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“高级程序员可能会是最早被AI取代的职业之一,因为AI已经具备完成复杂代码的能力, 并且能够自我检测和优化。”一句话点评这种观点：既不懂AI又不懂软件工程的外行对AI的意淫

Base44是一个人工智能应用构建平台，用户可以用自然语言描述想构建的东西，比如应用程序、游戏、网站等，AI就会为其编写代码。它采用“内置所有功能”的方法，每个应用都内置了数据库、集成功能、用户管理、分析工具等，无需连接第三方服务或提供API密钥之类的东西

图1 是我这两天用 ClaudeCode （Claude 4）Vibe Coding 的成果，一个复杂的视频编辑器，有基本功能，能加入元素，能播放。但我不是在这里吹 Claude 4 编程多厉害的，恰恰相反，我无法基于这个项目继续开发维护，不是代码不厉害，而是一个仅仅靠 AI 开发的负责系统，几乎是不可维护的！首先说一下我是怎么开发这个项目的：1. 找到个视频编辑器网站，Vue 开发的，下载它编译好的js脚本2. 使用 ClaudeCode，让它把脚本反编译成 VUE + TypeScript 代码，完成的相当好，几乎完整的还原了原始代码（图2）顺便说一下，编译后的 js 文件有 6 万多行，但是它能通过关键字查找，找出来相关的内容，并反编译3. 继续使用 ClaudeCode，让它把 VUE 代码用 React 代码重写（因为我不会 VUE），使用 jotai 作为状态管理，它完成的相当相当好，帮我把 VUE 代码用 React 重写了，包括重新使用了新的状态管理框架（图3）但是刚开始的结果，它无法直接运行，需要凭借我的专业知识解决一些问题，这些问题完全靠 AI 是无法解决的，因为你甚至很难描述清楚是什么问题，当你能描述清楚问题，其实你就可以自己解决了。花了几个小时让它可以运行了，但是问题来了，测下来 Bug 一大堆，这些 Bug 都是牵一发而动全身，人很难修改。让 AI 修改 Bug 的问题在于：1. 你无法准确描述这些 Bug，如果你都无法描述 bug，AI 没法帮到你2. 很多 bug 是相互关联的，AI 可以修复单个 Bug，但是可能修了一个又会冒出更多的 Bug，准确来说 AI 没有全局概念（受上下文窗口长度限制），它一次只能读取一部分代码。那么人类是怎么解决这个问题的呢？复杂系统通常是从简单系统演化而来的，大部分系统一开始并不复杂，并且是一点点迭代而来，这个过程中，

四、为智能体重构基础设施卡帕西指出，未来需为智能体重构数字基础设施，使其更易理解和操作世界：1. 机器可读协议◦ lms.txt文件：类似robots.txt，用Markdown直接告知LLM网站核心内容。例如，Vercel通过lms.txt优化文档可读性，降低AI解析成本。◦ API简化：将人类操作指令（如“点击”）转换为curl命令。例如，Stripe文档中的“点击支付”被替换为API调用，便于智能体执行。2. 工具链创新◦ git-ingest：将GitHub仓库转换为单一文本文件，便于LLM阅读。例如，开发者可通过git-ingest快速向模型提供代码库上下文。◦ DeepWiki：分析GitHub仓库并生成结构化文档，提升AI理解效率。例如，AI可通过DeepWiki快速掌握项目架构和功能。3. 文档范式转变◦ Markdown优先：Stripe、Vercel等公司将文档转换为Markdown格式，避免图片和复杂排版对LLM的干扰。◦ 指令替代：将“点击按钮”等人类指令替换为API调用，实现智能体自动化操作。例如，智能体可通过curl命令完成支付流程。五、挑战与未来展望1. 技术挑战◦ 上下文窗口限制：当前LLM的上下文窗口（如GPT-4的32k tokens）限制复杂任务处理。例如，分析长文档时需分段输入，影响连贯性。◦ 幻觉与安全：LLM频繁生成虚假信息，需结合检索增强（如Perplexity）和内容验证机制。◦ 多模态整合：需将文本、图像、视频等多模态数据统一处理。例如，GPT-4V已支持图文混合输入。2. 伦理与监管◦ 责任归属：AI生成内容的法律责任需明确。例如，医疗诊断中AI错误的责任划分尚无定论。◦ 数据隐私：智能体访问用户数据需严格授权。例如，欧盟《AI法案》要求AI系统透明化数据使用。◦ 偏见控制：训练数据的偏差可能导致AI决策不公。例如，招聘AI可能因数据偏见歧视女性候选人。3.

借助 AI 去实在的写个小 App、网站；找个功能类似但复杂一点（不要复杂太多）的开源项目本地运行跑起来，然后借助 AI 搞明白它的架构；看看架构书对这种架构的介绍；循环往复

他举例说明典型的商业流程：员工查看网站表单、进行网络搜索、检查数据库中的合规问题、复制粘贴信息、再次搜索、填入另一个表单。这些看似复杂的业务流程，实际上可以分解为一系列顺序执行的微任务。"在商业流程中，实际上有很多相当线性的工作流，或者说是线性的但带有非常小的规则和偶尔的分支，"吴恩达解释道。这些分支通常表示工作流程的失败或需要人工干预的情况。然而，吴恩达指出了关键挑战：企业很难将现有业务流程转化为智能化工作流。这包括几个层面的困难：粒度把握问题（如何合理分解复杂流程）、性能优化问题（如何识别和改进瓶颈步骤）、评估体系问题（如何建立有效的反馈机制）。这整套将业务流程智能化的技能集合目前仍然过于稀缺。很多企业有智能化改造需求，但缺乏系统性的实施能力。从机会数量和潜在价值来看，简单工作流程仍有大量未被开发的空间。三、开发者技能差距与"乐高积木"工具生态吴恩达分析了智能体开发者面临的技能挑战，首先坦诚表示："这是个好问题，我希望我知道一个好答案。"这反映了该领域仍在快速发展，最佳实践尚未完全形成。数据集成与系统连接是第一个挑战。开发者需要掌握如何高效获取和处理数据，通过LangGraph集成工具或新兴的MCP协议来简化数据接入。评估框架的构建是吴恩达特别强调的技能——正确的评估框架不仅要评估整体系统性能，还要能够追踪各个步骤的表现。更重要的是**"战术直觉"的重要性。有经验的开发者能够通过观察输出结果、查看执行轨迹，在几分钟内做出关于下一步行动的正确决策。而缺乏经验的团队往往会走进错误的技术路径，

秒进志愿专属通道！这一步真的超级简单，就像打开了一扇通往希望的大门。在这个专属通道里，考生们可以找到所有与高考志愿填报相关的信息和工具，不用再在各种APP和网站之间来回切换，节省了大量的时间和精力。而且，界面设计得非常清晰明了，即使是第一次使用的新手，也能很快上手。Step2：填信息+看干货先填考生成绩、省份、选科，完善个人档案；这一步非常重要，因为只有准确的信息，才能让系统为考生提供更精准的志愿填报建议。考生们需要认真填写自己的成绩、所在省份和选科情况，这样才能让夸克高考系统更好地了解考生的实际情况。点「张雪峰干货视频」，看志愿填报技巧＋专业解读，避坑又省心！张雪峰老师可是填报志愿界的权威人物，他的视频讲解非常通俗易懂，而且充满了实用的技巧和经验。通过观看这些视频，考生们可以了解到很多填报志愿的注意事项和避坑方法，避免在填报过程中犯一些常见的错误。比如，如何根据自己的成绩和兴趣选择合适的专业和学校，如何合理安排志愿的顺序等等。这些干货知识，对于考生们来说，简直就是一场及时雨🌧️。Step3：智能选校一键冲稳保系统自动生成冲/稳/保院校，支持「院校优先」或「专业优先」筛选，选好直接一键加入志愿表，超轻松～这一步可以说是整个志愿填报过程中最关键的一步。夸克高考系统会根据考生填写的个人信息，结合历年的录取数据，自动生成冲、稳、保三个梯度的院校名单。考生们可以根据自己的实际情况，选择「院校优先」或「专业优先」的筛选方式，进一步优化志愿方案。而且，选好学校和专业后，直接一键加入志愿表，再也不用像以前那样，一个一个地手动填写，

和小朋友们一直讲，职业生涯三阶段：个人依附平台，个人平台相互成就，个人即平台。我都经历过…

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