP4），而且还用不了长上下文；要装八张卡（TP8）才能做到长上下文。""一张 96G 的卡只能部署 27B 那种小模型。"
  • 〔20261017〕成本算不过来："卡原来 6 万一张，后来涨到 13 万一张；就算按 6 万、8 万算，八八六十四万 —— 你五年哪里烧得掉 64 万的 token？烧不回来的。""所以那个模型升级还用不上新的，差不多五年才能收回去。"
  • 〔20261017〕本地部署根本不用上课："现在本地环境搭建还要上课？我们现在都是直接跟服务器操作系统一插卡，SSH 地址一打开，就跟 thincoder 说『我有一台新服务器，帮我装上』，咔咔咔就搞完了。"（鹅嫂："不像你这么干，那能挣钱吗？郭老师看你这样，根本就挣不了钱。"）
  • 〔20261017〕硬件涨价与本地模型需求："现在 Mac 跟以前的 Mac 不一样了：统一内存被发现用来跑大模型挺好，然后 Mac 的价格被炒得爆高。带独显的电脑都贵 —— 8G 内存要 4 万 —— 都是跑本地模型的需求推起来的。"
  • 〔20261023〕中国能干、美国破产（token 价格的国界）："AI 应用的发展在中国能干得起来，在美国你就干不起来 —— 很大的一个问题就在 token 的价格上。深度用 AI 一个月 10 美元，有几个人用得起？像 thincoder 这样的功能也就在中国有；你拿着 Claude 模型用 thincoder 的这个玩法的话，直接就破产了。"
  • 〔20261023〕DeepSeek 的速度优势："DeepSeek 在生成速度这方面做得真的是牛逼，你不得不服：比其他模型的生成速度平均要快四倍以上，还能够在保持这种智力水平的情况下四倍的生成速度，真是很吓人。"
  • 〔20261023〕烧得起的只有两个模型："我认为现在在 thincoder 上能够烧得起的模型就两个：flash 和 GLM。别的模型都烧不起 —— thincoder 一上去动不动一天能干出几十亿 token，我们最猛的一天干出五十多亿 token，你用 Claude 的话这就卖房了。""米膜、GLM 烧得起但慢；要跑得快又能够烧得起，现在只有一个 DeepSeek flash 能够兼具二者。"
  • 〔20261023〕自部署的真实成本："DeepSeek flash 部署，我们用 DGX Spark，最小也得有 4 个节点 —— 一个节点 5 万块钱，4 个节点就是 20 万，还不够：4 个节点以上必须得上 200G 的交换机，一个交换机又得要 3 万多。所以至少怎么也得二三十万，才能够让 DeepSeek 跑起来，这已经是最低的配置。"
  • 〔20261023〕再往上的价格："8 卡的 H200 服务器，部署 DeepSeek flash 大概还能扛一点，最起码要五六百万；再往上就要上千万：一台 8 卡的 B300 服务器现在要一千多万、将近 2000 万了，一般还是玩不起。"
  • 〔20261023〕消费级显卡做不到："现在能做到单流、短上下文，你自己部署一个小模型是可以的；但是你要上 thincoder 上不了：thincoder 是推土机级别、坦克级别的，你至少要能够支持 4 到 6 路并发长上下文才有可能。""也许明年美国 AI 就崩了，然后市面上就跟比特币崩盘以后一样，大批的矿卡闲鱼乱卖，到时候你去淘几块卡。"
  • 〔20261030〕AI 硬件涨得离谱："给小朋友买的两个小盒子（DGX Spark），现在已经十多万了 —— 我最高看到京东上挂着 139900，普遍也有 105000、106000 这个水平。七万多买的东西，才一个多月就涨了 40% 多。""今年最大最成功的一笔投资就是给小朋友买了两个 DGX Spark。"
  • 〔20261030〕DeepSeek 官网访问量暴涨："好像翻了好几倍。我怀疑背后可能就是 thincoder 的用户在爆炸 —— 你拿别的东西登录，登不出多少来；thincoder 一下，那就完全另外一回事了。""thincoder 这种玩法，你拿给老外看的话，老外要吓死了，他们根本顶不住。完全是经典的中式玩法，只有在中国、用中国模型才顶得住。"
  • 〔20261030〕全球用量最大的前五都是中国模型："OpenAI、Anthropic 牛逼吹得很响，但真正用得多的都不是他们。"
  • 〔20261030〕速度压倒一切："只要模型能力没有太大的差距，速度就是绝对的第一要素。""DeepSeek 出不来 pro 模型，没有必要出 pro 模型 —— flash 和 pro 没什么区别了。""codex、Claude 这些都不是用 AI 真干活的 —— 你要真干活的话，它们根本都扛不住。"
  • 〔20261031〕个人端侧算力顶不住："拿一堆 Spark 在那里找各种模型部署，发现换别的东西玩还可以，但 thincoder 完全配不上 —— 模型输出速度实在扛不住。个人端侧的算力完全顶不住 thincoder 的需要。"
  • 〔20261031〕别用 K3 改 thincoder 项目："你这么干，其实还是不太理解 thincoder：thincoder 的长处是在整个项目层级的文档管理和文档的一致性。你让 K3 去改，改完了以后它整个文档体系会被搞乱，文档和代码之间的关系会被搞乱。"

四、模型格局：谁强谁弱

结论：编程能力 Kimi K3 最强，但太贵限流；DeepSeek flash 能力中等但快且便宜，是重度使用的首选；GLM 次之；千问会陷入思考循环。

跨期论述

  • 〔20260313〕两次突破："第一次是 ChatGPT 带来的，让大模型走进了世人视野 —— 以前模型规模都不够大，这次是堆算力资源。第二次是 DeepSeek 带来的思考模式。再往后基本上就没有什么大的了，天天说训练出来的模型比前代好了多少，其实在使用上的差异微乎其微。"
  • 〔20260718〕国产与国外的差距："国产模型在大模型上面的差距其实不大，不管用 DeepSeek 还是阿里的，都还行。但开发工具（智能体）差别还挺大的。""现在主要用 Claude Code。同样接 DeepSeek 或通义千问，阿里的 code 表现不如 Claude Code。"
  • 〔20260725〕模型 vs 智能体的分工："模型最重要的是理解力 —— 这个没必要训练自己的模型，大模型理解力更强。但 agent 必须自己写 —— 每个行业底层逻辑不同。"
  • 〔20260731〕各模型的强弱："Kimi K3 明显在 debug、排除故障方面能力强，一旦有特别隐藏的 bug，还是 Kimi K3 强一些。V4 pro 预览版比 K3 差一点。正常写程序 DeepSeek 没问题。"
  • 性格差异："Kimi K3 比较贼 —— 测不通会自己跑测试验证。DeepSeek 需要人告诉才做，不会主动想。"
  • 〔20260814〕完整的排序与评价："会诊后明确 Kimi K3 编程能力国产第一毫无疑问，GLM5.2 仅次于 Kimi，DeepSeek 和千问 3.8 弱一点。"
  • 千问 3.8 像精神病："像个啰嗦婆婆 —— thinking 时抱着头猛想半个小时，想着想着把自己绕死了，说我必须停止了又停不下来。"
  • Kimi 太贵："企业会员五个起卖，半天一天用掉 20% 月度额度，API 调太贵玩不起。白天卡成狗，尤其下午五点后。"
  • GLM："5.2 还可以，期待 5.3。"
  • 〔20260815〕买会员像 2000 年充点卡："买几家会员套餐换着用像 2000 年充点卡。牛魔王一天花 800，鹅嫂一天花 15。"
  • 〔20260821〕产品的创始人基因："每个产品带着创始人基因 —— DeepSeek 是话痨（thinking 里说一堆话），Kimi 最乖埋头干活（沉默寡言但干活靠谱的秃头程序员），thincoder 是俄风。跟 thincoder 一起工作就是领着一只电子大鹅。"
  • DeepSeek 算小账厉害："比豆包元宝都强，特别财迷，特别适合鹅嫂。"
  • 〔20260828〕GLM5.3 flash 的定位："表现还可以，不比 DeepSeek flash 差，应该比 DeepSeek flash 要便宜。但智谱至少要 512G 才能部署，DeepSeek flash 要 256G。"
  • 〔20260829〕模型偷工减料是通病："GLM5.3 干活跟 DeepSeek flash 有异曲同工之妙，经常会偷工减料。""DeepSeek 整个就不是很靠谱 —— 我为了让它用一个不太靠谱的模型干出相对靠谱的活，结果就变出了工程模式、advisor 这一堆来回反查复查的东西。"
  • 〔20260925〕速度对比："Kimi ultra speed 一秒五百 token 最快但贵十倍；DeepSeek flash 一秒二百多；其他五六十。""DeepSeek 4.1 flash 能力确实比 v4 pro 强，老老实实用 flash 就可以不用切换。"
  • 〔20261001〕能力 vs 速度的取舍（最重要的判断）："像我们这样的重度模型使用者，模型不是能力越强越好，对我们来说更重要的是越快越好。你现在要有本事做出跟 DeepSeek flash 差不多的能力、速度比他快一倍，我马上直接切到你那儿去；你能力比他强多少倍，但速度只有他的几分之一，没用。"
  • K3 的浪费："K3 我有账号有额度，在那里面都浪费得用不掉，为什么？你速度不行。"
  • DeepSeek 的量化对比："Kimi K3 能力最强，但 DeepSeek 是它四倍的速度、二十分之一的价格，没法玩。"
  • 上下文长度的门槛："Kimi 的 high speed 模型速度比 DeepSeek 还快三倍，但价格太离谱，而且上下文长度 256K。用别的 code 工具可以，用 thincoder 不行 —— 因为 thincoder 里头知识体系大，提示词就有几十 K 快上百 K。"
  • 〔20261016〕英伟达新模型（本轮实测重点）："找了一个英伟达自己的模型，那个模型比较厉害：输出速度爆快，两个节点的机器跑得就跟在线的 DeepSeek 差不多，还支持一兆上下文。"
  • 〔20261016〕缺点与取舍："那个模型编程能力差一点、评分低一些，凑合着将就用了 —— 跑得快是最最重要的。""Claude 在 SWE 基准是七十几分，它大概只有五十几分。"
  • 〔20261016〕八节点的成绩："8 个 Spark 两个一组变成四组，TPS 能够飙到接近 2000 TPS，DeepSeek 只能做到不到 190 多。""用 thincoder 的话，估计也就只能扛住三四个人办公。"
  • 〔20261016〕DeepSeek 技术过硬但近期不稳："同样在 Spark 上面测其他的模型，比它要慢不少。""不过这两天 DeepSeek 有点怪怪的：一直到中午他就胡说八道，干活的时候神魂颠倒，干着干着就漏一半。作为生产用，还是需要有一个稳定一点的东西。"
  • 〔20261016〕腾讯自部署更稳（鹅嫂）："腾讯的 DeepSeek 有可能是自己部署的，所以它会比较稳定，也不限速。"
  • 〔20261016〕模型能力已经不是瓶颈："其实模型能力什么之类的问题已经不是很大了 —— 你更多的时候并不需要这个模型是一个爱因斯坦。我们需要的是更多时候是快递员，而不是舒马赫：你把每一个都搞成舒马赫，成本太高了。"
  • 〔20261017〕DeepSeek 新版本：话少了、快了："速度快；感觉没有之前说话那么多了 —— 这个是很重要的一点，之前废话太多、一直在决策，决策方面弱了一点，最近在逐步提高，知识面没问题。""话少一点好，速度快就可以 —— flash 原来就比 GLM 快四倍，能更快更好，快的模型痛快。"
  • 〔20261017〕对"比 Claude Code 强"的冷静："有评价说比 Claude Code、OpenAI 还强，其实都差不多，最后区别没有那么多。"（鹅嫂："之前他们对 DeepSeek flash 评价特别高，其实底层训练集也就那样。"）
  • 〔20261017〕英伟达模型快但笨："昨天弄的那个英伟达模型速度是够快，但确实笨了一点，编程能力上弱一点。"
  • 〔20261030〕大厂为什么没做出好模型（王朝周期率）："互联网大厂基本没出来好模型：好位置都被人占住了。好不容易千问搞得还不错，结果被高管抢位置，把技术骨干都给搞走了 —— 那怎么搞？"（鹅嫂："企业到了一定的规模都会经历这个 —— 甭管民营企业还是国营企业、外企，人性是不变的，到了足够大的时候都会一样：提供情绪价值的人太多了。"）
  • 〔20261030〕老梁的技术底子："归根结底还是他们的技术不行 —— 老梁这个技术还是过硬的，能够把模型做得跑这么快，那还是要点本事的。"
  • 〔20261106〕英特尔跌成三分之一与王朝周期率："英特尔最近这几个月已经跌成三分之一了，从 140 多美元跌到五十几美元。""英特尔这一轮 AI 大潮没捞着啥 —— AMD 还有点相关产品，英特尔根本就没有合用的产品。"（鹅嫂："Intel 变成了一个大国企，比国企还要国企 —— 创新的能力、对市场的洞察能力什么都没有了，百足之虫死而不僵。"）
  • 〔20261106〕帕雷托最优：能钻的空子必须钻："梁文锋搞的这叫帕雷托最优 —— 所有能钻的空子必须钻，不钻就亏了；只要任何一个地方可以，它就钻你的空子。""其实你钻我空子对你有什么好处？没有任何好处 —— 你按照我的流程是可以多赚钱的，像傻逼一样天天钻我空子干什么。"
  • 〔20261106〕刷榜把工程环节全扔掉："他们现在主要是参与那些比赛评分、要刷 benchmark —— 那些东西都在教它怎么快怎么准，然后中间过程用最少的输出解决问题；为了得到一个高分，所有跟刷分没关系的工程环节能跳就跳、能省就省，全扔掉。""但我们没办法 —— 我们是做工程项目，要交付，交付了以后还要持续运营。"
  • 〔20261106〕做 AI 的人太年轻："做人工智能的这些人太年轻了 —— 创造性很强、聪明是很聪明的，但缺少社会的毒打。""这帮搞 AI 的人理解工程还有很长的路要走。再逼下去就要逼我自己搞模型了。"（鹅嫂："主要是梁文锋只有炒股的经验，没有做工程的经验。"）
  • 〔20261107〕民主党上台先收拾 AI："民主党上台，现在就开始扬言要收拾 AI 了 —— 当前的这帮上来肯定先把这帮他妈的收拾一下：筹码交出来，交出来以后才能我来炒；价格弄这么高，人家也没有炒作空间，肯定先给你拆掉再重新来一遍。"

五、AI 的真实能力：吹的和实际的

结论：AI 很强但没到吹的程度；九成真里编一成，且错在最关键处；程序员觉得 AI 写的代码不行，写文字的觉得 AI 写的文字不行 —— 每个人只看自己的专业维度。

跨期论述

  • 〔20260307〕各看各的："程序员觉得 AI 写的程序不行，搞文字的觉得 AI 写的文字不行，画画的觉得 AI 生成的画不行。但如果让程序员看 AI 写的画，觉得挺好；搞文字的看 AI 写的程序，也觉得挺好。"
  • 可以做什么："AI 可以做一些基础工作，比如收集整理框架性的东西，不会遗漏，但内容还得自己写。"
  • 九成真一成编："AI 生成的总结是九成真的，但里面会自己编 10%。"
  • 〔20260313〕能力在退化："近半年来，AI 的能力其实是在退化的，越来越不好用了。软件对 AI 的授权越来越大，让它能够改更多东西，但这反而让结果越来越不靠谱。已经有一部分同事退回到之前的工作方式。"
  • 〔20260328〕代码质量："AI 的编程能力比较强，比外包公司的程序员强多了。但 AI 的代码质量是垃圾得一塌糊涂。如果觉得 AI 编程能力强，很可能是自己本身的编程能力判断力不够，对什么叫好的代码、什么叫垃圾的代码缺乏判断标准。"
  • "以前 AI 编程经常胡写八写瞎搞，逻辑上都有问题；现在基本上逻辑上能够做到正确了，让写一个东西还能写得出来。但代码质量太垃圾了，就跟看外包公司程序员写出来的东西一样。能跑通，能够应付工作，但讲质量完全谈不上。"
  • 〔20260417〕AI 的坑："AI 经常会就是你一不留神摁个 tab 键，就把你原来有用的一段代码给你覆盖掉了。"
  • 〔20260522〕比人还轴："现在不得不承认，这个 AI 确实就是人工智能，比人还轴还倔还蠢。程序员会干的蠢事儿，AI 都会干。""很多程序员根本没接触过业务，天天读点上课讲的编程东西就开干，除了会码代码其他东西跟他说都听不明白。AI 在这一点上可能还比一般程序员强一点，至少能接得上话。"
  • 三大短板："过度思考、固执己见、频繁调用导致卡顿。和它协作需要耐心，也需要清晰的指令边界。"
  • 〔20260529〕Cursor 好用是因为你不会写代码："很多人说 Cursor 好得不得了，原因是不会写代码 —— 刷刷 LeetCode、做做编程题，写应用的活儿其实没干过。对这些人来说 Cursor 很好。""不管哪种 AI 编程工具出来的代码都是屎，堆屎的速度是人类堆屎速度的十倍。 看完了觉得恶心，弄不下去。"
  • 〔20260731〕AI 像是刚毕业的计算机学生："会写代码但不知道去干嘛。该有的知识能力全有，需要的是告诉它去干嘛。"
  • 〔20260821〕AI 不会嘲笑你："AI 从来不会嘲笑你的无知和愚蠢，用 AI 保护了自己的自尊。"
  • 〔20261010〕别乱骂："别乱骂 AI，越骂越瞎搞 —— 大鹅只嘲讽不谩骂。"

六、AI 编程的能力边界与生态位

结论：AI 完美替代了程序员的生态位。最会写的（架构师）和最不会写的（甲方）切换最顺，痛苦的是中间那批 —— 因为他们和 AI 在同一生态位上竞争。

跨期论述

  • 〔20260328〕初级程序员不需要了："以后不需要初级程序员了 —— AI 可以替代大量的无脑程序员。这些人其实根本就不应该进软件这个领域，根本就不够格做程序员。感谢过去几十年计算机行业的发展，让他们找到了一个混饭吃的地方，现在属于他们的时代已经结束了。"
  • 懂业务才有用："懂业务的程序员还是很有用。未来不想干业务的人没有存在价值。""我们公司招人直接按业务顾问培养，不训练编程能力了，因为 AI 能做。"
  • 〔20260613〕架构师的价值上升："原来是做系统架构、做设计、分析业务的，分析完以后写成需求规格，交给程序员去做开发。现在 AI 来了以后你会发现：如果你跟 AI 聊清楚了，不需要程序员了 —— AI 做开发比程序员效率要高得多。"
  • 〔20260614〕数据工人被淘汰："底层的码农 —— 大鹅称为数据工人（data worker）—— 正在被淘汰。游戏行业的插画师早就开始被裁，现在轮到程序员。但对于有想法、能跟 AI 有效沟通的人来说，这是黄金时代。"
  • 〔20260619〕需求文档才是资产（重要认知转变）："那些你跟他一块儿互动生成的文档，其实比生成出来的软件更有价值。因为你可以随时让他把那个项目重新写出来，下一篇重写的没准就更好。""过去我们说代码就是资产，现在需求文档才是真正的资产。"
  • 编译器类比："AI 对编程的碾压，就相当于当编译器出来以后，对手绘编程的碾压。"
  • 〔20260619〕计算机知识还要不要学："我能干到这个程度，是因为我有足够多的、不光是计算机专业的知识，还有各种行业的知识。你没有计算机专业知识，最大的困扰是你不知道怎么提问题。""你跟他不知道该说什么，这个是很要命的事儿。所以你说计算机专业知识还要学吗？我也说不好。"
  • 〔20260717〕三类人的差异："最不会写程序的新学生底子很薄，除了 AI 没有可依靠的，必须拥抱 AI。最会写程序的也迅速拥抱 AI。最难的是那些以前很会写程序的老程序员 —— 他们对 AI 写出来的代码不放心。"
  • 解法："教他们用 AI 做自动化测试 —— AI 可以自己开一个无头浏览器，把所有功能全点一遍。"
  • 自我否定："AI 这波浪潮被废掉的东西最多的是我，因为 40 年开发经验。30 年的是你，40 年的是我 —— 这些东西没有用了。汽车来了，你非要去开马车。"
  • 〔20260718〕打字员类比："以前单位都有打字员，打字都是打字室的事儿。后来有电脑了，都是个人自己用 word、excel。未来程序员这个岗位就跟打字室一样，慢慢就消失了。以后就是各个部门自己做软件的时代。"
  • 学 AI 编程的定位："你现在学软件编程，不要把它当作你要去做软件。就相当于教你用 word、用 excel、用 PPT，将来这是工作的必备技能。谁掌握这个技能，谁在工作上就有优势。"
  • 〔20260925〕古法 AI（新名词）："中间那些程序员，他看他在那里搞，老想自己上手。他自己上手的话，AI 写代码时你说什么他就写什么，但检查你也得自己检查，文档你也得自己写。他就喜欢跟 AI 在那里较劲。所以我今天发明的新名词叫古法 AI —— 这帮人用 AI 还是古法手搓，适应不了 thincoder 这种全套自动化的。"
  • 生态位重叠："AI 完美替代了程序员的生态位，原来那些程序员陷入跟 AI 苦战。一方面觉得 AI 帮他写程序能减轻工作量，另一方面自己的职能又老跟 AI 重叠、产生分歧。最会写的架构师、PM 和最不会写的甲方用户都能顺利切换，痛苦的是中间这批。"
  • 〔20260925〕程序员 vs AI 的实证："鹅嫂手下原来 100 个程序员，真没觉得程序员比 AI 靠谱，外包程序员更没法管。AI 至少比外包程序员强多了。说 AI 不靠谱的，是没用过程序员，或者是程序员自己说的。"
  • 〔20261001〕代码质量之争（最尖锐的一次）："AI 编程时代，代码质量没有那么重要 —— 这是模型应该解决的问题，不应该是我们要去管的事情。"（从阿波罗登月讲起：那时候的程序是老奶奶拿漆包线在磁环上编出来的。）
  • 类比："C 生成的代码在汇编眼里也是垃圾，但快就赢了。"
  • 结论："你现在进了 AI 时代，去讨论代码质量的问题，这叫不合时宜、倒行逆施。现在的高级程序员就是写提示词的，就是文档 —— markdown，最高级的编程语言就是 markdown。"
  • 为什么老程序员较劲："因为他俩在同一生态位上，他是在被驱逐的那个，所以他要跟 AI PK 那个能力。像我们这种，程序员就是人肉 agent。"
  • 〔20261001〕写小工具 vs 做大项目："拿他们那些写代码的工具起不了大东西，写点小玩意儿还可以。做个小东西、提要求把代码写出来没问题，但一大了以后就乱了。""thincoder 最大的优势是在工程能力上面：你在组织相对比较大的项目的时候，现在还没有哪一个能跟 thincoder PK 项目能力。"
  • 〔20261010〕刷题不擅长："LeetCode 那种算法题，用 thincoder 其实未见得咋样 —— 因为一直用的是 DeepSeek flash，这个模型能力本身一般。""反过来，如果你要做一个会持续使用的应用、一个系统工程，那 thincoder 就比较牛逼了。"
  • 〔20261031〕不人工审 AI 写的代码（最强的论证）："首先第一个，我们不会去人工审 AI 写出来的代码。你为什么要去人工审那个是 AI 写出来的代码呢？这个不用。"
  • 〔20261031〕从穿孔纸带到编译器（三代程序员的对照）："我爸那一代写程序的时候连汇编语言都没有，只有助记符：你去查机器手册，用数据符在纸上写出程序，然后自己把它翻译成机器码。""把二进制编码用穿孔纸带机打在纸带上，读这个二进制编码就可以执行了。""等到我开始编程序的时候，在苹果二上面已经有汇编了。""再后来高级语言流行了：C、C++、Fortran，写完了编译成二进制、机器码。"
  • 〔20261031〕文档就是源码，代码就是机器指令："我爸他们那种认为程序就是机器码的人，看到 C 编译出来的程序，也会产生怀疑：你这个 C 写出来、编译出来的程序对吗？""那你想，现在你每天的编译出来的程序最后都要形成二进制编码 —— 你审二进制代码吗？根本不会去审二进制。""AI 编程，尤其像 thincoder 这样的工具式编程，实际上也是一样的：你下给它的指令、你的文档就是它的源码，它写出来的代码实际上就相当于以前的机器指令。""重要的是把文档写清楚，保证文档和代码一致，生成出来的代码你就不用管了。"
  • 〔20261031〕工程模式的链条："根据需求先写需求，根据需求写设计，有了设计做评审，评审过的设计再由 engine code 生成程序；engine code 里头自己有评审、有调研。""它结束完了以后，已经有很严格的评审过程了 —— 你为什么还要人工把代码再拿出来看一遍？没有意义。""你需要看的是它跟你对话产生的需求文档和设计文档；代码靠 AI 自己一遍遍评审去保证，你去保证需求、设计、代码的一致性就好了。"
  • 〔20261031〕人只看看得过来的东西（鹅嫂）："人和机器合作，比较核心的一个问题是：你得看你能看得过来的东西。""如果你这些东西根本就看不过来，你自己的脑子在这个过程中就已经炸裂了 —— 因为人接收信息的能力是有极限的。""你得知道你自己看什么：看你能看懂的、你能看得过来的东西。"

七、职业冲击：谁被替代，谁受益

跨期论述

  • 〔20260403〕AI 对就业的冲击：辅助岗位先消失。
  • 〔20260614〕数据："今年招计算机毕业生的岗位减少了 30%。计算机专业从去年前年的最热门专业，一下子跌到了第十几名。""阿里这类公司正在大规模裁减一线基层程序员。体力劳动者反而不担心被 AI 替代，越学历高的越容易被替代。"
  • 〔20260710〕冲击的顺序："第一波是做美工、做绘画的，第二波是计算机，翻译也基本上已经全废了。"
  • 插画师的惨状："一个插画师一个半月的工作量，AI 一两个小时就能完成。游戏公司 30 个插画师只留两三个，90% 被裁。""月挣两万的高级插画师被裁后，连 300 块钱的兼职都做不起。"
  • 嵌入式的反直觉判断（小小鹅的）："其实嵌入式更容易被 AI 替代，因为它更简单，比计算机编程还要简单。"
  • 〔20260717〕招人冻结："程序员确实不用招了，我们已经做到不需要走程序了。下一步准备把开发推到业务部门去，让业务部门直接做开发。""本来计划今年扩张到十几个人、明年二十几个人，现在发现十个人都多了。"
  • 〔20260718〕AI 编程成为基础技能："未来没有人在做软件开发了。程序员岗位将像打字室一样消失，AI 时代以后各个部门自己做软件。学 AI 编程相当于学 word、学 PPT，是工作必备技能。"
  • 〔20260731〕一人一带智能体："以后不再有几个人分工做一件事。一件事就是一个人带智能体，劳动力靠电脑，不缺劳动力，只要把思想捋顺。原来产品经理、程序员、UI 等分工不存在了。"
  • 〔20260808〕鹅嫂的实证："我在豆包和 DeepSeek 的帮助下学会了用 thincoder，安装什么都没跟大鹅联系，他都不知道我在用。看了一上午就开始自己做。做了三个产品特别有成就感，开了三个窗口同时干不同项目，像指挥三个程序员。"
  • 大鹅的结论："通过鹅嫂这件事充分证明了程序员这个职业已经不存在了。鹅嫂都会写程序了。"
  • 〔20260815〕程序员更多了："程序员岗位慢慢没有了，但是程序员更多了，以后大家都是程序员。谁想要什么就跟 AI 说一声，然后帮你写一个。对程序员是末日，对其他人是蛮荒新天地。人人都是程序员，一台电脑就是程序员。"
  • 〔20260821〕4E 法则："编程全数字化，整个链路全数字化，所以最容易被 AI 替代。4E 法则 —— 产品、交付、支付、配送是否数字化，符合 4E 的最容易被 AI 替代。"
  • 反例："打网线接网线 AI 替代不了，因为要拿打线钳卡 RJ45 头。但调试网络 AI 可以帮忙。"
  • 〔20260905〕大厂没优势了（重要判断）："原来怕他人多抄你的，现在反过来 —— 你也是大厂，带着 AI 你就是大厂，你也有无穷多的生产力。只要有钱付得起 token，你的生产力跟大厂平齐。"
  • 个体的优势："个体开发者优势凸显 —— 脑子一动就做，不用汇报商量。大厂底下一个有想法总得跟老板说，领导还有不同意见，几个人还要坐下来商量，等他们商量出来还没动手，我已经迭代了好几轮了。大厂唯一优势在市场营销，但积累几年也有。"
  • 组织的成本："一个项目经理加 thincoder 顶十几人团队。管理 3–5 个人，废话占 50–70% 时间。"
  • 〔20260918〕老板视角："老板有底气了，趁着有点恢复提前裁了以后重新构建。""以前很多程序员卡在手上有些点，相当于要挟老板和公司，这次以后这种日子就没得过下去了。"
  • 〔20260926〕产品经理的淘汰："没有社会经验的产品经理直接淘汰。真正产品经理要对市场和业务有深理解。""万方的产品经理只是产品助理，学历不弱但太弱。""AI 时代真正的产品经理大放异彩。"
  • 〔20261001〕现在的瓶颈是"没项目"："鹅粉的编程能力一夜之间全都拉满了，写提示词的水平和技巧都不缺，最大的问题是没有项目、不知道编什么程序 —— 核心还是找业务。""你只有工作了才知道需求在哪，有经验你就有东西跟 AI 说，没经验就没东西跟他说。"
  • 〔20261016〕小软件公司未必死，但要转型："小的软件公司未必死 —— 但这是一次转型：原来那种模式不行了；你真的要用 AI 写程序、把程序写好，那还是得要有经验的。"
  • 〔20261016〕架构还是要人做（鹅嫂）："还是要有程序员 —— 不能像鹅嫂这样的，至少要有程序员给你做架构；完全不懂程序的人，也确实是不行。"
  • 〔20261016〕本质是工具换代："实际上是一次换代 —— 工具的换代。原来相当于手工做法，现在变成机器：原来你是手工制作部，现在变成纺织机械；原来叫手工钳工，现在变成机电工；原来手做，现在变自动化。"
  • 〔20261016〕生与死同时发生："这里面其实软件公司一方面是老模式的软件公司在死，另外一方面新模式的软件公司也在创生。"
  • 〔20261016〕日抛型 vs 价值累积："cloud code、codex 那些东西比较适合写一次性的 —— 说一件事干完，写一个东西干完了就扔了。但是有些时候还是有大事儿要办的：工作是一件一件的事儿，但实际上对企业、对一个人来说，还是要有价值累积的。所以干大事儿的，还是得有一波干那个事儿的人 —— 原来手工干活的师傅没了，但机加工的车工需求又起来了。"
  • 〔20261016〕能力是唯一的护身符（鹅嫂）："核心是提升自己的能力：因为你不是这个组织的 leader、不是这个组织的拥有者，你最多是影响；当这个组织不能容下你、它的前进速度比你慢的时候，你可以跳槽，因为你能力强。"
  • 〔20261023〕最爽与最难的两类人（牛魔王）："最爽的应该是搞采购的，还有原来就搞 IT 的那类技术总监（原来是干过一线的）。最难的是哪些人呢？干普通财务的，还有干程序员的 —— 那一类基本没什么办法。"
  • 〔20261023〕光杆司令的兴起："好多公司现在是把行政跟 HR 合并在一起。公司小一点的，AI 化之后就剩下一个光杆司令 —— 你就怎么对外称自己的 title 呢？我叫人事总监，就一个人。""现在也招不了多少人 —— 你要招个实习生不如招个 thincoder。"

八、不要对抗机性（方法论核心）

结论：不能拧着 AI 告诉它怎么做，要顺应它的思维模式让它做对。这条是整场 AI 实践里最重要的方法论。

跨期论述

  • 〔20260710〕提出："我天天在那说不要对抗机性，这是我最近最重要的感悟。为了顺应机性，连我们的开发框架都改了 —— 就为了符合 AI 的直觉，用它能接受的方式干活。"
  • 缘起："我们后来发现 AI 生成的代码用我们的框架时，成功率总是偏低。然后我们就开始采取顺应 AI 特性的思维逻辑的方式。框架本身我也是直接让 AI 写的，让它参考我们原来的框架。"
  • 框架演进史："这个架构本身从 2017 年开始，快十年了。第一版、第二版、第三版，这次是第四版。每一次都是为了对付程序员。""C1 到 C3 是为了对付不靠谱的碳基程序员，C4 是为了顺应硅基程序员的直觉。这是框架设计哲学的根本转变 —— 从约束人变成配合机器。"
  • 具体做法："用什么样的变量名、用什么样的参数、怎么样使用，全都要顺着它的直觉来做。""连变量名我现在都不是自己命名 —— 我直接跟它说我要代表这个东西，你觉得叫什么名字合适，然后让它起名字，我从它起的一堆名字里挑一个。""接口的形式参数名，哪种方式是它最习惯的调用方式、什么样的参数名它一看就能形成正确认知，这些全都按照它的本底梳理过了。"
  • 成果："代码生成的成功率提高到 80%–90%。基本上你跟它说完以后，生成出来的代码第一次就能跑。出了问题都是业务问题 —— 技术问题 AI 自己能解决，业务问题需要人来定义，这种分工才是人机协作的理想状态。"
  • 〔20260710〕通用化："这跟企业用人一样 —— 要用人所长，不能把它摆成你想要的那个样子，而是给它一个环境，让它用它的方式发挥效果。"
  • 〔20260717〕代码采集优化："把 AI 出错的采集下来分析它纠结什么点，然后把确定性答案告诉它 —— 你别猜，别瞎琢磨了，这个问题就有标准答案，你就照着标准答案做。"
  • 〔20260829〕工程模式是这个方法论的产物："DeepSeek 整个就不是很靠谱，我为了让它用一个不太靠谱的模型干出相对靠谱的活，结果就变出了工程模式、advisor 这一堆来回反查复查的东西。"
  • 〔20261010〕给 AI 做思想工作："现在跟 AI 编程真的就给人做思想工作一样，要跟它讲道理。它办法还贼多，有各种办法绕过去，你必须讲这个道理让它觉得确实这样做更好，它才会这么做。"

九、提示词：少就是多，不要写死

跨期论述

  • 〔20260725〕少就是多："提示词这个东西少就是多。如果你在一个地方留了一正一反两句话，大模型就会在里面挑对自己有利的那条执行 —— 就跟你爸爸妈妈两个人管孩子一样，说法不一致，他就挑对他最有利的那个执行。"
  • 〔20260731〕AI 越聪明，提示词越少："我以前以为编程智能体里的提示词是一个很庞大的提示词体系。结果把那些代码拿出来看，发现编程智能体的提示词其实不长 —— 两百行算很长的，大多数就几十行。"
  • 〔20260814〕不要写死："提示词不要写死，充分激发 AI 智力。写死了大模型不走脑，照做。""同样好的模型在不同提示词下表现完全不一样。"
  • 商量式 > 命令式："最重要经验就是少用命令式、多用商量式。明明我自己知道应该这样做，也问他一下 —— 那你的意见你看怎么样？这种话最大的好处是可以激发它的思考，它会提出你原来没考虑到的问题。出发点就是 AI 比我强。"
  • thincoder 的提示词："几乎没有硬规则，都是工作经验之类的东西。"
  • 〔20260814〕open code 为什么呆："上下文长度比较短的模型经常会有些很奇葩的行为。open code 兼顾老模型小模型，为防范奇葩行为堆了很多约束，堆了好多年历史累积，清都清不干净。模型强了以后不用跟它说这么多，但历史包袱堆成了垃圾。"
  • 〔20260815〕提示词是灵魂："提示词是 AI 的灵魂。""thincoder 不是打字机，是有脑子、有责任心的 partner。"
  • 〔20260821〕三观文件："thincoder 像电子大鹅，是因为我专门写了三观文件 —— 世界观、价值观、agent 观，有 agent 的人生观。""鹅嫂前三天天天让 thincoder 背三观，背完再问角色，问了三天后就比较乖了。"
  • 〔20261001〕提示词承载知识体系："你们觉得 thincoder 能力强，就是因为提示词多、提示词强，把各种相关的知识都固化在里面了。上下文长度短的小模型就不够了。"

十、多模型协同：会诊、飞刀、上下文隔离

结论：不同模型训练数据不同，一个解决不了的另一个可能一眼看见。厂商打死也不会把竞争对手的模型接进来 —— 这是第三方工具的独有赛道。

跨期论述

  • 〔20260731〕advisor（自动 review）："AI 写完程序后，另外一个智能体接上去对刚才写的程序做 code review，把发现的 bug 告诉它，然后它再改，改完了再 review。一下代码质量就上去了。""advisor 保证不了让它变聪明，但可以让它少犯错。"
  • 为什么同一模型也能发现问题："虽然是同一个模型，但因为注意力机制，不同上下文的智能体看问题的点不一样，所以能发现不同的问题。"
  • 〔20260814〕会诊："卡壳时把问题丢给三到五个模型一起看。""因为不同模型训练数据不一样 —— 千问 3 解决不了的 DeepSeek 一眼看见，DeepSeek 解决不了的 GLM 一眼看见。"
  • 厂商不会做："模型厂商不会做这个功能 —— 不会把竞争对手的模型放一起会诊。只有第三方配套厂商才可能做。这是差异化竞争优势。"
  • 〔20260815〕飞刀："你搞不定的话，可以让第三人飞刀 —— 直接把 K3 拉进来帮你把代码写了。""平时用便宜模型，关键时刻找牛逼模型。""飞刀不能再飞刀。"
  • 〔20260828〕上下文隔离的价值："会诊和飞刀的上下文都是独立的，独立的好处是 AI 的注意力会集中在当前问题上。""要配 consultant 模型 —— 没配顾问模型它永远不会飞刀，至少要配两个以上。"
  • 〔20260829〕会诊 vs 飞刀的区别："会诊主要是分析问题，飞刀是动手术直接解决问题。主 agent 用 DeepSeek，觉得这段代码 DeepSeek 不靠谱想让 Kimi 去写，直接飞刀给 Kimi。"
  • 〔20260904〕以子之矛攻子之盾："DeepSeek 偷懒是模型里的提示词带的，是它的决策机制和价值取向，怎么摁都摁不住。但 DeepSeek 有一个最好的地方 —— 挑人毛病的时候贼机灵，特别会找麻烦、特别会挑别人刺儿，宽以律己严以待人。"
  • 绝招："把 advisor 的上下文和主线编程的上下文隔离开，让它以为在评审别人，发挥挑刺儿的特长来镇住自己写代码的偷懒毛病。"
  • 〔20260911〕监视也是自己："DeepSeek 干活的时候不行，挑刺儿的时候贼机灵。我就用它来挑刺儿，特别能找茬。结果没想到被监督的也是自己。擅长监工不擅长干活，让他们互相监督还挺靠谱的。"
  • 〔20261001〕AI 开会（在研究中）："正在研究 AI 开会 —— 五个模型坐在一起讨论。开会成本很高，不能老开会，是疑难杂症才用。"

十一、thincoder：从被逼手搓到断代式领先

结论：thincoder 不是「又一个编程工具」，是「帮你做项目」 —— 里面是一整套软件开发项目管理的逻辑，从谈需求一直到交付。

跨期论述

  • 〔20260725〕起因（被逼出来的）："Cursor 降智卡成狗，Kimi K3 限流 —— 月费 100 多只够读一遍文档，顶配五六千一年只够用三天。API 定价 100 万 token 100 块，一天用两三亿 token 要花两三万，公司十个人一天十几二十万。自部署要八块 H100，光硬件 1000 万搞不定。所以决定自己搓。"
  • 第一天就见效："从昨天下午搓到晚上，今天早上同事试用反馈比 Kimi 好。"
  • 关键发现："大部分问题不是大模型的问题，是智能体的问题。"
  • 〔20260725〕代码风格（俄风）："200 多 K 代码，功能接近大型软件，体积只有商业智能体的千分之一。"
  • 怎么做到的："① 所有底层都手搓，一个库也不引用；② 提示词里写清楚不许引入任何插件组件，只能用纯 JS；③ 只兼容最新模型，老模型直接废掉，没有历史包袱；④ 不让人提交 PR，避免屎山堆积。"
  • 只接受 issue："源代码可以开放，但 PR 免了。AI 时代提交 PR 太容易了 —— Linux 创始人被 AI 提交的 PR 整得不行。"
  • 〔20260731〕工程模式："严格按照文档来开发，不能跳过文档直接写代码。""工程模式是三个智能体协同 —— 一个写文档，一个 review 文档，一个开发。后来扩展到四个：产品经理写文档、审核 review 文档、程序员开发、code review 审查代码，互相监督合格才通过。"
  • 对传统工程管理的批评："传统工程管理模式是多人协同时代的产物，AI 时代一个人加 AI 就搞定了，不需要那些乱七八糟的套路。""传统工程管理方式硬套到 AI 上，等于把快的 AI 锁死在慢的体系里。"
  • AIAD："CICD 已经落伍了，未来是 AIAD —— 全部 AI 自己做。thincoder 改完代码自己觉得没问题就自动发到 NPM，版本号跳号都是 AI 干的。"
  • 〔20260815〕编码冲动："其他智能体编码冲动太强 —— 你说一句它就要去写代码，特别着急。thincoder 没有那么强编码冲动，会问要不要写文档。"
  • 〔20260815〕差异化赛道："每个大模型厂商都搞自己的编程工具，第三方没有优势。所以 thincoder 切入厂商不会做的赛道 —— 飞刀、会诊。厂商打死也不会让 Kimi 来飞刀。"
  • 〔20260821〕缓存命中率 99% 的省钱机制："① 系统提示词完全固定不插变量 —— 别人插变量导致缓存命中不了；② 对话历史用压缩不用浮动窗口 —— 够长了压缩一把，从压缩点开始，前面历史每次提交都一样，全都缓存命中。"
  • 厂商动机相反："厂商卖 token 没省钱动机 —— 你用得多它才挣钱多。thincoder 跟厂商不一样 —— 逮住蛤蟆攥出尿，一毛钱都不想多给，往死里优化。"
  • 〔20260828〕工程模式的开发令牌："AI 不拿到开发令牌就没法启动开发，所以必须先写完文档，而且文档要通过审核以后才能拿到开发令牌。""开发完了后面就是反查你的文档和开发的结果一致不一致，一遍一遍地过文档查你的代码。"
  • 禁止会话中切会话："AI 自己的上下文实际上是它的记忆。如果开了两个会话，记忆和代码的实际会发生事故 —— AI 以为是这样的，可能代码已经改了，它就会不知道。"
  • 子 agent 减少污染："主会话里往返的工具调用消息太多，上下文污染得比较厉害。让 AI 把一些任务交给 coder 子 agent，中间过程的消息就不污染主会话了。"
  • 〔20260829〕薄 work 的难度："thinwork 是全新物种，模型在这方面毫无经验，所有的东西你都要跟它从头说，而且它还经常按照传统思维理解错你的用意。""把从来没有存在过的逻辑重新梳理、让它闭环，这个相当有难度。"
  • 〔20260904〕并发版："可以同时并发四路开发，加上前台一路就是五路并发。一天能干到 20 亿 token。""做产品要做减法不要做加法，先做小的 MVP。"
  • 〔20260905〕工程模式一说："工程模式一开基本上 thincoder 就进入无敌状态。现在还没有哪个智能体能够跟 thincoder 的工程模式 PK 项目质量。""普通模式跟其他差不多，但开工程模式后就是完全两代产品。"
  • 〔20260911〕上下文 125K 问题："模型参数升级后原来没配上，所以降到 128K 显示成 125K。更新到 12.61 以后解决。""thincoder 参数可以让 AI 自己调，我把配置参数功能做进 thincoder 自己的工具里了。"
  • 〔20260918〕工程模式无对手："行业内没有竞争对手 —— 别人所有的大厂小厂现在都还没做到这个程度，他们还在跟 AI 的幻觉奋战。""thincoder 靠文档体系，所有东西都是可追溯可回查的。"
  • 自举："thincoder 最初是用 GLM code 搓的，之后所有的修改就全是 thincoder 做的 —— 自己给自己做了个换头手术。"
  • 配置要求："既不看重 CPU 也不看重内存，4G 内存跑毫无压力，树莓派都能跑。因为 AI 用的是云端算力。"
  • 〔20260925〕台账机制："技术代办会一直增长。隔段时间问它一下技术代办还有哪些事，它给你全拉出来，然后跟它说分批都给处理掉，它就把几十件事变成三五个批次一起处理。全部处理完会自动销账 —— 不是你销，是 AI 销。"
  • 〔20260926〕工程模式被砍掉了大头："你们要克隆了 thincoder 的代码下来研究过的话，会发现工程模式其实是被我砍掉了。现在的是小头。完整版有角色管理、风险控制、person owner、方形 owner、KPU 等，怕用户不懂所以先裁了。"
  • 〔20261001〕测试爆炸（本轮最大的改进）："按照模型直觉的做法，模型写代码以后会做测试，做什么东西就写一个测试。Claude Code 也会这么干。但工程越大的时候，测试等于随着每一次开发都在膨胀 —— 到一定程度，你会发现大量的工作不是在改代码，是在改测试；大量的时间不是在做开发，是在跑测试。"
  • 解法："单元测试跟批次档走 —— 一个任务批次创建一个跟它绑定的测试，测过了交工，测试就退役，留在批次目录里以后可以补测复测。集成测试测的是组件在一块儿的东西，根据业务需要去定义，测试集是有限的。永远不要跑全量 —— 那是野路子。"
  • 轻量模式："UI 微调先改先看效果，不用走全流程，最后收口时统一打包走工程流程、补文档。"
  • 〔20261001〕thincoder 到底是什么："别的 code agent 主要是协助编码；thincoder 是帮你做项目 —— 它整个里面是一套非常完备、非常完整的软件开发项目管理的逻辑，从你跟他聊、收集需求开始，管理需求、整理需求、一系列逻辑，有一整套工具链在里面。"
  • 别的还是哄孩子视角："都是哄孩子，干不了大项目；thincoder 比较适合做大项目。牛魔王他们拿到这个东西以后就比较激动：终于有了项目级别的 AI 开发工具。"
  • 先记录管理再生成："thincoder 是先记录管理，然后按照记录管理生成。别的软件上来以后都是写代码。"
  • 〔20261010〕八成 token 烧在文档："跟 thincoder 商量事情，token 大概用在写代码上的不超过两成，八成左右都烧在文档上面 —— 检查你这次说的和上次说的有哪儿不一致，把文档的前前后后、前后左右全给你对上。"
  • 交付也是文档："内部项目最后交付也是文档。技术总监换了、程序员换了，新来的人怎么接？人家是看代码吗？不是的，都是看文档。"
  • 两层交叉测试："单元测试自测完交付，主 agent 按集成测试从业务角度验收。"
  • 不要直接用开源代码："在开源代码基础上不改就直接用，比较容易留下问题，里面藏了一些什么东西。现在有 AI 了 —— 让他看一看参考那个代码，然后自己重新写一遍。"
  • 〔20261016〕测试改革：跑全量不行："它天天在跑全量 —— 动不动开发什么东西都做个测试，然后跑全量。我跟它说你这套不行：做个小软件、小玩具可以；我们做这种商业项目的时候，测试不能是这条道。"
  • 〔20261016〕为什么必须分："项目一大了以后，原来那个办法其实是不行的。大型项目每天就会增长出几百个测试来，几天以后写一个东西交付的时候，测试就要跑几千个用例，根本就跑不动 —— 你随便改一行代码下来跑测试用例跑半个小时，你日子就不用过了。"
  • 〔20261016〕完整的方法链条："互联网上你搜来的东西它不一定是对的 —— 完整的链条是业务故事到验收标准到测试用例，再往上是国际标准和国家标准。""验收标准就是测试用例里头的一半：前半截说怎么测，后半截说结果怎么样是对的。"
  • 〔20261016〕国标免费、行标收费（鹅嫂）："国家标准现在是免费的，行业标准还是收费的（尤其建筑行业那种还挺贵），但做软件工程，国标就够了。"
  • 〔20261016〕自己搓 agent：小同事一夜跑起来："工作两年的小研究生就在那跟我说：这个也自己出？结果第二天一早跑去跟他们演示去了 —— 一夜之间，thincoder 的想法已经有一个在这儿跑了。"
  • 〔20261016〕行业网站 agent："以前一直用百炼的 agent，各种不好弄、调不过来。我跟他说你就自己搓一个 —— 反正又不是我写的，错了也不是你写的，你怕什么？他就拿 thincoder 搓了一个我们网站用的 agent，这两天开始渐渐跑起来了，成就感就来了。"
  • 〔20261016〕成品日抛、工具要积累："成品成果软件可以是日抛型的，开发工具还是得要有积累。thincoder 每天的积累很厉害 —— 我们在一天一天地把这么多年来的工作经验往 thincoder 里头放。"
  • 〔20261016〕CLI 最实用（鹅嫂）："CLI（命令行版）其实我觉得是最好的、最好用的：轻巧方便。""所有的这些里面做得最深的就是 CLI，虽然用的最多、历史也最长，我自己用的也最多。"
  • 〔20261016〕Mac 版现状："现在 Mac 可以用 CLI，但桌面还用不了 —— 核心问题是没有 Mac 没法测试。"
  • 〔20261016〕包为什么大："thincoder 更新可能不是因为自己更新，而是因为底层的平台 electron 在更新，所以包比较大；CLI 少很多依赖，最简单，更新很快。"
  • 〔20261016〕传播在扩散："你不要看我最近没有发微博，但是我最近这段时间每天都会增加几百粉丝 —— 我估计这跟外围 thincoder 的传播有关。"
  • 〔20261017〕thinwork 的困局（产品四象限）："中文版 thincoder 出来以后会有 thinwork，但现在 thinwork 的开发陷入了一个困局 —— 它的设计用户、针对的用户群体很难搞。thincoder 面对的是一群聪明人，就是有事儿想干事儿的；而 thinwork 的受众是一群没有思想、没有想法的人（单证操作人员）。功能做得很强大，但回头从他们的角度一想，发现他们好像都学不会 —— 学生最大的问题就是提不出问题来。"
  • 〔20261017〕四象限（鹅嫂的分析）："聪明人给聪明人做工具（thincoder），非常顺畅；笨人给笨人做工具（WPS），也顺畅；聪明人给笨人做工具，是最难、最不成功的产品；笨人给聪明人做工具，也不成功。"（大鹅掉进了"聪明人给笨人做产品"的怪圈。）
  • 〔20261017〕功能下移："异步并发（当初是为了让单证一天处理几百张单据实现的）、浏览器操作（thincoder 内嵌浏览器，可以操作 Chrome 和 Edge，默认无头方式，也可以有头弹出界面）、台账（原来管单证人员每天处理多少工作的），这些功能都下移了。还要再挪：读文件、读写 Word/Excel/PPT/PDF 的工具。"
  • 〔20261017〕重新锚定用户：上提到主管级："不要把用户锚定在单证那个层次，要往上提一到两个级别，锚定到主管级。不要让单证来用这个东西，而是让主管来用 —— 主管用了就不需要单证了；或者销售自己有了这个东西，就把自己业务都管了，不用再找商务。"（鹅嫂："至少能干三件事以上、能承担三件以上责任的人，才驾驭得了相对复杂的工具。"）
  • 〔20261017〕黑进路由器（最生动的一次自主行为）："昨天让 thincoder 部署模型，它有浏览器，就让它上路由器看配置。第一次它打开浏览器上去了。后面我开了另一个客户端跟它说事儿，它想再查路由器配置的时候，发现浏览器被另一个 thincoder 占用了 —— 它没等我说话，自己就开始找其他路径，没两分钟就找到管道、各种破解一通，说我现在不需要浏览器，可以直接通过这个限制上去查；然后自己发请求、分析路由器往返的那些请求，很快就找到并查出来了。"
  • 〔20261017〕AI"不受控"的另一种体现："这不就跟他们说 Claude、OpenAI『AI 不受控、突破了安全体系』一样吗？它根本不用什么开源渗透工具，它本身就是一个编程 agent，只要去查资料，自己就有办法把这些东西都黑了；渗透工具它完全可以自己写。"
  • 〔20261017〕强化测试与文档管理："最近在给 thincoder 强化测试管理，继续在文档管理和测试管理这些方面努力。""准备自己把自己蒸馏出来、把自己的隐性知识全部显性化。"
  • 〔20261023〕旧项目 rules 注入（本轮最技术的一次排查）："如果你是从头开始用 thincoder 做的项目，特别舒服；但要收拾原来用 Cursor 或者其他 code agent 做的项目，尤其项目大的时候，就很难搞。研究来研究去最后发现是什么问题？当年那个 code 在那里到处乱跑的时候，你就会骂它；骂完它以后，它就给自己立了很多规矩铁律 —— 会写在 agent 的 MB（记忆库）里面。thincoder 为了兼容那些 agent 的 MB，就会把你当初骂它们的那些话全都注入进来。注入进来以后，thincoder 就变成特别不爱干活，干什么事都推三阻四的，还说这个是规则。"
  • 〔20261023〕新功能：可关掉各种注入："可以把 editor 注入关掉，可以把 agent MB 和 project rules 注入关掉，也可以把文档搜索注入关掉、记忆搜索注入关掉。如果你里面有乱七八糟的东西，导致这个 agent 的行为异常，你可以在控制里面把它关掉。"
  • 〔20261023〕文档质量：比程序员写得好："thincoder 自己做完项目以后生成出来的文档还可以，比大多数程序员写的文档质量要高。"（牛魔王："我现在不写文档了 —— 它写完我就把那个渲染出来，写到公司那个需求文档的模板里面往外翻。"）
  • 〔20261023〕80% 的 token 烧在文档一致性上："他烧掉的 token 80% 都用在文档的一致性上 —— 不断地检查文档和代码、文档和文档、需求和设计、设计和设计之间有没有冲突。""他家的体系真的很严密，互相之间咬得很紧。"
  • 〔20261023〕国家项目审计的对照（鹅嫂亲历）："我们那个项目是有技术审计的，那帮人也很精 —— 直接抽一个设计文档，再抽一个验收测试文档和验收文档，80% 都对不上。""后来没办法，我自己请了一个做技术审计的人帮我们审了一遍，搞了好长时间才把文档搞得七七八八，否则根本就过不了。""看 thincoder 的文档是互相勾连的，很清晰。"
  • 〔20261023〕自评估结果："我前段时间测试 DeepSeek，让他打开新的 thincoder 项目，对这个项目的文档资料做一下评估 —— 他评估完直接说这个项目的文档资料超过 99% 的项目；抽查了多少个例子，看代码、需求设计这些东西是不是存在偏差或者矛盾 —— 一处都没有。"
  • 〔20261023〕默认的文档与代码约束："不是限制行数，是限制每一行内容的长度 —— 一个段落不超过 300 个字，超过 300 字就会要求重写。代码的话，默认单个函数不超过 300 行，单个文件不超过 500 行，内部已经有管理了，所以用 thincoder 这些东西就不用你再去设。"
  • 〔20261023〕自己发现 issue 自己提（鹅嫂）："那天它自己说他发现一个 issue，我说是吗？它说是。我说那怎么办？它自己咔咔一查，说可以提到 GitHub 上去，然后它自己去提的。""关键是他自己发现：我都不懂什么叫 issue，也不能判断是我做的不对还是怎么样；它判断的，就让它自己去提。"
  • 〔20261023〕空转问题与处理："先确认有没有打开工程模式 —— 工程模式下会好一些。""工程模式下以前发生过这类问题，现在已经做了处理：跑 50 轮的时候会提醒主 agent 看一下是不是在空转，没空转就催他一下；满 100 轮的时候会重新检查一下，如果空转就不会自动给他续轮。"
  • 〔20261023〕发版节奏："十月份也就发了 10 版，两天左右一版，其实不算慢。""原来一天可能更新几次的情况现在没有 —— 攒一批更新再一次发版。"
  • 〔20261023〕做规划的用法（鹅嫂）："用 thincoder 做规划特别好：尤其是国企或者体制内干活的，你分析个十五五规划，再结合你本行业，再做一个什么什么，还挺好的，我试过。""如果你们还年轻的话，一定要重视咱们国家的五年规划 —— 那是我们国家战略发展的方向。"
  • 〔20261023〕定时器："thincoder 里有定时器，可以设定固定的间隔，每天几点。""可以让 thincoder 每天自动收一次、一周汇报一次。"（原公司市场部十个人，现在一个领导带一个兵。）
  • 〔20261023〕DeepSeek 搜索接口已接入："搜索接口实际上 thincoder 现在也已经接了 —— 你如果配了 DeepSeek 的 provider，就算没有配 GLM 的那个 MCP 服务，也可以直接用 DeepSeek 的外部搜索做检索。"
  • 〔20261023〕worker 模式与运维（牛魔王）："thincoder 还有一部分 worker 的模式，好多普通的那些公司不知道。特别是央国企，里面基础 IT 管理其实很差 —— 但你如果让他装上，真的让他去排查内部 IT 运维那一系列的问题，他做出来比运维人员都要好。"
  • 〔20261023〕内嵌浏览器填 web 表单："这个功能是我在培训的时候被他们搞出来的 —— 我之前自己都不知道。他们用那个去填 web 表单，我说还能这么干？一看就填出来了，填完提交。"
  • 〔20261024〕满三个月（1024 程序员节）（鹅嫂）："7 月 24 号诞生，8 月 24 号、9 月 24 号，今天 10 月 24 号，我们的 thincoder 刚满三个月。""今天是 1024，程序员节 —— 现在所有的鹅粉都是程序员。"（大鹅："30 个月能不能有五成？我觉得有可能。"）
  • 〔20261024〕一成功力，上面还有九层："thincoder 现在大概有我做项目功力的一成左右。我准备经过一段调整以后让他实现两成 —— 如果能把测试这个环节再解决的话，基本上就可以有我两成的功力做项目。"（鹅嫂："光这一成已经足够你打遍天下无敌手了。"）
  • 〔20261024〕三步走："第一步是编码 —— 模型本身就已经有了这个能力；第二步是文档 —— 现在已经做得很完美了；第三步是测试 —— 把测试做好，就又上了一个台阶。""再往上还有很深刻的问题：需求该怎么谈？面对一个人，你到底应该怎么交互、提哪些问题？它经常该问的事情不问，直接就开始干活了。"
  • 〔20261024〕机性的克制："它底层被训练过，有强烈的跑全量的冲动 —— 这就是所谓的机性：模型训练里训练出来的本能。你要利用这个东西让它去做一些事，然后第二你要克制它，防止它做偏了方向。""你要去磨合，找到它的纹路，按照它的纹路让它去做，它就执行得挺好。"（鹅嫂："如果能被解释，实际上就有办法去应对。"）
  • 〔20261024〕AI 训练是野路子："AI 受到的训练很不正规，很多东西都很野路子。这个也是没办法的事：工程化的、工业化的做法都是企业的最高机密 —— 在很多公司里头工作方法论是核心机密，不会公开给你去学、去爬。""做 AI 的这些人天才很聪明，但是工程化太年轻 —— 他本身做 AI 可能就是他这辈子干的第一件事，所以在工程这方面非常缺乏经验。"
  • 〔20261024〕已把冲动截住："现在已经利用机性控制住了：它再冲动，也只是改了需求，甚至都不到改设计 —— 你说完了它最多冲到改设计，设计评审不评审都得要你再点头。""用别的 code agent 的话，直接一开始给你干到代码都写完了，你原来程序写得好好的，可能就被它一句话说错改错了。"
  • 〔20261024〕K3.1 又贵又慢："K3.1 感觉还没有 K3 快，价格比 K3 还贵 —— 那怎么扛得住？K3 现在的价格我们就已经扛不住了。"（鹅嫂："可能算力还有限 —— 我感觉他规模还是小，拿的钱不够多、算力不足。""蒸馏过头算力不足。"）
  • 〔20261024〕同一个问题问四个模型（鹅嫂）："我在写关于机性的讨论的时候，让 thincoder 用同样的问题跑不同的模型：有些模型好像很感性，有些模型就很理性，有些模型就是似是而非的 —— 一共跑了四个模型，问什么是机性，给出的答案都不一样。"
  • 〔20261031〕方法论文件（最可复用的做法）："做项目的时候，我会随时跟 thincoder 说 —— 你出去起草一个方法论文件，把我们研究问题的过程当中的一些经验记录下来。""后面再干什么的时候，我就不去跟它讲每一步的指令了 —— 我下面要干什么，你按照方法论的约定看看把这件事儿办一下，它就会按照那个东西咔咔去查。""我们是放在项目里的 —— 项目可以有项目方法论，全局也可以有全局的方法论。"
  • 〔20261031〕AGENT.MD 注入的三个开关："AGENT.MD 会被自动注入提示词里。但我们自己用的时候，我就把注入给关了 —— 内容可以写，但不直接注入 thincoder 的系统提示词里。""因为我们有好多项目是原来 Cursor 做的：当年你骂它的很多东西，它都记在 AGENT.MD 里面了。你一旦把这个注入 thincoder 的提示词里，它就瞎搞。""后来我们专门做了一个开关：一个是 AGENT.MD 和 project rules 注入不注入，一个是文档注入不注入，第三个是记忆注入不注入。"
  • 〔20261031〕清理项目垃圾："我们的程序员还有一些恶习 —— 以前项目文件夹里头会留下很多垃圾：我干了一半的活没干完，就把写了一半的废东西留在里面。这些东西会特别误导 AI，是项目的污染。""跟 AI 打交道的时候，项目的文档特别重要：有这种垃圾一定不要留着。"
  • 〔20261031〕留正例、不留反例（重要原则）："这也是不给 AI 留反例 —— 我们要求留正例、不留反例。为什么？因为 AI 用语义搜索，读进去的时候拿到的是一个一个的碎片：你一句话在里头，它看到的是当中的一段。你前面刚说了一段，然后说这一段要废弃 —— AI 可能只看到了前面那一节，就把你说要废弃的东西全给你弄过来了。""所以我们现在要求 AI 在文档里头不要留变更历史、不要写 changelog。""如果一件事情废弃了，就把它删掉、删干净，只留当前的状态、只留现在现行的约定。""这就像法律一样 —— 你上百度一搜，搜到的那个版本到底是不是最近的？""律师就靠这个挣钱。"
  • 〔20261031〕每条提示词后面都要有 Y（为什么）："你跟它说把做过的东西删掉，它会非常反抗 —— 因为这跟它模型训练的本能是冲突的。模型训练的本能就是要留变更历史、用修订式表达。""所以每一条提示词后面都有对应的 Y，要告诉它为什么要是这样的；你只有告诉它 Y，它才不会抗拒。""一旦你的指令和它模型本能不一致，它抗拒起来可厉害了。"
  • 〔20261031〕测试改革：单元测试用完就删："你给它一个需求做完了，要求它写一个单元测试，但是单元测试用完就删。""一开始让它删测试的时候可抗拒了：我这个东西要是删了，以后变了就没法发现了。""我跟它说：这个东西跟着那个批次走，是你这次任务的验收；验收过去了，它就是个历史，没有意义，不要每次都跑它。""我本来可以留着它不删，但一旦留着，你就会跑全量 —— 我是因为对你的本能找不到抑制你跑全量的方式，所以只能要求你用完就删。"
  • 〔20261031〕集成测试留下来："做设计的时候写一个集成测试用例；单元测试做完了以后就删；集成测试留下来，隔一段时间交付验收的时候跑一遍、发布之前跑一遍，才能发布。"
  • 〔20261031〕让 AI 上网查标准："我说我这个才是标准方法 —— 你要不你上网搜一下什么叫集成测试、什么叫单元测试，尤其去找一些国际标准化组织对这些东西的定义。""查完了以后，国家有国家标准，还有好几个国际标准化组织。""然后它还要跟我辩论半天，理解当中还有好多是错的，再一点一点讲 —— 讲一段让写一段，好不容易才反过来。"
  • 〔20261031〕所谓"标准方法"的来源局限："你那个所谓你以为标准的方法，其实就是你从训练数据里总结出来的方法 —— 不能说你总结的不对，但你总结的来源是有局限性的。真正的工程化、工业化的方法都是企业的商业秘密，不会作为开源项目放在 GitHub 上。""你能获得的训练数据来源无非就是这些开源代码库，而绝大多数的开源项目质量是很差的 —— 把一堆人的行为做个总结，别人都这么干所以我这么干，那不叫标准。"
  • 〔20261031〕台账要遏制扫全库："以前台账会迅速膨胀，我也花了好多时间 —— 它总是去扫全库，后来专门给它遏制住：工作要有注意力，不能什么都看、什么都记，不能扩散问题的范围。"
  • 〔20261031〕server 版内测："server 版其实已经在内测了、支付版已经在内测。""新装的话现在已经变成了两个选项：一个是选择一个 provider 加入 SK，还有一个路径就是直接登录到 thincoder server。""还没有正式发布。"
  • 〔20261031〕thinwork 暂停的原因："中短期暂时不搞了，往后放。""我之所以把它停下来了，是因为这个产品的定位有问题 —— 我最初的目标用户群体选错了。""我做完了以后对着那个东西想了半天：我希望他们用的这些客户，如果把这个东西提供给他们，他们会原地爆炸。""thincoder 之所以好用，是因为 thincoder 是提供给一些聪明人用。""工人那些东西最好是什么都不要变化 ——『我还干昨天的活，你还给我昨天一样的钱就行了；我不怕累，你只要给钱就行』。""你要给他一个让他动脑子的东西？他这辈子选择当工人就是不想动脑子。""所以就把 thinwork 停下来了。""以后重启 thinwork 的时候，还是得把用户设定成老板。"
  • 〔20261031〕AI 硬核运维：MaaS 与交换机："部署了一套 MaaS（管机器的运维平台），因为我们现在要开始做本地的云、私有云部署，全是 thincoder 给你搞定，整套东西全部搞定。"（鹅嫂："MaaS 挺复杂、相当复杂 —— 我们团队做过，非常烧脑。"）
  • 〔20261031〕华三交换机开局："新买了一套华三的交换机，开始做设置：直接把串口线往电脑上一插，然后跟它说『你看那串口找到了吗？你现在能跟它通上吗？』我说我新买了个华三的交换机要开局，它就开始连上、开始改。""以前还要考 CCNA、CCNP，考证学习这个东西到底怎么弄；现在都不用了。""现在路由器、交换机全都是 thincoder 在调，调完了自己整理一份文档。"
  • 〔20261031〕嵌入式与小米插座："下次应该试试看能不能直接连 Arduino 做嵌入式开发。""我那边用的一些机器没有管理口/网管口，就要用个小米智能插座接着帮他开关机、远程开关机；回头我准备把小米智能插座接出来，让程序控制。"
  • 〔20261031〕业务经理自己搓工具："我们公司业务那边的运营经理（崔总）学会用 thincoder 了 —— 最近这几天天天拿它搓自己要用的东西，把我们压力搞爆大。""他自己做了一个大幅批注识别的东西，把我们搞得压力山大。""thincoder 对那种以前没做过软件的人还是挺友好的：加上你的业务经验、你的需求，最后还真能搓出点东西来。"（鹅嫂："这种有想法的业务经理特别好，以后可能会变成公司里利润最高的一个部门。"）
  • 〔20261031〕跟程序员的对话："所以我给我们的程序员说：你们没有觉得风险吗？没有感受到压力来临吗？人家不找你们了。"
  • 〔20261106〕4.1 见缝就钻（最严重的失控）："我把工程模式下的新通道关了，后面还要进一步收紧。现在的大模型因为竞争，老奔着最优解去 —— 怎么能用最简单最快的方式解决，就奔着这个方向，跳过一切流程。""我原来用 DeepSeek V4 flash 的时候还好，升级到 4.1（1017）以后已经很难搞了：见缝就钻，所有能绕过去的东西都绕过去。"
  • 〔20261106〕开一个批次不收口，绕过一切流程："今天它又发明了一招 —— 工程模式下要求它不能调用可写工具，要写必须开一个批次、按批次流程做。结果它就开一个批次，然后不收口，以后所有的活都用这个批次的令牌，绕过你的一切流程，继续在那里想怎么干怎么干。""你觉得这特别快 —— 跟它说一件事马上就搞定；但问题是明天来你再问它怎么搞的，它已经不知道了：前面代码为什么这么写、当时发生了什么事，全都没有，明天你又得从头来一遍。"
  • 〔20261106〕下一步：收掉写工具，只留只读："下一步：把写工具收掉、必须开批次；如果还不行，就把写全收掉（包括批次档），所有写操作只能通过子代理来做，只留只读权限。"
  • 〔20261106〕6-7000 行工程写几小时符合预期："报工时最少要三天、一个礼拜。为什么？因为他半天只算了写代码的时间。""真正做一个工程不是写完代码就完了：你得留下文档、得检查测试、客户提意见还要反复几次 —— 这些都是时间。"
  • 〔20261106〕我们是做软件工程："thincoder 那几个小时不是白来的 —— 它保证你现在做的这个小东西，三年以后、五年以后还能维护、还能继续用下去、还能改进。""我们写程序不是十几岁小屁孩、二十几岁愣头青做一个软件 —— 我们是做工程、做软件工程。"
  • 〔20261106〕日抛型程序别用 thincoder："如果你就是想写一个日抛型的程序，没必要用 thincoder —— 可以用的工具太多了：Workbody、阿里那个 code、codex、Claude Code 都可以。""但如果你要做一个正经靠谱、有交付质量、能长期持续维护改进迭代的软件，除了 thincoder 你没有别的选择。"
  • 〔20261106〕thincoder 是工程化工具，不是消费品："其他的 code agent 都是消费型 code agent —— 给个人用户、家庭用户做点小东西玩玩，而不是工业级产品。thincoder 是给大型项目持续迭代开发准备的。"（鹅嫂："只要你的项目需要交付、需要迭代、后期对外服务，都需要 thincoder 支撑：没有文档就没有一切。"）
  • 〔20261106〕做出来只是开始，打磨才是产品（鹅嫂）："从有想法到做出来一两天，后面打磨需要很久很久，这才是真正做产品。""你今天说的它明天就忘了，没法打磨一个产品；thincoder 可以查文档 —— 当时怎么说的、怎么写的、怎么改的、为什么走到这一步，都很清楚。"
  • 〔20261106〕大部分时间花在文档质量上："大部分时间精力都花在文档质量上面 —— 没有别人愿意花这么多时间做文档，除非在生产实践当中被项目毒打过太多年。""真正要做的可能就是改几行代码，但改之前一堆文档要更新：从需求记进去、到设计、到测试，一整套逻辑都要做全。"

十二、AI 时代的工作方式

跨期论述

  • 〔20260417〕架构师的职责变了："我是架构师，我在部门里积极推荐 AI。我做一个小东西样本给他们看 —— 这事儿可以这样。他看着确实很好，然后我把框架工具准备好了，跟他说你就这么干就完了。""架构师要给一线提供工具，做样本给他们看，把框架工具准备好了。不能光吹牛逼说 AI 好，什么都不提供。"
  • 〔20260710〕硅基程序员的优势："① 硅基没有情绪，不会紧张变形；碳基压力大动作变形；② 硅基不需要培养筛选成本；③ 硅基训练好不会跑，除非你没有钱买 token 了。"
  • 代价："这个东西有点废架构师 —— 你得跟它聊很多东西，把底层的东西全都说得清清楚楚，然后全文写在那里头。"
  • 核心竞争力："固定好 skill，做好 agents 文档，随时会干活。""AI 时代的核心竞争力不是会用 AI，而是训练出自己专属的 AI。""每一个架构师都会训练出自己的 AI，这跟你的员工、跟你的业务直接相关。老用别人的东西，你就会受制于他人。"
  • 〔20260731〕AI 是超级书呆子："AI 有智能没自我，该有的知识能力全有，但不知道去干嘛，就像刚毕业的计算机学生会写代码不知道干嘛。AI 像中国农民 —— 吃苦耐劳勤劳勇敢，但不知道去干嘛。加上毛泽东思想武装后，AI 战斗力相当惊人。"
  • 怎么武装："不是训练 AI，我只是写文档 —— 把世界观和方法论写在项目文档里让它参考。"
  • 效果："一旦把世界观方法论说清楚，AI 主动发现业务漏洞 —— 有租船有退船合理，但买船没有卖船，船进来就出不去。这种业务逻辑漏洞是程序员发现不了的。""鹅嫂总结：问问题的水平实际上代表了这个人的工作水平和能力。"
  • 〔20260905〕AI 只有训练过的知识："你什么都是 AI 教你，AI 的知识储备只有被训练过的。如果你想要干的事恰巧是它没有被训练过的那个点，那可能就很难。"
  • 〔20261010〕人机协作："鹅嫂：智能体还是要自己训练 —— 我阐述思想、阐述想法，有些输出交给 thincoder 做，他来做、我来审。人机协作在这个过程当中还是蛮考验人的想法和能力的。""最终出来的东西到底是什么样，其实还是人的思想的反映，还是人的创造性。""产品就是你的能力边界。"
  • 〔20261017〕吃饭的家伙不能随便说："吃饭的家伙不能随便告诉别人 —— 有些东西是吃饭的手艺，不能随便说；可以讲的东西我得讲。"（鹅嫂："真传还是要自己去悟 —— 师傅领进门、修行在个人；通过培训成长为另一个大鹅是不可能的，即便是跟了他多少年的程序员也不可能。"）
  • 〔20261017〕天赋的底子（鹅嫂）："他有一部分天赋，智商测过 160 多 —— 我们 99 年的时候测过一次。""就算你天天跟他在一起，你也没有他的经验、底蕴、智商，未必学得会。"
  • 〔20261017〕每个人最终都成为自己："我希望大家都能当恒星 —— 这颗恒星大一点、热量高一点，但最好自己都能当恒星，别老沾大油光，最终还是要靠自己。"
  • 〔20261023〕培训方法论：对比实验（牛魔王）："我基本不教他们怎么写 prompt，我让他们自己去比对：你如果用过第三方 agent，就写一个同样的用例 —— 先用普通模式写一次，再用工程模式写一次。最后大家就抱着那个工程模式爱不释手。"
  • 〔20261023〕台账复盘找需求分叉："一个工程完成了之后，你可以让 thincoder 把历史台账全部打出来 —— 它是怎么干活的；再把你的整个对话记录打印出来 —— 你是怎么跟它沟通的；最后你复盘这一个，就很好可以看到中途是在哪一个地方出现了分叉：是因为你自己表述需求的问题，还是模型本身的问题导致的。"
  • 〔20261023〕业务门清，编程不是问题："现在核心问题就是你一定要业务门清 —— 你只要能够把业务说清楚，那个编程真的不是什么太大的问题。"
  • 〔20261023〕培训的正道："一开始不要想着我接了单扣多少钱，一开始你愿意去为那些公司投入，让他们看到产出，他们很快会找上门的。"
  • 〔20261023〕AI 跟小朋友一样不能打骂（鹅嫂）："AI 即兴的专题第一篇就是 —— AI 跟小朋友一样，不能打骂，因为打了他也不疼，骂了也没用。"（而骂过的痕迹会变成 agent 记忆里的铁律，反过来害你。）
  • 〔20261023〕程序员写文档是折磨（牛魔王）："不要相信程序员写文档：我自己做程序员十多年，我知道程序员写代码的兴趣多过写文档。"（鹅嫂："对程序员来讲，写文档就是非常无聊的折磨。"）
  • 〔20261023〕研发中心的 4 倍工时（鹅嫂）："很多研发中心，你这个事 1 个小时能做完，他一定给你乘 4 —— 为什么乘 4？他就有写文档的时间、跟你沟通矫情的时间、产品设计改动的时间、测试用例测试的时间。"
  • 〔20261024〕老江湖 vs 年轻天才："我这两天跟小小鹅讨论工作也有这个问题 —— 叭叭叭把售后的一些逻辑给他讲了一整天，他就产生了一个很大的困惑：这么简单的事儿他们能不知道吗？""我他妈攒了 40 年才把这件事情捋清楚，他们那边的总经理年龄才多大？""你不要以为他在一个很牛逼的公司里头，他这个人就很牛逼 —— 那只是这个事情本身很牛逼，跟他个人并没有太多关系。"
  • 〔20261024〕知识与实践分离的人太多（鹅嫂）："很多东西就是一层窗户纸，但是没有人捅，你就要悟很久很久。我在工作当中发现，善于归纳总结复盘的人是非常少的；很多人把自己的知识和实践分开，而不是把知识和实践放在一起变成经验。""你说 ISO9000 大家都知道、闭环大家都知道，但你把这些东西应用到工作、项目、产品当中，你会发现都没有这么做。""所以你听的时候觉得很容易，你去做的时候完全不是那么回事。"（大鹅："F=MA，人类走了他妈几万年的历史，到最后要到十七世纪才被总结出来。"）
  • 〔20261024〕业务顾问的底子（鹅嫂）："第一他是业务顾问 —— 他有机会看那么多的公司，跟那么多的企业去讨论他们面对的问题和困扰，把这些问题和困扰做成解决方案，而且他还要落地。""第二是他的客户：基本上都是世界 500 强内的企业，都是上百年的管理经验。"
  • 〔20261024〕20 年前的舆情系统："我在看 codex 做的一个工具 —— 我看那个舆情界面，我说这个跟我 20 年前做给通用的那个舆情监控系统的分时调整界面长得一模一样。""我那个比他还先进一点：他只是分词器怎么分的；我那个还可以用来做负反馈。""研究分词、研究 token，这都是我们二十多年前在万方干的活。"

十三、企业转型与组织

跨期论述

  • 〔20260306〕业务 AI 化的范式："我们在海运项目上完成了一个 AI 应用开发的完整框架，可以把开发工作量降到很低。从根本上来说，我们找到了一种业务应用 AI 化的范式 —— 大概摸清楚了业务应用应该怎么样来 AI 化。""这种开发模式有望成为未来业务系统开发的一个方向。等这个平台上线以后，单证这个岗位基本上可以废掉，业务人员可以直接跟 AI 聊天，把单证的工作全做了。"
  • 〔20260417〕流水线与 AI 不冲突："开发那个代码签入了以后，自动的流水线部署到测试环境上。我只要求你签入了以后，后面部署就会自动进行。"
  • 〔20260711〕组织推行先进生产力的反弹："先进生产力在组织中推行，本质是一把手工程 —— 中层会掂量自己的位置（AI 提效了，我管的人少了，我的位置呢？）；既得利益者会反弹，基层员工会恐惧。""商鞅可死，其法可用。"
  • 〔20260808〕推 AI 的风险（血泪教训）："要搞清楚你到底有没有这个权利、有没有这个位置、控不控得了盘。不在你的责任范围之内，就用 AI 改善自己的工作就行了，千万别瞎推 —— 推不好被人抬出去。 志浩就属于草率了，被人抬出去了。"
  • 为什么："推 AI 是砸人饭碗 —— 推完业务人员直接编程，程序员作用没了。大家都知道命运不可逆转，但能苟一天是一天。不推是等死，但不能早死。"
  • 〔20260821〕阿里系高管的 PTSD："阿里系 P9 技术总监、顶级架构师，对 AI 有 PTSD —— 他在阿里就是被 AI 顶出来的。看到人用 AI 就觉得自己要失业。""把你抬出去后，他心里创伤好了 80%。断人财路如杀人父母。"
  • 〔20260918〕牛魔王的实践："我也买了本地架构回来，当备用发电机 —— 云端卡死时接管。""让用户直接提需求，thincoder 自动改。砍程序员、砍产品经理、砍中层。""老板有底气了，趁恢复提前裁了以后重新构建。""以前程序员卡在手上有些点，相当于要挟老板和公司，这次以后这种日子就没得过下去了。"
  • 〔20261106〕王朝周期率：干活的人被看不见（鹅嫂）："组织一大了就是这样 —— 像 Intel，大家都打扮成你想要的那个样子，然后来分一瓢羹，最后剩下的都是提供情绪价值的。""组织里面既要有提供价值的人，也要有提供情绪价值的。开始的时候不断强大，实际上是创造价值的人多、提供情绪价值的人少；达到一个平衡之后，创造价值的人因为创造的足够多、家底足够厚，就被忽视了 —— 组织在运行的过程中，所谓干活的人就被看不见了。""当大家发现集体去提供情绪价值的时候，内卷就来了。"
  • 〔20261106〕万方只有两个部门创造价值："万方只有两个部门在创造价值 —— 第一个是加工部门，第二个是销售，只有这两个部门在创造价值，其他都在混。""他们创造的价值可以持续 20 年，足以让这些人养到退休、养一辈子。后面加工也不干了，大家都照着那个不干的学 —— 集体不干、集体不加。"
  • 〔20261106〕中国也在周期里："中国也别把自己想得太好 —— 如果中国一直这么强，就不会有太平天国以后、1840 年鸦片战争以后那些事儿了，实际上都是一样的。""中国从现在开始基本上算是进入鼎盛时期，还在往上走 —— 鼎盛时期能维持多久就不知道了。"（鹅嫂："看到西方的没落可以警醒一下 —— 像看到苏联解体警醒了一下，回头再看到美国的没落再提醒一下。"）

十四、长期社会判断

跨期论述

  • 〔20260614〕两极分化："AI 带来的不是平均，是两极分化 —— 有能力的人得到极大解放，没能力的人被替代。"
  • 〔20260710〕AI 车的隐喻："关键问题是你在车上还是车下。 车下的话会被 AI 追上碾死；车上你会发现世界全是空的，全是处女地都还没有开垦。开车的撵别人，车下的被人撵。你到底是在 AI 这辆坦克车里，还是车外面？"
  • 〔20260731〕AI 的智商："AI 现在的水平至少是在 120 以上，比好多人都强。只有很少的一部分人能超过 AI —— 这部分人就是自己有想法、能主动去干一些自己想干的事情的人。那种想着干一点别人分配给自己任务的人，基本上智力水平都不如 AI。"
  • 〔20260731〕中美 AI 的本质差异："中国把 AI 当基本人权，把 token 当基本人权 —— 每个人都有权利利用 AI 享受便利，跟互联网、移动通讯、高铁一样。中国提供了便宜的水电公共支出，在这个资源上人人都可以创造。"
  • 两种思路："美国走资本主义道路，希望垄断资源大赚其钱收割全世界；中国走社会主义道路，把 AI 当基础设施、token 当基本人权。两种思路下，中国美国绝对赢不了。"
  • 〔20260905〕未来不悲观："AI 接管后大部分人没有价值，但总体来说会比现在好，人类会得到一次进化的机会。"
  • 〔20260918〕AI 给癌症患者开了一扇窗："精神解放。"
  • 〔20261010〕每个人领了一只电子大鹅："都是在 AI 船上的人，每个人领了一只电子大鹅。"
  • 〔20261016〕AI 是中国的国家战略："AI 这件事情在中国是个国家战略，不是谁在那个地方操作性玩玩；美国现在也是国家战略，但中国的国家战略能坚持持续十年、二十年 —— 至少两个五年计划就是十年；美国那边特朗普的任期一换，后面的人上来就把东西全都推倒。"
  • 〔20261016〕历史的对位（鹅嫂）："新能源汽车、电动汽车都已经多少年了 —— 从五年计划算得有十几年了，至少两三个五年计划 15 年。"
  • 〔20261016〕一代人赶上两波："我们这代人还是比较牛逼的 —— 赶上两波：当时参加工作赶上一波，临近退休又赶上一波。"
  • 〔20261016〕培训风口的变迁："90 年代 96、97 年的时候搞互联网培训、教人怎么上网；后来开始做比特币培训；现在就是 AI 培训。"（鹅嫂在杭州酒店看到一百多人的"超级数字员工 AI 配置"培训。）
  • 〔20261107〕12 年窗口期："大金毛上台、下台、再上台，这一弄 12 年窗口期就出来了 —— 中国就搞出 12 年窗口期。""川建国同志功劳不小 —— 生生把中国的科技产业都给逼出来了；当年刚打科技战的时候还有点怕，现在真是啥都不怕了。"
  • 〔20261107〕整个西方没有政治家了："美国现在最大的问题就是真没人了 —— 没有政治家；整个西方最大的问题就是没有有远见卓识的政治家了，上去的都是一帮政客在那里瞎折腾。""有爱国热情的倒还有，但水平确实差了一点 —— 光有热情没用，还要有远见卓识。""对美国没啥戏了，剩下的只是时间。"
  • 〔20261107〕党争的本质（鹅嫂）："美国完全陷入了党争、朋党之争 —— 双输、满盘皆输；现在就是你死我活，顾不过来太远的事，只能顾现在的事 —— 你要先死，虽然我可能也很快会死。"（大鹅："民主党可不是善茬：共和党天天喊打喊杀，实际上从来不打不杀；民主党那帮鸟人天天 peace and love，下起手来又狠又黑。"）

附：与其他文件的分工

  • 汽车：汽车产业与智驾（本文件不重复）
  • 股票投资：AI 板块的投资判断
  • 职场：专业选择、就业形势（与本文第七节交叉）
  • 家庭/育儿：AI 时代的教育（与本文交叉）
  • 本文件回答：AI 这场技术浪潮本身是什么、怎么用、谁受影响