AI 最危险的地方可能不是抢走初级岗位,而是让 10 年后的资深人才无处可来
文章指出 AI 对行业最深的威胁不是取代初级岗位,而是切断了新人成长为资深人才的路径。新人过去通过修 bug、写测试、接受代码审查等看似低效的工作积累判断力,而这些训练任务正最先被 AI 接管。企业短期获得效率提升,但五年十年后可能出现人才断层:新人能产出看起来资深的成果,却缺乏资深级判断力。这种差距在无标准答案的复杂问题中才会暴露。作者呼吁思考:如果培养资深人才所依赖的工作全部被自动化,十年后谁来当资深工程师?
文章指出 AI 对行业最深的威胁不是取代初级岗位,而是切断了新人成长为资深人才的路径。新人过去通过修 bug、写测试、接受代码审查等看似低效的工作积累判断力,而这些训练任务正最先被 AI 接管。企业短期获得效率提升,但五年十年后可能出现人才断层:新人能产出看起来资深的成果,却缺乏资深级判断力。这种差距在无标准答案的复杂问题中才会暴露。作者呼吁思考:如果培养资深人才所依赖的工作全部被自动化,十年后谁来当资深工程师?
提出'AI 削断资深人才成长路径'这一少有人论述的深刻洞察,论证清晰、可读性强且紧扣当下,但缺少数据支撑和可落地的解决方案。
作者对半年前发布的146位中文X博主清单进行复盘重筛,发现45人掉队,得出博主清单保质期约半年的结论。作者以量化标准(粉丝≥5000、14天内发帖、30天原创≥8条、中位浏览≥300等)从643个候选账号中筛出198位博主,其中138位为新面孔。文章提供Top 30必关注名单及按AI编程、Agent、AI视频图像、投资等领域的完整分类名单,每人配一句话简介,帮助读者快速找到值得关注的中文AI和科技博主。
文章借李录的观点,把中国过去70年每十年的国家目标比作一本账:一五计划的农民、90年代末的3000万下岗工人、入世后背房贷的中产、双减和去杠杆中的教培与地产行业,每一轮的成本都落在绑定上一轮主题的人身上。作者认为2026年新质生产力时代的出清是慢性的,标准在于你是在给社会降成本还是添摩擦,并给出四个自测信号(工作是否可被AI复现、收入来源、与AI的竞争位置、客户数)和五条本周可执行的动作:做自己的OPC、收缩负债、先卖后做、小步出海、季度技能尸检,提醒个体在时代转向前看清自己绑在哪里。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式,并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式,该赛道仍有空白。针对论文小白,作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science:内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告;支持灵活接入 Codex、Claude 等模型;研究过程可回溯审核;支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识,项目已开源。
本文是硅谷101 Alignment 2026 峰会洞察系列第四篇,提出 AI 变现有三个裁判:市场、收入、观众。Session 1 讨论AI Trading,指出当工具同质化时,edge 从信息转向判断,市场只能在统计意义上验证交易好坏;赚钱的代码永不开源。Session 2 讨论AI内容创作,视频生成是一道 token 经济学题,内容好坏可用收入来验证,人在创作中负责定方向、共探与裁决,真实生产的接受与拒绝是最好的训练信号。Session 3 通过 AI 电影黑客马拉松说明故事好坏最终由观众裁决,竖屏短剧开场需同时给出冲突、兴奋点和更多问题。核心观点:生成越便宜,裁判越稀缺,判断力越值钱。
作者作为一家30多人AI公司的创始人,用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板,并将其封装为Skill;随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点,将中台包装成MCP,接入飞书登录与权限体系,实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页,并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产,期待AI原生的组织变革。
文章介绍了 AI PM OS——一套面向产品经理的 Agent Skill 体系。作者强调:与其信任模型凭提示词自由发挥,不如为 Agent 配备结构化技能,确保输出质量稳定。核心方法论是'监督比你更聪明的人':通过间接提示让 Agent 自己复述问题、避免被先入为主的假设带偏,并用 /first-principles、/mckinsey-issue-tree、/causal-tree、/jtbd-forces 等技能栈按'定义问题、选择赌注、理解用户、定义成功、塑造构建、写作、推动组织'分阶段组织工作。同时利用记忆和历史会话,让 Agent 继承过往决策背景,提升产品判断力。
作者提出,与其担忧AI夺走工作,不如关注它创造的新职业——自动化工程师。文章指出:工作需求无限,自动化需求也无限;构建自动化从未如此容易,但难点在于判断该自动化什么,并将其嵌入有真实人、流程与政治的企业环境中。以SeatGeek为例,部署AI后IT工单量暴增,通过自动化,三周内自动解决了40%的IT请求,六十天内超过50%,而原团队成员被重新部署到客服、合规和法务等部门构建新自动化,公司还因此增设了五个自动化工程师岗位。作者认为这是AI时代真正的新兴职业,并公开招聘首批百名自动化工程师。
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点:ChatGPT(预训练)、o1(推理)、Claude Code + Opus 4.5(长程 agent),并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题;商业上实验室像大企业,抢 token、做并购;创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载,组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志,但建议与泡沫共舞。
作者展望了未来5-10年软件开发的变化:AI模型正以每半年约10倍的速度变强,未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全,演进到终端中的AI编码代理,最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么,AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统(无需UI)、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议(如MCP),以及未来5-10年最抢手的技能,强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
本文是第五场GEO公开课总结,深入讲解GEO(生成式引擎优化)的效果归因与ROI计算。首先描绘国内GEO商业生态七层全景图(入口、信源、数据、技术、执行、交易、治理层)及七项核心能力的进阶方法论;随后重点分析GEO效果归因的难点:用户从AI推荐到企业交互环节存在断层。文章提出GEO转化的四个特征(直接转化、延迟效应、渠道协同、间接转化),并系统介绍10种效果标记与统计方法,包括专属电话、口令、页面、表单、Referrer识别、地域A/B测试等三类方法,帮助企业科学评估GEO投入与产出。
Karri Saarinen 探讨了 AI 时代工具效率提升背后的隐忧:产品和工程工作产出两样东西——产品本身和制作过程中的学习。AI 和 Agent 能写更多代码、开更多 PR、做更多实验,但团队的理解力和判断力会因此变强还是退化?作者以 CEO 亲身经历指出,一旦疏离产品和客户,产品认知就会变得模糊。他主张不应抗拒 AI,而是利用效率红利让团队有更多时间贴近客户、探索问题和保持产品判断力——自动化已知工作,但让学习、发现与决策始终留在人的手中。