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在推特上，Claude Code 的创建者 Boris Cherny 最近表示，Claude Code 中近乎 100% 的代码都是由 Claude Code 编写的，他个人已经几个月没有写过代码了。另一条来自 OpenAI 员工的推文写道：“编程一直很糟糕 [...] 我很高兴它结束了。” 这种“终于摆脱了”的态度真的让我很恼火。它把编程框定为一个我们终于可以摆脱的必要之恶。 具有讽刺意味的是，我的目标与此类似，只是原因不同。我也想少写代码。 少写代码是因为代码等于责任。少写代码是因为“代码越多，问题越多”。因为糟糕的代码就是技术债务。因为错误是不可避免的。少写代码是因为活动部件越少，出错的可能性就越小。 我坦诚地说，我喜欢删除代码胜过编写代码。所以，我对释放一个人工智能代理来生成我没有机会完全理解的大量代码持怀疑态度，这也许并不令人惊讶。 对我来说，编程本质上是关于构建知识的。软件开发是知识工作：发现我们不知道我们不知道什么，识别我们知道我们不知道什么，弄清楚真正的问题是什么，并解决它。 而这些知识必须存在于某个地方。 当有人说“我不再写代码了”时，我听到的意思是：“我把知识工作塞进了一个黑盒子里。” 对我来说，两者之间存在真正的区别： - 用语言表达的知识（人工智能可以无限量地生成），和 - 在人脑中凝固为联系的知识。 后者不是一个文本文件。它不是你的“技能”或“珠子”。它不是数百行 Markdown 垃圾。不。它是一个心智模型：系统是什么，为什么是这样，哪些是可以安全更改的，抽象提供了什么杠杆作用，以及脆弱的假设在哪里。 我一直带着我正在使用的代码库的心智模型。在我脑海中，它不是“代码”，不是语言和语法意义上的。它更像是一个“思维宫殿”，我可以走进其中，打开门，关上门，翻新，拆掉一堵墙，增加一个新的侧翼。它发生在直觉和智力融合的层面。 我并不反对进步。最近，随着发生的一切，我开始将代码分为两类： - 我不需要在大脑中建模的代码（低风险，遵循既定惯例，可预测，易于验证），和 - 我忍不住要在大脑中建模的代码（业务关键，新颖，实验性，或引入新模式）。 我很乐意将前者委托给人工智能代理。后者是领域知识和系统理解真正形成的地方。这就是它变得有趣的地方。这是有趣的部分。而我的“思维宫殿”渴望与它保持同步。 你是否担心理解代码在某种程度上是可选的这种新兴观念？

大家都知道塔吉特（Target）的市场营销人员通过顾客的购物记录，推断出一位少女怀孕了，甚至比她的父母还早知道这件事。有人研究过大型语言模型（LLM）预测用户细节的能力吗？如果研究过，用户需要和LLM聊多久，在对话中泄露多少个人信息，预测才会变得准确？ 我能想象一个可怕的场景：在几个月里，我偶尔向ChatGPT提一些技术问题，OpenAI就掌握了向我推销新袜子的最佳方式，甚至在我自己知道会怎么做之前，就能预测我在某些情况下的行为。网上似乎很少讨论这个问题，这很奇怪，也许是因为这方面的研究确实还不多？

我们开发 TabChop 的初衷是，因为分账这件事至今仍让人觉得异常麻烦。有人下载了 App，结果扫描账单不准，界面又不好用，最后半桌人都放弃了。<p>在经历了无数次“解决方案”演变成未决请求和 Venmo 混乱的晚餐后，我们想要一个能简单奏效的工具。<p>TabChop 从账单开始。拍张照片，分享一个短代码，每个人认领自己点的菜。你可以实时看到账单更新，大家认领菜品的过程一目了然，再也不会有“谁点了什么？”的困惑。<p>我们还存储了每个人的 Venmo、Cash App 或 Zelle 信息，分账完成后，只需一键支付。再也不用尴尬地询问该付给谁，以及付多少钱。<p>我们的目标很简单。没有摩擦，没有计算，没有尴尬。只需一种无痛的方式来分账。

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