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如何让自己变得让人工智能永远也无法取代

面对人工智能的冲击，许多人担心工作被取代。然而，真正的威胁在于个人对他人和系统的依赖，以及由此产生的“薪资奴役”——即为生存而从事无意义、枯燥的工作。摆脱这种困境的关键，不是抵制技术，而是成为拥有高自主性的“不可受雇”个体。文章提出了成功抵御AI替代的五个核心要素：自主性（主动行动的能力）、品味（判断事物价值的经验）、说服力（让他人关注你工作的能力）、毅力（坚持并从错误中学习）和迭代（根据反馈持续改进）。这些能力无法仅通过理论学习获得，必须通过实践来培养。要启动转变，首先要彻底改变环境，重塑身份认同。其次，应选择一个能获得真实、快速反馈的实践领域，例如创业。在众多技能中，内容创作（媒体）比编写代码更具优势，因为其价值是主观的，需要独特的审美和判断力，这正是AI目前难以完全复制的。具体行动上，可以从三个步骤开始： 1. **挖掘原始素材**：反思自己长期痴迷的知识领域、轻松解决的难题或童年被压抑的兴趣，找到独特的个人经验。 2. **确立反向思考主轴**：找出你坚信但主流观点错误的地方，或行业内普遍忽视的“皇帝新衣”，形成独特的批判性视角。 3. **立即发布**：将前两步的思考融合，撰写并发布第一个核心内容（如帖子、视频），勇敢接受真实世界的反馈，并在此基础上持续学习和迭代。最终，抵御AI的关键在于构建一份与自身身份深度契合的毕生事业，通过持续的内容创作和真实互动，建立无法被自动化取代的独特价值和影响力。行动，从今天发布第一个想法开始。

marsbit08/02 00:41

marsbit08/02 00:41

Claude Code之父：Harness保质期只有半年，解开缰绳吧

Claude Code之父Boris Cherny建议，每六个月就应删掉系统提示词、工具和约束代码，重新评估其必要性。他认为AI模型如同活体生物，每代性格不同，不应预先猜测其需求，而应通过“消融实验”逐行测试指令的实际影响。他指出，模型能力的发展远超产品集成速度，存在“产品悬余”，因此需要“解缚”——给模型更困难的任务、允许其自由实验并学会自我验证，以激发其潜在能力。对于使用者和创业者，他主张摒弃寻找“奇技淫巧”的心态，以经验主义方式观察模型、放下控制欲，并将编程学习与实际应用结合。核心是保持迭代思维，大胆删除过时设计，让模型更自主地工作。

marsbit07/30 10:41

marsbit07/30 10:41

Opus 5游戏提示词爆火，24小时复刻3A巨作

最近，一个名为“挑战循环”的Opus 5游戏提示词在社交媒体上爆火。该提示词的核心是利用多智能体协作与严格的质量审核机制，驱动AI在极短时间内开发游戏原型。其运作逻辑是：一个主智能体将开发任务分解，分配给多个子智能体执行，同时引入一个独立的“评委”智能体进行质量监督。该评委会将AI生成的内容与真实的3A游戏（如《使命召唤》、《星空》）进行并排对比，若质量不达标，则要求返工迭代，直至满足要求。效果显著：网友Anshu运用此方法，仅用24小时就从零开发出了一款名为《The Long Silence》的太空探索游戏，其视觉效果向3A大作看齐。原作者Matt Shumer也用它快速生成了《使命召唤》风格的游戏原型，且所有贴图、动画、声音均由AI生成，未使用外部素材。具体流程通常分为几步：首先给出基础游戏目标；然后设定一个长时间（如24小时）的持续优化目标，由多智能体并行工作提升视觉质量；最后开发者进行手动微调、代码清理和部署。Opus 5在此过程中甚至自行创建了一套包含17项校验流程的自动化验收工具。此方法迅速引发社区模仿，网友们用它成功开发出了卡丁车游戏、“Claudepunk 2077”等多种类型的游戏原型。即使在GPT-5.6 Sol等其他大模型上尝试，效果也相当不错。这印证了Opus 5在长程、多步骤任务中自我检查与迭代的能力。“挑战循环”提示词本质上是为模型的这种能力套上了一个更严格的校正与驱动机制。

marsbit07/29 08:46

marsbit07/29 08:46

Claude工程师终于交出Fable 5焚诀，教你打破和模型之间的信息差

Claude Fable 5模型发布后经历波折，最终回归生产力工具。Claude工程师Thariq Shihipar指出，用户与模型间存在“信息差”（即提示词、技能与真实任务需求间的差距），这常导致输出不如预期。他将此差距称为“未知项”，并强调与Fable协作的核心是迭代地发现和澄清这些未知项。 Thariq将未知项分为四类：已知的已知（明确提出的需求）、已知的未知（自知未明的部分）、未知的已知（未言明的隐含知识）和未知的未知（完全未意识到的部分）。提升AI编程效率的关键在于减少未知项，并主动规划。他提供了一套贯穿工作流的方法： 1. **实现前**：通过“盲点扫描”让AI帮你发现认知盲区；进行“头脑风暴与原型”快速验证想法；通过“反问”让AI提问以澄清歧义；提供“参考资料”（如代码、设计）辅助沟通；制定“实现计划”并优先审阅易变部分。 2. **实现中**：要求AI维护“实现笔记”，记录临时决策与偏差原因。 3. **实现后**：创建“推介与解释文档”便于团队评审和获批；通过“测验”确保自己理解AI所做的全部变更。文章以Fable发布视频的制作为例，展示了如何串联这些方法，在陌生领域（视频剪辑与调色）逐步发现未知项并完成任务。总结认为，模型能力越强，用户越需通过系统方法定义未知项，从而让“地图”（计划）匹配“疆域”（现实），高效达成目标。

marsbit07/06 00:14

marsbit07/06 00:14

Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜

AI Agent的能力正面临新的考验。近期，Einsia AI旗下Navers lab发布了名为Frontier-Eng Bench的Agent评测基准，它包含了47个多学科交叉、没有标准答案的真实工程任务，旨在评估AI在闭环反馈中持续优化和解决复杂问题的能力。与以往AI在固定知识库中寻找答案的模式不同，这套基准要求AI扮演“工程师”角色：提出方案、接入仿真器、根据报错反馈调整参数、重新运行并持续迭代。任务涵盖水下机器人控制、动力电池快充优化、量子线路噪声抑制等硬核领域，AI需要在功耗、安全、性能等多重约束下寻找最优解。评测结果显示，当前AI（如GPT-5.4）虽能表现出一定的优化能力，但距离完全解决这些工程问题仍有很长的路要走。研究还总结出两条关键规律：一是优化过程遵循幂律衰减，后期性能提升越来越难；二是在有限预算下，探索的深度比宽度更为重要，持续的深度迭代比简单的并行试错更能带来突破。这项工作的深远意义在于，它标志着AI开始从“答题者”向能够在真实反馈循环中“自我进化”的系统转变。它预示着一个“Auto Research”时代的可能：未来，人类研究者提出目标和方向，AI则不知疲倦地负责执行仿真、实验和优化迭代，从而极大加速科研与工程进程。论文及相关资源已公开。

marsbit05/13 07:05

Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜

marsbit05/13 07:05

律动X知乎活动嘉宾公布，学术、机构、个人全方面覆盖AI Agent带来的全新金融模式分享

最近，AI行业技术迭代速度惊人，模型发布周期已从季度缩短至周甚至天。就在OpenAI、Anthropic等公司接连发布新模型之际，GPT之父Sam Altman的住所连续两日遭遇袭击，虽无人受伤，但事件反映出技术快速演进已引发部分人的失控情绪。当前，AI领域竞争白热化，模型性能迅速被超越，技术变革速度正成为影响行业格局的关键因素。

marsbit04/15 07:28

律动X知乎活动嘉宾公布，学术、机构、个人全方面覆盖AI Agent带来的全新金融模式分享

marsbit04/15 07:28

Solana Labs CEO 称以太坊式‘放手’思维是自寻死路

索拉纳实验室首席执行官Anatoly Yakovenko近日反驳了以太坊联合创始人Vitalik Buterin提出的"协议骨化"观点，强调对Solana而言持续协议迭代不是可选项而是生存必需。Buterin此前主张以太坊应通过"退出测试"，即基底层应保持可用性即使社区停止重大协议更新。Yakovenko则认为，停止迭代意味着死亡，Solana必须不断适应开发者和用户需求才能保持生命力。双方都反对依赖单一开发团队，但解决方案迥异：Buterin希望以太坊功能完备到无需频繁升级，Yakovenko则主张Solana应持续升级但不由单一团队主导，未来可能通过链上治理和AI辅助开发实现去中心化迭代。当前SOL交易价格为133.84美元。

bitcoinist01/19 15:32

bitcoinist01/19 15:32

被拒500次后，我的产品终于“有用”了

作为一名首次创业的创始人，作者在加密行业经历了多次失败后转向消费级产品开发，并分享了七条关键经验。首先，产品应面向年轻用户（尤其是13-21岁群体），因为他们更愿意尝试新技术且具备强传播性。其次，产品需自带分享属性以降低营销成本，通过用户自发传播实现自然增长。第三，必须快速响应用户反馈，在几小时内修复问题，避免用户流失。第四，应用名称应简单易记，便于传播。第五，尽管困难，仍需通过冷私信等方式与用户直接交流，获取真实反馈。第六，加密行业节奏快，需快速迭代产品并观察用户行为。最后，产品设计应极简，确保用户能快速理解价值。作者强调，在消费级加密领域，执行速度、用户关注和分发能力比技术完美更重要。

比推12/31 19:05