Dan Koe的新观点:那缺失的关键一环,是一个“载体”——一个能让我将所有兴趣,转化为有意义、能赚钱的工作的载体。
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在我看来,这从不是一场危机,而是人类有史以来最大的机遇。
大模型进化太快了,半年前期望有一个平台能够帮助用户快速部署产品,感觉它一定会赚钱。 我清晰地记得,那时候大模型部署产品不是忘了用 SSH 密钥就是忘了读取环境变量,数据库配置和代理配置也经常搞混,逼得我不得不直接在云服务器上操作。 现在用不着了, Claude Opus 4.6 通过 SSH 链接云服务器进行部署,跟在本地环境操作体验差不多,其它工具倒显得多余。
在沟通的时候,直接了当地说出目标,描述最终效果,它会化身资深的专家和耐心的老师。 反之,在 AI 没有明显走偏的时候,不建议按自己的惯性思路去描述问题和解决路径,很可能会让它变成一个普通实习生,一个单纯的执行者,影响它的能力上限。
在用AI编程的过程中,我踩过一些坑,如果你也踩过,进来看看吧,除了教训总结,还有会心一笑。
你是否曾沉迷于宏大叙事,因没有真实体验而迷茫?你是否曾沉迷于细节操作,因延误目标而沮丧? 你是否曾答非所问,被吐槽没有对齐颗粒度?