Sam @samchueng
龙虾出行业务负责人｜打造 AI 出行助理 让订机票、酒店、打车像有顶级行政助理一样简单 https://t.co/pN60sT84LU 招人中，欢迎优秀的人一起做点不一样的事 rideclaw.ai Shenzhen Guangdong China Joined March 2009-
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强烈推荐大家都去看这个跟workbudy产品负责人Jason的深度对谈播客， 另外关于腾讯workbudy，我说个暴论，你看100篇那些AI写的教程文章，都不如抽1个小时好好看看腾讯官方出品的这期播客，太他么深度了，干货拉满！ Jason分享了一个关键判断让我印象特别深：2021年他曾计划培养孩子学习编程，到2026年发现这个方向已经失效了，在AI的加持下编程本身不再是稀缺技能，洞察力、审美品味、逻辑清晰的语言表达能力，才是AI时代真正的核心竞争力。 还有这个文科生的故事，英语文学专业的前媒体人，一行代码都不会写，就因为自己攒了7000多首杜比全景声的歌，Excel卡到打不开，找外包又说不清楚需求，被逼得没办法开始摸AI编程工具。 你以为是AI两下给他把App生成出来了？根本不是， 他说前前后后开了40多个对话窗口，文件拆得乱七八糟，环境部署从头啃，踩了无数坑，磨了好几个月，才真的把那个杜比音乐App做出来，现在都更新到3.2版本，正经上架App Store了。 那他为什么没放弃？ 他说AI会在他做对一点点的时候，蹦出来一句“你这个思路很清晰，像个成熟的产品经理”。 卧槽，就这一下兄弟们应该懂吧， 我们这种在否定式教育里长大的东亚小孩，太吃这一套了。 很多时候你不敢开始，其实不是懒也不是笨，是脑子里那个“你不行”的声音太大了。 咱们从小到大做什么都先被挑错，刚迈出一步就有人说你这不对那不好，久了你自己都信了，你就是做不成事。 但是AI不judge你，不骂你，不会翻个白眼说这都不会，你做对一点它就真心实意夸你，直接把那个压了你几十年的声音盖过去了。 播客里WorkBuddy的产品负责人Jason说，2021年他还在规划以后要送孩子学编程，2026年回头看，这个想法已经不成立了。 我以前以为，只是因为写代码的门槛被AI踏平了，现在才懂，被踏平的根本不止是代码门槛。 以前我们想做个东西，不仅要会写代码，还要有颗大心脏——被bug卡一周，被前辈骂写的什么垃圾，被环境配置搞到崩溃，90%的人在第一步就被劝退了。 现在AI不仅帮你写代码、查bug，还给你当啦啦队，把你那点被打击了几十年、碎得渣都不剩的信心，一点点给你拼回来。 你看现在满屏都是MCP、Agent、Vibe Coding这些新名词，好像你三天不背就要被时代抛弃，大家课买了一堆，一个工具都不敢打开，但实际上哪有那么玄乎啊🤣 当然了，如果你从小在夸奖里长大，内心强大到根本不需要别人给你托底，可能get不到这个点。 但如果你和我一样，总怕自己做不好，怕出错被笑话，迟迟不敢迈出第一步，真的不用上来就想做个上架的App， 不如今天就花半小时，让AI帮你写个批量改文件名的小脚本，或者整理下你乱了半年的文件夹。 你会发现，你根本不是不行，只是之前从来没人，在你做对一点点的时候，认认真真跟你说一句“你做得真棒”🥹🥹 焦虑这东西，站在岸边看永远觉得水很深，脚伸下去才知道，原来不仅水不深，还有人在旁边扶着你，跟大家共勉！ 评论区是我对51分钟的文字版总结👇
红杉 AI 大会上，Karpathy 聊了近 30 分钟，把过去几个月编程范式的剧变讲透了 从"软件 1.0/2.0/3.0"的框架，到 MenuGen 项目里"神经网络直接把图片渲染进菜单像素"这种细思极恐的例子 还有"参差智能"(jagged intelligence)、"animals vs ghosts"这些他自己独创的概念。 这是一个真正在大模型一线写代码、踩过坑的人，把 2026 年最前沿的认知浓缩成大白话讲给你听。 章节： 00:30 作为程序员从没这么落后过 01:02 去年12月的转折点：从"能用的AI"到 vibe coding 03:35 软件1.0/2.0/3.0：编程变成了写提示词 04:04 OpenClaw 安装：复制粘贴一段话给 agent 就是新时代编程 04:49 MenuGen 的故事：从写代码到"给 Gemini 一张照片" 05:37 Nano Banana 直接把菜品渲染进像素，整个 app 都成了多此一举 06:11 软件3.0范式 08:07 MenuGen 例子的推演：完全神经网络构成的计算机 09:40 AI 到底为什么在有些领域强、有些领域弱 11:14 经典例子：strawberry 里到底几个 r，到走50米该不该走路去洗车 12:24 国际象棋的秘密：GPT-4 突飞猛进是因为训练数据加了棋谱 13:39 给创始人的建议：可验证性能让你自己做微调、蹭上RL红利 15:46 vibe coding vs agentic engineering 16:54 "10倍工程师"过时了，现在顶尖的人远不止10倍 18:21 招聘该怎么变：别再考算法题，让人做一个能扛住攻击的大项目 19:36 人依然要把关审美、判断力、taste 20:37 Spec 比 plan mode 更重要：把关顶层设计，细节交给agent 21:51 API细节(dim/axis/reshape)已经不用记了，但底层原理还得懂 22:13 品味判断力会不会贬值？ 23:31 参差智能：我们不是在造动物,是在召唤幽灵(ghosts) 25:17 agent 能自主行动后的世界 25:27 一切文档依然是给人类写的——Karpathy最讨厌的痛点 27:43 智能变便宜之后，到底什么还值得深入学习 28:06 那条让他难忘的推文："你能外包思考，但外包不了理解"
被微信“小微” 灰度到了，你们有什么想问？，操作小程序的方式目前还不是 skill，有点类似于豆包手机，是直接操作小程序 GUI 的； 可能 发私信、发群聊，但不能发朋友因圈； 也不能读取你的聊天记录，私聊和群聊的都不行，属于用户隐私；可以查和总结公众号的文章，这点非常好。
最具备中国社会主义特色的交通方式，当属中国铁路（普铁+高铁），10万亿的资产，年营收超1万亿，利润还不到50亿，同时要兼顾公平、效率和均衡，撑起整个国家14亿人的长距离流动。
航空业确实是看起来高大上的苦逼生意，重资产，竞争激烈，缺乏定价权，又极其容易受到油价波动冲击。国内三大航司，2025年，平均每个航班才赚5000元。
深圳大湾区做 AI 创业的魅力，是技术离场景很近。模型刚有一个新能力，就能马上去工厂、门店、车间和办公室里验证它到底有没有用。
AI 人才培养不能只教工具菜单，更要训练三件事：把问题说清楚，把结果验明白，把流程沉淀下来。工具会变，这三件事会一直值钱。
AI + 出行最值得期待的，不是某个单点功能突然惊艳，而是整个旅程越来越少打断：路线、停车、换乘、充电和提醒，都像一个安静的出行助理。
用 AI 久了会发现，它不是万能答案机，更像一个很会接球的搭档。你把问题抛得越清楚，它回传的球就越容易直接进攻。
深圳大湾区的 AI 创业有一种很特别的气质：想法不太愿意停在 PPT 里，大家总想尽快接上设备、场景和真实客户，让模型到现实里跑一圈。
AI Agent 做得越好，人反而越需要清楚自己的目标。因为执行会越来越便宜，真正稀缺的是判断：什么值得做，做到什么程度，什么时候该停。
女儿小火星今天说，AI 如果很聪明，应该也会怕爸爸妈妈生气。我问为什么？她说：因为再聪明，也不能把玩具自己收好。
好的 AI Agent，不是功能堆得多，而是能替你把一次次小判断做稳：该查什么、问谁、什么时候停。人省下来的不是点击次数，是注意力。
现在用 AI 写东西最大的副作用：以前卡住会怪自己没灵感，现在卡住会先问一句，是不是我的 prompt 也需要反思一下人生。
招 AI 人才时，简历里的模型名没那么重要。更值得问的是：遇到不确定的问题，你怎么拆？怎么验证？怎么把一个模糊想法变成可交付结果？
AI + 出行的下一步，不只是自动驾驶，而是让每一次移动都更懂上下文：赶时间、带孩子、下雨、换乘、停车，这些细节才是真正的体验差距。
Carlos Lebron @carlosml
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nekocode @nekocode_cn
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李新宝 @lixinbao_X
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Alex Chen @AlexChe31659937
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