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前 Google/Amazon 工程师 Steve Yegge 将工程师与 AI 的协作分为 8 级。他最担心的不是不用 AI 的人，而是还在逐行 review AI 代码的强工程师——这种习惯正从美

Karpathy 的 autoresearch 之所以炸开，不是因为它又证明 AI 更会写代码，而是因为它让 AI 开始自己跑实验、自己看指标、自己回滚。真正值得看的，是这条研究闭环第一次被压成了一个

AI 时代，真正拉开差距的，未必是谁更努力，而是谁拥有更高质量的信息来源。本文从 Marc Andreessen 的一条帖子出发，聊聊普通人该如何优化信息输入结构。

在 The Pragmatic Engineer 的访谈中，Boris Cherny 指出：AI 时代最先过时的，也许不是程序员，而是传统单线程编程工作流。本文结合 Anthropic 实践与工程变化

MiroFish 通过多智能体群体智能技术，让 AI 预测从"单点推测"进化到"社会演化模拟"。本文深度拆解这个获盛大三千万融资的开源项目，告诉你它如何工作、为什么有效、以及如何使用。

看完 Steve Yegge 的 AI Coding 访谈，我更认同一个判断：AI 淘汰的不是程序员，而是还停留在旧工作流中的人。本文用 3 个判断讲清，这场编程方式变化真正残酷在哪。