我讲老实话
扣烂不烂没啥关系
好的AI扣比杂鱼工程师强多了
以前能上线现在为啥不能
AI操控者有sense固然很有效率
没sense用久了也知道怎么修
目前工程师优势是能快速找到问题原因
但是未来AI越来越强大
有sense的人会越来越多
工程师这时间不快跳出来自己创业
未来优势会消失殆尽
我目前做的东西一行代码都没写
一行代码都没看
也没什么是修不好的
你要说我就写web类的服务当然没问题
事实上现在软件的东西90%以上都web啊
那换句话说现在写web的真的要快跳
题外话前阵子写了一下LVGL也没啥问题
我是不太清楚有啥不能写的就是
然后那些瞎扯人类工时算年月的专案
叫我用AI去写的就省省吧
没那个闲算力搞这个五四三
最近正在组龙虾大军帮我写专案
算力荒得很
参考一下龙虾大军图
https://i.imgur.com/jfjgrOC.jpeg
※ 引述《shinew13》之铭言
: 最近许多公司 不管是美国还是中国 或者其他地区
: 开始都让产品经理去尝试用vibe coding去实作概念 去市场试水温
: 然后慢慢有一些效果后 再回头让工程师去把这坨code改成可以部属的PoC或MVP
: 也因为这样 老板们就认为 少少几个工程师 配上PM+AI
: 就可以快速打造各种产品
: 殊不知这变成一种灾难
: 需求变多 烂code一堆
: 当你要一个一个把这些扣都转成可用的内容
: 就算用上AI也是需要不少时间
: 而这时候老板就会说 你怎么那么慢 AI不是已经可以快速做好吗?
: 当你开始解释的时候 在老板听来都会是借口 因为PM一天内就把那陀扣搞出来
: 不知道有没有先进后辈能否分享怎么合作的?
: 感温

这时代的软工只能是干大事跟nothing ，创业真的是必然

老问题 有法规限制的领域或冷门的目前都没办法

我对冷门的没办法其实存在着很大的问号有法规限制的部分透过间接隔离还是有机会的

冷门的东西可以用 只是要先用足够的资讯而这些就是那些公司的价值法规的问题除了模型和资料以外 还有的问题是成品会产出违法的结果这就回到开spec的问题我认为这会吃重个人的基础能力

我觉得不管怎样 至少一两年内 个人的能力还是关键因子

@jack529 是不是 2/22 有看 Jserv 的课程直播 XD

听说@能召唤 有人试试吗

冷门的东西可以看各brench拔掉公开资料之后的表现

不管冷门或法规都会有新创出来挑战现有巨头啦这波就是会逼着管你什么公司，不导入AI就准备被打下来

欸欸欸 低调齁 这样我怎么继续打电动混专案

比如swe bench pro, CL-BENCH然后觉得AI门槛低的是不是没见过AI越用越傻的人这样的人会比想像的多

越用越傻 啊就人的问题 怪我囉？反正我能轻松赚钱就好乐观是现在爽爽赚 悲观是这种玩法 时日不多

所以那些公司也开始用AI了有法规需求的SaaS没有这种护城河的就等著被资源更多的取代

AI确实有缺点啦，用别人的AI越用越傻、做自己的Agent越做越累，大概这样

@clh960524 没错哈哈哈哈以前是想法不值钱，现在根本已经反过来了

CL bench就是没在训练资料的上下文能力，结果是上下文搜寻还行，但是应用能力很差https://youtu.be/9BeSsdpqzuc?si=0jRl6bHqVOQ-8sQu不过我平常工作是没用到什么冷门或限制条件非常多的场景啦，现在就很够用了。冷门的领域工作者反而要感谢大模型没办法覆蓋，如果哪天巨头们突然想起来要攻陷冷门领域都办得到，成本问题而已现在冷门领域没覆蓋到，反而是创业的蓝海，趁巨头还没注意到先赚一票看看

软件90%以上都web是认真的吗？光是嵌入式系统上就一堆app 跟driver 了，这些只占不到10%？

好啦我形容不够精确，做application的，web仔app仔，DevOps 仔什么仔的这些我都归类在好取代的90%内。能不被取代的不到10%。

Jserv 最近有聊agent coding吗作业系统 的agent coding 情况是怎样啊?AI 没有硬件的spec 不能做韧体未来硬件厂 应该会弯成agent化 网页都被弯成agent化了所以 韧体和作业系统 蒐集需求后也可以慢慢叠代了理论上 AI 直接用组语开发也不是很远的未来前面有大大说 看不完规格 无法教育AI总有人教育ai 能够看完所有规格

会不会有些工作，根本没规格，或全世界的人都不知道怎么做才好？真的别老是用自己的专业在看别人专业。最近我在研发手机可跑轻量化图片生成模型。搞了一个月，各种AI工具，，包括Claude code都很废。 没一个比人还聪明的。AI生成的code基本上都没常识的在乱凑。正常有研发能力的随便写都比AI强。谁能在网络上或论文找到，超轻量图片生成模型的程式码或规格？ 连Snap Gen论文内容都没写清楚好吗。这世界上有非常多的软件专业没规格，AI做不出来。现况就是，我随便说一个我自己工作上开发的功能，AI就是做不出来啊。简单日常一点的。现在AI写code，解析PDF的表格，遇到复合表格，合并格子的解析就常常出现错误。还不如人写code用规则与辞典去解。AI确实在许多人日常工作，没办法很顺利使用阿。天天讲AI取代工程师，我真的一直没体会到。有Spec,但AI做不了的情况也太多了。光是解析常见电子零组件大厂的Spec ，pdf文件内容。所以AI就做不到了，一堆错误。

手机生图参考Draw things, pdf先转成md再校稿就好

很多vendor提供的spec 里面，有些register 的定义不会写在里面，要自己去问vendor才会知道那是干嘛的跟怎么用，要说取代工程师，我觉得还有一段路要走

这就是大家需求不同啊，然后彼此不了解，所以看法不同。我查了一下draw things走云端，而且非制造业企业内部工作所需的图。与各公司On-premise的需求不同。看起来可以train lora，但Lora控制效果就一般，也不符合商用需求。模型大小与计算量，也不符合我工作场景要的edge需求。随便下载个flux，能生出公司内部要的图吗？而且能在一般工作电脑上跑得起来吗？不可能吧。

楼上你这个限制太多了，就算是人写的在你这么多限制条件下也几乎很难写出来要好要快要便宜，就算人工写也写不太出来而且你说人写程式去解析pdf比较强，那这个“程式”如果让AI写，而不是让AI“直接解析pdf”，你真的觉得AI写不出来“程式”？

没有喔，正常有在做AI的，有点正常能力改一下模型架构轻量化，再改一下loss，基本上就符合公司内部工作需求。我就是这样做。但AI都在乱写，我自己人工写反而更快更好。所以我一直强调：不要用自己的专业知识，来论定别人用AI写code好不好做。只会鸡同鸭讲而已。你不懂别人专业，硬要扯别人的专业用AI好不好做，何必这样。

大模型公司自己都在用AI迭代了，应该要给AI看完代码再叫他写。直接从无生有或想要一句提示词完成整个repo调整本来就很难那些图模型公司也都不自己手刻了

不用跟铁科伯那个id认真啦

我就是给AI看完代码再叫他写啊。AI真的不行啊，写程式时各种模型修改的观念就错误百出。真的别用自己不懂的专业在哪秀下限啦。别人的工作内容你好像很懂？叫你做，你又做不出来，只会说别人：用错AI模型用的工具。

毕竟真的有开源模型代码的应该只有deepseek? 连Llma 都只有开源参数没有开源代码有开源模型尤其生图模型代码的没几个吧？没开源那几乎是无中生有了无中生有本来就很难

用对工具，模型，给AI看一堆code。就能写出一个，小型，可以生成公司内部各种图的工具？你做一个看看啊。yamakazi又多一个烂招：不懂别人专业，硬扯一定做得到。真的拜托yamakazi别秀下限了啦，都说生图模型了，还在扯Deepseek，llama, 笑死人喔。

好吧 查了一下开源的应该满多的，那这边应该就是AI的弱点确实不是我的专业，我听你的

其实根本原因就是，大家工作内容，与工作专业差太多而已。所以使用AI感受差很多，彼此不了解情况也很明显。

一句话的需求是可以vibe的 表达能力决定ai开发的上限

我一直不懂 ai强为什么可以推论到要出来创业

因为以前创业的坑之一 就是被系统商或是外包的工程师坑现在AI虽然也会坑你 但至少成本比较低 (?)

很简单，纯写扣是当下最容易取代的部分，你要嘛赶快创业累积客户拿垂直性整合的护城河，要嘛赶快暴富一波退休。现在还有很多蓝海，未来蓝海难找。开发速度跟以往比差太多了。

Real talk 小公司差不多没路走了 还没被炒要感谢老板没跟上时代

阿里巴巴也是开源的 图片 PDF 都有团队在做反正就是 努力跟上第一梯队现在对新技术要敏感