惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Y
Y Combinator Blog
博客园 - 【当耐特】
V
Visual Studio Blog
GbyAI
GbyAI
V
V2EX
P
Proofpoint News Feed
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
D
DataBreaches.Net
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
A
About on SuperTechFans
The Cloudflare Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
N
Netflix TechBlog - Medium
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
B
Blog RSS Feed
量子位
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
小众软件
小众软件

Joe's Talk 🪐

最近复盘收获: 傲慢和偏见是影响我们在网上或者现实中实现真正交流的最主要因素. AI 主导编程的时代, 如果不考虑新开发一门语言的话, Rust 是否能成为大部分领域的语言选择最优解? 感觉现在大部分的 VibeCoding 作品基本都是前端小玩具, 让人惊艳的作品太少了, AI 让我能快速实现想法,但是也让我变得更加浮躁, 反思! 碎碎念, AI 时代, 作为一个普通人, 我们需要如果构建新的核心竞争力? 三月复盘~ 独立产品赚了 300 块钱 当智能走向 Commodity: AI 经济的结算对象为何正在上移 关于《AI 时代,凭什么可以抓住机会?》的一些思考 [非程序员视角] AI 时代的一点点思考,别只盯着 OpenClaw 好不好用,我更在意它是否让我“不下桌” 互联网这座金矿快被挖完了 普通人抓住 AI 机会的方式 [JTalk 第三期]在 AI 时代, 你凭什么觉得可以抓住这次机会? 突发奇想, 会不会出现使用 AI token 消耗作为某种 proof of work 的平台或者加密货币? 26 年二月份复盘 JTalk 第二期活动结束, 感谢 V 友们的精彩内容, 以下为本次活动的简要信息. [JTalk 第二期]·天津这个地方太复杂了 [JTalk 第二期]·鹤壁-朝歌 [JTalk 第二期]·家乡美食,元宵节灯盏 [JTalk 第二期]·我的家乡,正月初九琅琊山庙会 有多少 V 友会看微信视频号? [$V2EX 征稿][JTalk 第二期]本期讨论主题: 我的家乡(特色,风俗,美食) AI 都可以实现 C 编译器了,诚惶诚恐 最近想 vibe coding 太多了怎么办? AI 时代 程序员最需要培养的一个特质是什么? JTalk 第一期完美落幕, 感谢 V 友们的精彩内容, 以下为本次活动的简要信息. [AI 与编程] 几个月来高强度 vibe coding 的一点心得 一个大胆的预言:语音输入将成为绝对主流 AI 时代,笔记的结局是什么? [ AI 与编程] 近半年工作使用 Cursor 的感受 几个有关于 [钱] 的小故事 vibe coding 的最佳实践到底是什么? 我从来不是创造型人才 - AI 驱动编程下的迷思
AI 浪潮下,程序员教育该如何转型?
Dabney · 2026-01-21 · via Joe's Talk 🪐

最开始,因为舍不得花钱开通国外的 AI 编程相关的订阅,一直使用的是国内的 Trae ,所以对 AI 有了低估, 国内的 Trae 自带的模型实在是不行,不知道是国内模型能力不够,还是因为 Trae 给模型降智(毕竟是免费的), 也就是自动补全足够强,但是 SOLO 模式下还是比较智障。 最近国外版 Trae 搞了一个周年赠送 600 额度的活动,薅了下羊毛,正好也测试一下国外 AI 和国内 AI 的能力, media-crawler-gotodo 两个库 完全是使用国外版 Trae 的 SOLO 模式下的 Gemini-3-Pro-Preview 模型构建的,真的是重建了我对 AI 能力的认知。 很强,相当强,初级程序员完全没有必要存在了,中级程序员都需要考虑下是不是真的有必要。AI 完全构建了 开发实现→测试验证→上线运行→反馈优化 这一闭环, 某种程度上 AI 做的会更好。 在这种情况下,高校现在的计算机专业的培养方式是不是已经过时了? 核心基础课成体系构建高校还是有优势,目前 AI 的代码不做 Review 直接上生产环境还是存在问题,但是代码的 Review 又需要经验,这份经验又从哪获取?只能是在上学期间?