1、大模型的数据标注
看到字节在招聘法律等专业的数据标注众包，产生专业的法律数据，验收完就给钱。但这个事情对参与者是个困境。 比如法律工作者，你产生的专业数据训练出的法律垂类Agent足够强了，就不需要普通的法律工作者了。 那数据标注者岂不是自己的掘墓人。应该怎么思考这个问题？我的看法
- 如果现在找不到比数据标注更好的工作，或者需要这份收入的，大可尽早去做。从人性上讲，你不去有的是人愿意去。等你的经验在别人身上被榨干了，你也就没价值了。
- 世界在加速，职业是会消亡了，而且会越来越快。记得《模仿游戏》里，二战时的盟军密码学专家门(肯定是当时的高学历高财神)，是在草稿纸上计算破解密码的，密码机出现后，就只需要留一个人看着机器不要卡壳就行了。
- 你以为只是文科容易被取代消亡吗，仔细想想 Agent 发展蓬勃的是CodeAgent，程序员一样在被时代追赶。但我有体感得讲，最早被淘汰的是始终没有学习迭代只是一味重复的一批。
- 汽车、电灯的出现都带来了新的职业和新的市场，AI的发展同样也会带来新东西。奋力向前，想继续吃程序员这碗饭的话，就该把精力投入到AI方向上了，从VibeCoding开始，学会和AI共存。
2、AI时代的招聘
看了 42章经 对硅谷数据标注公司 Mercor 员工的访谈，我其实也想象过AI时代的BOSS直聘会是什么样？
- 下一阶段，不再是企业和人的长期的雇佣合同，需要的是短期雇佣专家来训练出需要的模型，后续长期服务是由模型提供。
- 更下一步的，雇佣的对象彻底从人类变成AI。我不大相信大一统的AGI，更相信供给充分的细分Agent，可以供我们挑选使用。
3、VibeWriting
解锁一个ClaudeCode的新用法，把我的历史分享内容都放到一个文件夹里，用 ClaudeCode 打开这个文件夹，这样就形成了我输出内容的知识库。在此基础上，我可以把我想写的主题和思路丢给它，让它根据我的风格形成一份草稿，我根据草稿来完成最终的内容。 另外，用AI、Agent或xxx工作流生成文章，走的是爆款路线，是靠数量来赌一个短期的流量爆点，商业模式是依靠平台流量费用或流量广告费用高于生产文章的成本来盈利的。和坚持个人内容输出，靠积累个人品牌，积累个人粉丝，长期依靠个人产品盈利完全是两种路线，注意区分。
