一周热榜

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？

过去几年里，人们一直在说科技是邪恶的。那么，有哪些软件科技的例子，还能让你感到乐观呢？

这只是人们津津乐道的一种说法，因为它听起来不错。或者也许是因为它让 AI 听起来不那么可怕，甚至更容易接受。“别担心。AI 只会取代你工作中重复的部分。” 但如果你花一分钟仔细思考这种说法，就会意识到它有多么荒谬。 人类已经知道如何自动化重复的体力劳动和数字劳动，而且我们已经通过使用机器和计算技术做了几十年甚至几个世纪。简单来说：如果它是重复性的，那么你根本不需要 AI 来自动化它。 事实上，我们希望 AI 自动化的任务恰恰是那些不重复的任务。这才是 AI 的全部意义所在。 我们怎么会从 AI 的最初目的，变成声称它会去做我们已经做了几十年的事情？这些说法从何而来，为什么人们会相信它们？

独立开发者。沙发土豆。打造一个独立的开源深度研究工具。 它在多项指标上超越了谷歌、OpenAI 和 Perplexity：<a href="https:&#x2F;&#x2F;veritas-test.neocities.org&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;veritas-test.neocities.org&#x2F;</a> （请翻译，这是德语） 伙计们：让我们用起来。因为知识不应该被锁在付费墙后面。

我是一名 DevOps 工程师，最近开始认真尝试 AI 辅助编码，看看它在实际工作中到底有多大用处。<p>它会检查：<p>- HTTPS 重定向 - SSL 证书有效性 - 混合内容 - 基本安全标头 - HTTP/3 支持<p>AI 在速度方面帮了大忙——脚手架、样板代码和快速迭代。但测试、边缘情况和审查与安全相关的逻辑很快就提醒我，AI 并不能取代理解。你仍然要对你发布的每一行代码负责。<p>这主要是一个学习项目，并非旨在取代完整的安全扫描器。我欢迎任何反馈、错误报告，或者关于缺失或误导之处的看法。<p>请查看：https://httpsornot.com