阑夕

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北京逐鹿畅想信息技术公司 CEO

3枚勋章

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  • 又一次以1亿人民币起价的年薪为筹码的跳槽。
  • 前几天,广州市总工会发了一份蓝宝书,主要统计了各个主流行业的劳动者薪酬概况,其中关于「铁人三项」(跑外卖、开滴滴、送快递)的数据很反直觉:
    跑外卖是三项里平均薪酬最高的,年收入达到15万人民币,而开滴滴的年收入则是13.7万人民币,送快递是11.7万人民币。 当然,这是广州市的平均数字,不是全国的,作为一线城市,相对偏高是必然的,但15万的平均年薪,还是相当可以的。 再就是因为这种工作形势不存在过大的收入差距,那种「平均起来算一算,个个都是王百万」的统计偏差不太容易出现,广州市总工会同时也公布了中位数,跑外卖是14.7万人民币,和平均数非常接近。 如果算上工作时长的话,「铁人三项」都属于多劳多得的类型,每天超过8个小时是常态了,从工作强度来看,送快递>跑外卖>开滴滴。 有92.6%的快递员日均工作在9小时以上,甚至有56.5%会超过12个小时,这个劳累度有点太顶了,而外卖骑手虽然也有95.1%日均工作超过9小时,但超过12小时的没那么多,占到19.7%,最容易收班的是网约车司机,只有59.9%会每天工作9小时以上。 这也解释了为什么年轻人宁愿跑外卖也不进厂的老话题,报告里也统计了制造业的薪酬,按岗位算的话,普通工人的年收入只有6.3万,中级技术是9.5万,高级技术是12.5万,要到部门经理,年收入才会超过跑外卖,一下子拉升到26.9万。 至于在厂里可以交社保啥的,我只能说,在打零工的大部分人眼里,一份工作要交社保是缺点而不是优势,注意,我不是反对交社保啊,陈述客观事实而已,有意见的去跟他们上课呗,别缠着我不放。 很多人可能还是会对这份数据表示存疑,我看了统计方法和样本采集,没发现毛病,所以。
  • 月初,小红书办了一场黑客松,包了张江科学会堂整个场馆,把200个开发者关在里面48小时,靠产品决出吃鸡选手。
    如果还用旧的眼光看待小红书,这显然不是它该做的事情,但在相继举办了独立开发大赛、成为谷歌I/O大会首席内容合作平台之后,闯入黑客松这条赛道,几乎可以说是顺理成章。 和大多数社区产品会受困于基本盘而撞上发展瓶颈不同,小红书这些年来不断外延用户边界的实证,反而不太见得到先例可循,从二次元到游戏再到科技,所到之处,皆有城寨。 这就有点意思了。 加缪说过,了解一座城市的方法,就是看里头的人做什么,爱什么,以及如何死亡。 那么,透过小红书的这届黑客松,我们可以找到的答案或许不止一个,既有这个平台是怎么指哪打哪反复破圈的,也关乎那些新鲜的人又是怎么一茬茬的长出来的。
  • 把200个开发者关48小时,小红书是怎么想的?

    1天前
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  • 现在很多互联网公司在同时做两件事情:
    一件,是在内部大范围用AI替代技术工种,比如前端; 另一件,是在招聘前端这种岗位时,试题要求手写代码,面试官就坐在旁边看你敲键盘,以避免招进啥也不懂、全靠AI的混子。
  • 我记得2023年的时候,Reddit有人发帖说他在飞机上看到旁边的乘客全程用ChatGPT来写报告,PPT模版还是麦肯锡。
    然后这人就吐槽说,甲方知道自己付几百万美金的咨询费给麦肯锡、对方就拿20美金一个月的AI来对付吗? 不过当时的评论区大多都还是在嘻嘻哈哈,用草台班子理论一笔带过,3年过去之后,甲方和乙方都在为多余的预算和人力还债; 当员工用AI完成自己的工作后,咨询公司会很快意识到其中的矛盾,为什么我不直接用AI呢?为什么要雇人来当AI的操作员?这和以前电梯里会安排一个人帮人按按钮有什么区别? 而掌握预算的上游公司也很快被模型厂商安利了平替方案,都是在用AI干活,你们为啥不直接来用、而一定找软件公司当中间商呢?这就是造成SaaS危机的根本逻辑。 黄仁勋说,用AI的会淘汰掉不会用AI的人,但他没说出口的后半句是,当你把同事都淘汰掉了,下一个要被优化的就是你自个了,我不入地狱谁入地狱,甘愿燃烧成舍利子才是AI教徒的最终归宿。
  • 滴滴上个月发2025财报时,行业里就有关注了国际业务的强劲增长。根据财报披露,滴滴国际业务2025全年共计45亿单、GTV达到了1170亿,Q4单季度增速更是接近50%,不可谓不凶猛。
    不过我要说的也不是中国企业反扑全球,去挑战Uber和Waymo这种陈词滥调,而是再单纯用打车软件去定义滴滴已经不合时宜了,这还得结合它业务侧的变化来看。 前两天滴滴向外展示了与广汽埃安合作的新一代Robotaxi车型,虽然在各家出行巨头都在押注Robotaxi的背景里,这算不得什么大新闻,但要结合滴滴海外业务的增长再看,事情就很微妙了。 要知道,由于政策和民众的接受程度不同,海外自动驾驶技术和现有出行网络是相对分离的,Waymo有技术领先不假,但真正能把无人驾驶出租车服务落地的,目前也仅限于美国的6个城市,而Uber虽然有出行网络基础,但自动驾驶技术层面不说路边一条,也是寸步难行;至于马斯克把Robotaxi画成特斯拉最新的大饼,也难免要面临天问。 但滴滴不同,它手里不光握着日均数千万单的真实出行需求,国内的城市政策也更加友好,比如此前试点的广州黄埔已经向用户开放了Robotaxi服务,在App上叫车,来的可能是人开的,也可能是没人开的。 滴滴自动驾驶CEO张博将其称作「混合派单」,认为基于已有的成熟平台去提供人工驾驶和自动驾驶混合网络,是目前L4冷启动的最优解。 这其实是很灵活的做法,技术不成熟的时候有人兜底,成熟了可以补充运力,滴滴要做的,是在合适的时机把Robotaxi一辆辆加进既有出行网络,无需从零开始教育市场。 再往深了看,是中国电动车产业链已经在全球建立了成本和技术优势,而电控系统天然比油控系统更适配无人驾驶——控制电机比控制传统的传动轴要简单的多——所以滴滴更占优的地方,在于它能输出中国在电动化和智能化上积累的整条能力链。 这就是我要说的结构变化,滴滴以一种意想不到的方式长出了第二条腿,相比于一座座城市的「空降式」普及,自动驾驶也可以在已有的出行网络里「长出来」,过程更加丝滑、安全,且容易让公众接受。 同时,纵观滴滴的国际化布局,滴滴在自动驾驶的未来发展上则拥有更大的潜力,这个行业正在换一种方式讲故事,而滴滴恰好站在了那个叙事的交叉点上。
  • 在OpenAI创始人那篇著名的博文「温和的奇点」里,他畅想了一个能由机器人制造更多机器人的未来,全球的生产力终将脱离人口上限,进入指数级的增长时代。
    在物理层面,受制于材料、资源等因素,这种想象或许还是充满了科幻成分,但在软件层面,AI「复制」AI的行为,早已启动。 就在上个月,AI编程产品TRAE,把IDE内置的SOLO模式做成了独立的客户端,包括桌面和网页两大形态。 这么做的好处显而易见,摆脱了传统的IDE环境之后,那些非专业用户——产品、设计、运营、数据等从业者——都能在他们更熟悉的对话场景,「使唤」一个任劳任怨的AI工程师。 不过这也不是重点,重点在于,这个SOLO独立端,基本上可以说是,SOLO自己开发的⋯⋯ 整体来看,AI始终是最核心的代码产出者,程序员们也是全程通过SOLO模式编写SOLO独立端,在超过100万行代码的总量里,来自AI的贡献率高达93%,「吃进去的是草,挤出来的是奶。」 这一年来,信号已经强烈得不能再强烈了,整个软件工业的作业范式,正在发生巨大的改变甚至动荡,而什么值钱、什么不值钱的标准,也在被反复修订和打脸。 是的,「你已经是一个成熟的AI了,要学会自己养家糊口了」,这早就不是一个段子了。 唯一不变的,是变化本身。 · · · 把时钟拨回到更早一些,麦当劳的CEO克里斯·肯普钦斯基被骂惨了,这并非是因为他做了什么伤天害理的事情,只是在一次试吃新品的直播里,他对自家汉堡的品尝过程,堪称「灾难」。 就像是在啃一节电池,他只咬下了汉堡边缘,随即就开始拿纸擦嘴,甚至连吞咽动作都看不到,这种假惺惺的作态,让他顷刻间成为众矢之的,也为竞争对手献上了助攻,汉堡王、Wendy's的CEO纷纷出镜表现对自家汉堡大快朵颐的画面⋯⋯ 公允地说,克里斯·肯普钦斯基只不过是让身体本能战胜了职业精神——作为一个长期注重饮食管理的精英白男,汉堡这种加工碳水确实会让他无法下咽,但连高管都不热爱公司产品的违和感,自然无法让消费者投出的信任票。 之所以想到这个事情,是因为在看到TRAE团队对于「SOLO开发SOLO」这个选择的解释里,就提到了这么做的基本逻辑: 如果真的相信AI Codibg,那就不应该只把它当成销售话术,自己有没有投身其中并取得结果,是最有说服力的广告。 于是就有了TRAE团队把最重要的项目当成试验田的最佳实践,通过「口喷」的方式,SOLO成功复制了自己。 生物学的理论认为,复制是生命的基本能力,也是影响生命存续的关键特征之一,这么说可能有些形而上,但AI这几年来——尤其是最近一年——的提速发展,是真的在一次次的推翻它只是一个「更好用的工具」的认知。 最早的时候,AI的「副驾驶」定位深入人心,以致于微软挑中了Copilot来为旗下AI助手命名,但很快——我揣测的——微软可能就已经在后悔了。 因为AI开始抢方向盘了⋯⋯准确的说,是随着MCP、CLI等基础设施的完善,AI有了行动力,可以自主的去完成工作,人类反而被放在了观测位上。 以编程为例,需要人类手动补全的情况一直在大幅下降,在TRAE的开发者社区里,有重度用户表示,一年下来他有30万行代码是从TRAE里生产的,其中Tab Tab的次数,仅有12次。 换句话说,时至今日的开发者,已经不再需要亲力亲为的开发了,他们适应担当的新角色,更接近于管理者,事前委派任务,事后审查成果。 而在「SOLO开发SOLO」的流程里,抢过方向盘后的AI,连该往哪里开的路线规划,都包揽了。 · · · 团队用「痛并快乐着」来形容面对AI编程能力迭代的心理,年初的时候,AI还只是一个给自己打下手的牛马实习生,到了年末,它就已经在自己给自己派活儿了。 还是以SOLO自己给自己做客户端为例,可能很多人会先入为主的认为,那93%的代码水分很大,程序员依然需要频繁的发起对话,来告诉AI该怎么做,而这些对话——「还是报错」「别改命名规范」「就改这里别的地方不用动」——则不算代码占比。 怎么说呢,一年前的开发模式,或许是这样没错,但版本早就更新了⋯⋯ 根据我看到的,TRAE团队分享了他们的做法,是由功能负责人和SOLO协作,并不急着开始写代码,而是先让AI输出完整的技术方案,确保执行路径符合预期,避免后期可能出现的大规模返工情况。 事实证明,这种前置化的对齐程序,起到了「磨刀不误砍柴功」的显著效果,而开发者的主要工作,则投入在架构设计、复杂逻辑和琢磨创新等层面。 随之而来的一个变化是,人类和AI之间的对话,逐渐由长时间异步任务取代了实时反馈,这说明,拿AI当锤子找钉子的范式成了过去式,把工作说清楚了,AI就自己去解决问题了,人类的干预,变成了「非必要不发起」。 Skill也是这半年来最大的工程化创造,虽然蒸馏同事的梗确实百看不厌⋯⋯在让AI尽快从实习生「转正」这件事情上,Skill功不可没。 经济学里有个概念,称作「摩擦成本」,在办公场景里,摩擦主要体现在员工之间的想法不一致,所以公司里才有无尽的会议,没人喜欢开会,但会就是开不完,因为只有沟通才能降低摩擦。 就像上面提到过的,AI Coding的协作趋于异步,相当于给AI开会的必要性也大大降低了,把资深工程师的经验封装成Skill,让AI可读写、可效仿,不但提高了人机找到最优解的效率,也是在系统性的抹掉「摩擦成本」。 而企业,也乐见这种对于研发资产的可靠沉淀,都在说AI实现了「一人成军」,最重要的当然是,它在能力上得对齐最优秀的那个人,而不是向平庸无限靠拢。 · · · TRAE并不是第一个试图让AI当「造物主」的,今年年初,Claude Code的负责人鲍里斯·切尼就摊牌了,这个为Anthropic日赚斗金的产品,有90%的代码都是它自己写出来的。 作为资深程序员的鲍里斯·切尼说,在他的职业生涯里,从未像今天一样充满乐趣,脏活累活都可以甩手交给AI去干,自己只需要把时间投入在最值得创造的地方: 「我们也许在亲历一个时代的结束,工程师(Engineer)的岗位要消失了,取而代之的将会是构建者(Builder)。」 不过在「SOLO开发SOLO」的实操里,来自TRAE团队的复盘相对更为现实一些,认为当下还是处在量变积累阶段,尚未突破质变,个人的速度是提升了,但组织的速度很难同比提升。 这倒是符合行业里的流行论调,个体适应AI如同小船调头,可以灵活自由,但组织融合AI就像巨轮转向,会有很长的滞后性。 但在整体方向和终极目标上,全球顶尖的科技公司大概是没有分歧的,就像黄仁勋说用AI的人会淘汰掉不会用AI的人,换成公司这种组织也是一样,越早进入AI Native维度的公司,越快享受新的世界。 再举个例子,我们都知道,中国安卓市场的碎片化极其严重,要让App适配不同的共同市场和移动设备,需要消耗大量的开发资源,包括至今仍有批评声瞄准那些不上鸿蒙的App,认为这是在轻慢国产系统,这种人力紧缺造成的厚此薄彼,没有开发者会主动为之。 而「SOLO开发SOLO」这个例子就提供了一种曾经遥不可及的可能性,让AI去开发各个分支版本的App,适配、上架、维护都能高度托管,开发者只需要负担少量人力,管理整个过程不出错即可。 这就是生产力的革命。 据说Meta内部搞了一个游戏化的排行榜,给全公司8万多名员工的Token消耗量排座次,从青铜到钻石的段位一应俱全,CTO公开表示公司报销Token的预算不设上限,意思是让员工应用尽用。 尽管这个事儿因为画面过于抽象而引起了不少嘲讽,但本质上,鼓励AI编程和水电一样渗透到软件工程的毛细血管里,乃至倒逼企业生产体系的再造,是没毛病的。 代码自由的未来,是产品自由,产品自由的未来,是创造自由,工业时代已经带来了物质的盈余,AI时代即将带来智能的盈余。 那么什么是稀缺的呢?终究还是那个拍板决定「就这么干」的人,是知道在哪里「画一条线」的人。
  • 当AI开始「开发」自己

    2026-04-13
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  • 好像有那么一点道理⋯⋯
    天天开心圈
  • AI 造富神话

    2026-04-12
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    04:57
  • B站UP主花叔v火了,在GitHub上扔出了一个叫「女娲.skill」的开源项目,四天时间星标数直接冲上六千。
    视频里演示了如何用女娲.skill 把罗永浩、乔布斯、马斯克、芒格等十七个大佬的思维方式,蒸馏成一个个可独立运行的AI分身,让大佬的AI灵魂为自己打工。 skill蒸馏出的不只是角色扮演,而是提取了他们的心智模型,让他们能够为自己出谋划策。最关键的是没有任何门槛,只要一句话,AI就能帮你蒸馏名人,全程也不需要你懂代码。其实脑洞大开一点,完全可以蒸馏你的老板,让老板帮你写汇报做决策,你也可以蒸馏自己,让AI更懂你的需求,甚至超越自己。 刷到这条视频的时候顺手翻了翻评论区,发现B站用户聊AI确实用得挺嗨,有人在讨论蒸馏逻辑的优化方向,有人贴自己的部署方案,一群人在认真琢磨怎么把一个开源工具用得更好。 总之,女娲.skill真的值得看一眼。
  • 不能只有我一个人……
  • 突然在视频模型竞技场杀到榜一的HappyHorse真是阿里ATH做的的⋯⋯
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