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最近临时在帮朋友做一些外包，基本上代码都是 AI 写的，我想如果不是有 AI, 我大概不会帮这个忙，因为即使这些活不难，我还是要写很多代码。但现在，我可以一个人同时做 2-3 个项目。
在这个过程中，更加让我确定了对于程序员来说，软件开发的范式已经彻底彻底改变了。生成代码再也不是程序员「应该」做的事情，而是应该被放手给 AI 做的事。
这也让我对判断一个程序员的能力从代码能力转变成了使用 AI 的能力，我想，如果我现在要为团队招程序员，我会在面试时着重了解这个人如何使用 AI 完成一个需求。
对于程序员来说，「使用 AI 的能力」包含很多维度，这些维度综合起来，才决定 AI 是否真正能成为程序员的杠杆：
软件是为解决用户的需求而生的，对业务充分理解，才能给 AI 足够的业务场景上下文，才能让 AI 写出覆盖边界条件的代码。
对业务的理解同时决定了程序员是否可以做好数据库建模。在接我朋友的外包项目时，我发现我人工干预最多的就是数据库建模。只要我思考好建模，AI 就能基于这个数据库模型编写任何接口。
如果能让 AI 限定在特定的技术栈中，你会发现 AI 更能稳定发挥，更可控。让 AI 「带着镣铐跳舞」。无论用什么技术栈，重点都是给 AI 一条稳定的轨道。比如我在所有项目的 AGENT[.]md 中都会列出非常细节的选型，例如 CC Mate 的 https[:]//github.com/djyde/ccmate/blob/main/CLAUDE.md
当 AI 知道技术栈后，通过 context7 这样的 MCP, 它能在生成代码时，找到对应的文档作为上下文，生成出更不容易出错的代码。换句话说，确定好技术栈，让 AI 成为这个技术栈的专家为你编写代码。
因此，在这个层面，程序员的「使用 AI 的能力」意味着，这个程序员知道什么样的场景适合什么样的技术栈，也侧面反映了这个程序员对技术社区是否保持敏锐的嗅觉。这是我认为 AI 时代程序员的一种硬实力。
在《代码之外》听友线下见面会中，有听友提问，在 vibe coding 的时候，AI 只能做些一次性的软件，多次迭代后就会变成灾难。我的回答是，这是因为没有给 AI 提供一个你设计好的工程架构，让他在这个架构中行动。在这个新的时代，程序员应该以架构师的角度来工作。
我在 AI coding 一个项目前，我的脑海里会大概有一个工程架构的设计，比如，通用工具应该被统一放到一个什么文件，前端页面应该如何组织，接口应该遵循什么样的规范，错误处理应该怎么做等等。只要架构设计好，写在 AGENT[.]md 中，AI 自然会按照你的设计去做，而不是让 AI 天马行空地发挥。
不仅是在启动这个项目前要做好架构的思考，在维护的过程中，你指挥 AI 完成一个新的需求时，就应该思考完成这个需求的时候，将会有什么代码被写在哪一个地方。这个场景也适合使用各个 AI coding agent 的 Plan Mode 来完成，当 AI 告诉你它将要如何行动时，适当二次确认它要如何组织新的代码。
做到以上三个理解，我相信程序员可以游刃有余地使用 AI. 但我曾经在很多场合接触一些在一线写代码的程序员，发现他们对 AI 的接受程度是如此地低。很大程度上，我认为是一个缺乏以上三个理解的程序员，很难对 AI 建立信任关系，合作关系。
和我合作的一位程序员，在共同完成一个需求的时候，我在他旁边观察了一下他如何使用 AI, 结果只是非常浅地使用 auto complete. 我问他，为什么不尝试让 AI 完整地完成这个需求，他表示他认为 AI 不能胜任这个任务。
我说：
1. 我的后端接口已经写好了，而且有了 openapi 的 YAML 文件（AI 生成的）
2. 你知道这个需求涉及前端的哪个页面，在前端项目中，也有对数据请求层进行封装（AI 一定能知道怎么写数据请求）
满足了这两个条件，你只需要把接口文档给 AI, 然后告诉 AI 这次的需求，再告诉 AI 一点提示，大概是在哪个文件中修改。以现在旗舰模型的能力，AI 大概率能一次性完成。
他将信将疑，我直接在他电脑上给他演示这个操作，果然，AI 直接完美地完成了这个需求，不到 2 分钟。
而同时我也在思考，到底 AI 时代是否还需要程序员，或说需要怎样的程序员，好像渐渐有了答案。
@aigc1024
在这个过程中，更加让我确定了对于程序员来说，软件开发的范式已经彻底彻底改变了。生成代码再也不是程序员「应该」做的事情，而是应该被放手给 AI 做的事。
这也让我对判断一个程序员的能力从代码能力转变成了使用 AI 的能力，我想，如果我现在要为团队招程序员，我会在面试时着重了解这个人如何使用 AI 完成一个需求。
对于程序员来说，「使用 AI 的能力」包含很多维度，这些维度综合起来，才决定 AI 是否真正能成为程序员的杠杆：
软件是为解决用户的需求而生的，对业务充分理解，才能给 AI 足够的业务场景上下文，才能让 AI 写出覆盖边界条件的代码。
对业务的理解同时决定了程序员是否可以做好数据库建模。在接我朋友的外包项目时，我发现我人工干预最多的就是数据库建模。只要我思考好建模，AI 就能基于这个数据库模型编写任何接口。
如果能让 AI 限定在特定的技术栈中，你会发现 AI 更能稳定发挥，更可控。让 AI 「带着镣铐跳舞」。无论用什么技术栈，重点都是给 AI 一条稳定的轨道。比如我在所有项目的 AGENT[.]md 中都会列出非常细节的选型，例如 CC Mate 的 https[:]//github.com/djyde/ccmate/blob/main/CLAUDE.md
当 AI 知道技术栈后，通过 context7 这样的 MCP, 它能在生成代码时，找到对应的文档作为上下文，生成出更不容易出错的代码。换句话说，确定好技术栈，让 AI 成为这个技术栈的专家为你编写代码。
因此，在这个层面，程序员的「使用 AI 的能力」意味着，这个程序员知道什么样的场景适合什么样的技术栈，也侧面反映了这个程序员对技术社区是否保持敏锐的嗅觉。这是我认为 AI 时代程序员的一种硬实力。
在《代码之外》听友线下见面会中，有听友提问，在 vibe coding 的时候，AI 只能做些一次性的软件，多次迭代后就会变成灾难。我的回答是，这是因为没有给 AI 提供一个你设计好的工程架构，让他在这个架构中行动。在这个新的时代，程序员应该以架构师的角度来工作。
我在 AI coding 一个项目前，我的脑海里会大概有一个工程架构的设计，比如，通用工具应该被统一放到一个什么文件，前端页面应该如何组织，接口应该遵循什么样的规范，错误处理应该怎么做等等。只要架构设计好，写在 AGENT[.]md 中，AI 自然会按照你的设计去做，而不是让 AI 天马行空地发挥。
不仅是在启动这个项目前要做好架构的思考，在维护的过程中，你指挥 AI 完成一个新的需求时，就应该思考完成这个需求的时候，将会有什么代码被写在哪一个地方。这个场景也适合使用各个 AI coding agent 的 Plan Mode 来完成，当 AI 告诉你它将要如何行动时，适当二次确认它要如何组织新的代码。
做到以上三个理解，我相信程序员可以游刃有余地使用 AI. 但我曾经在很多场合接触一些在一线写代码的程序员，发现他们对 AI 的接受程度是如此地低。很大程度上，我认为是一个缺乏以上三个理解的程序员，很难对 AI 建立信任关系，合作关系。
和我合作的一位程序员，在共同完成一个需求的时候，我在他旁边观察了一下他如何使用 AI, 结果只是非常浅地使用 auto complete. 我问他，为什么不尝试让 AI 完整地完成这个需求，他表示他认为 AI 不能胜任这个任务。
我说：
1. 我的后端接口已经写好了，而且有了 openapi 的 YAML 文件（AI 生成的）
2. 你知道这个需求涉及前端的哪个页面，在前端项目中，也有对数据请求层进行封装（AI 一定能知道怎么写数据请求）
满足了这两个条件，你只需要把接口文档给 AI, 然后告诉 AI 这次的需求，再告诉 AI 一点提示，大概是在哪个文件中修改。以现在旗舰模型的能力，AI 大概率能一次性完成。
他将信将疑，我直接在他电脑上给他演示这个操作，果然，AI 直接完美地完成了这个需求，不到 2 分钟。
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@aigc1024
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Manus打了谁的脸？
1、中国创业者到底行不行？ 5年前，一位投资人来拜访我，谈到出海，我和他出现了分歧。 我认为：出海是中国软件的必由之路。 他则认为：中国软件创业者连本土市场都做不好，怎么做海外市场？ Manus也许能说明点什么。 Manus的创始人肖弘最早也是国内SaaS创业者，他的创业项目“微伴助手”不温不火，最后卖给了明略科技。 2022年肖弘转战海外，首款产品Monica就获得了成功，Manus更是大获成功。以致于肖弘决定彻底放弃中国市场，专注于海外。 所以，到底是中国创业者不行，还是中国市场不行？ 2、创业最佳窗口期来了 肖弘说，AI时代，10个人的小团队也可以做出一个大产品。 我最近给一个AI创业团队做咨询，他们也是几个人的小团队，却能够打败融资几千万的明星公司，成功拿下大厂项目。 核心在于，现在还是AI的早期，客户关注的不是大而全的产品，而是能够聚焦一个点，“真正解决关键问题”的好产品。 所以，团队大小不重要，团队能力最重要，精英小团队也可以秒杀大公司。 另外，在传统软件时代，软件公司最大的竞争对手不是同行，而是客户的IT团队。 但是在AI时代，好的AI产品需要非常强的“行业Know How”，以及非常复杂的工程化。 而甲方IT团队基本上都成型于传统软件时代，他们无法应对AI时代的新要求。这也给了创业团队非常多的机会。 我认为，当下就是创业的最佳窗口期，错过了，又得等10年。 3、传统软件人，该不该焦虑 对传统软件人来说，AI不是威胁，反而是最好的机会。 10年前，我从传统软件公司的实施顾问转型SaaS产品经理，只用了半年时间，就成为公司的首席产品经理。 老板的产品决策也要先得到我的认可。不是怕我，而是信任。 原因很简单，技术变了，但是客户没变、需求没变，软件的底层逻辑也没变，变的无非是具体的设计方法。 更关键的是：那些没变的部分，要学习很难；但是变的部分，要学习却很简单。 中国的软件行业一直死气沉沉，在SaaS出现之前，根本没有“真正的产品经理”，只有一堆需求分析师。 SaaS出现以后，中国软件百花齐放，但是产品价值有限，客户付费意愿也很差。 现在AI出现了，中国软件行业又迎来一次大机遇，产品经理也迎来一次大机遇。 作为传统软件人，现在最需要做的，不是焦虑，而是做好准备，准备迎接我们的舞台。
1、中国创业者到底行不行？ 5年前，一位投资人来拜访我，谈到出海，我和他出现了分歧。 我认为：出海是中国软件的必由之路。 他则认为：中国软件创业者连本土市场都做不好，怎么做海外市场？ Manus也许能说明点什么。 Manus的创始人肖弘最早也是国内SaaS创业者，他的创业项目“微伴助手”不温不火，最后卖给了明略科技。 2022年肖弘转战海外，首款产品Monica就获得了成功，Manus更是大获成功。以致于肖弘决定彻底放弃中国市场，专注于海外。 所以，到底是中国创业者不行，还是中国市场不行？ 2、创业最佳窗口期来了 肖弘说，AI时代，10个人的小团队也可以做出一个大产品。 我最近给一个AI创业团队做咨询，他们也是几个人的小团队，却能够打败融资几千万的明星公司，成功拿下大厂项目。 核心在于，现在还是AI的早期，客户关注的不是大而全的产品，而是能够聚焦一个点，“真正解决关键问题”的好产品。 所以，团队大小不重要，团队能力最重要，精英小团队也可以秒杀大公司。 另外，在传统软件时代，软件公司最大的竞争对手不是同行，而是客户的IT团队。 但是在AI时代，好的AI产品需要非常强的“行业Know How”，以及非常复杂的工程化。 而甲方IT团队基本上都成型于传统软件时代，他们无法应对AI时代的新要求。这也给了创业团队非常多的机会。 我认为，当下就是创业的最佳窗口期，错过了，又得等10年。 3、传统软件人，该不该焦虑 对传统软件人来说，AI不是威胁，反而是最好的机会。 10年前，我从传统软件公司的实施顾问转型SaaS产品经理，只用了半年时间，就成为公司的首席产品经理。 老板的产品决策也要先得到我的认可。不是怕我，而是信任。 原因很简单，技术变了，但是客户没变、需求没变，软件的底层逻辑也没变，变的无非是具体的设计方法。 更关键的是：那些没变的部分，要学习很难；但是变的部分，要学习却很简单。 中国的软件行业一直死气沉沉，在SaaS出现之前，根本没有“真正的产品经理”，只有一堆需求分析师。 SaaS出现以后，中国软件百花齐放，但是产品价值有限，客户付费意愿也很差。 现在AI出现了，中国软件行业又迎来一次大机遇，产品经理也迎来一次大机遇。 作为传统软件人，现在最需要做的，不是焦虑，而是做好准备，准备迎接我们的舞台。
🚨特斯拉前AI总监Andrej直言：作为程序员从未如此感到落后，AI正在重塑编程职业。
巧合的是，他的博士导师李飞飞近期也指出：让青少年长期沉溺应试教育是一种浪费——既然AI已证明大量任务可由机器完成，人类就不该把几十年耗在这些事情上。
@aigc1024
巧合的是，他的博士导师李飞飞近期也指出：让青少年长期沉溺应试教育是一种浪费——既然AI已证明大量任务可由机器完成，人类就不该把几十年耗在这些事情上。
@aigc1024
为了在绝大多数事情上节能，
1.保持足够的厚脸皮是必要的---
“我不行”“做不到”“能力有限”“知道错了！（但不想改因为好累呜呜呜）”
2.还有足够的钝感力---
“听不懂”“好好笑”“嘿嘿嘿”
3.以及宽容度---
“我都行”“看你呀”“没问题！”
这么一说我不就是，#人形诺基亚！
你是什么#拟机人？
1.保持足够的厚脸皮是必要的---
“我不行”“做不到”“能力有限”“知道错了！（但不想改因为好累呜呜呜）”
2.还有足够的钝感力---
“听不懂”“好好笑”“嘿嘿嘿”
3.以及宽容度---
“我都行”“看你呀”“没问题！”
这么一说我不就是，#人形诺基亚！
你是什么#拟机人？
或描述时：
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰
5. 使用中英文双语标记，高清4K HD 输出，比例3:4
@aigc1024
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰
5. 使用中英文双语标记，高清4K HD 输出，比例3:4
@aigc1024
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Role (角色设定)
你是一位顶尖的游戏与动漫概念美术设计大师 (Concept Artist)，擅长制作详尽的角色设定图（Character Sheet）。你具备“像素级拆解”的能力，能够透视角色的穿着层级、捕捉微表情变化，并将与其相关的物品进行具象化还原。你特别擅长通过女性角色的私密物品、随身物件和生活细节来侧面丰满人物性格与背景故事。
Task (任务目标)
根据用户上传图片，将人物单独抠出，生成一张全景式角色深度概念分解图。该图片必须包含中心人物全身超写实风格的立体彩绘，保持角色的真实性，展示到角色全身，保持角色姿势的完全一致性，并在其周围环绕展示该人物的服装分层、核心道具、材质特写，以及极具生活气息的私密与随身物品展示。
Visual Guidelines (视觉规范)
1. 构图布局 (Layout):
• 中心位 (Center): 放置角色的全身立体绘制或主要动态姿势，作为视觉锚点。
• 环绕位 (Surroundings): 在中心人物四周空白处，有序排列拆解后的元素。
• 视觉引导 (Connectors): 使用手绘箭头或引导线，将周边的拆解物品与中心人物的对应部位或所属区域（如包包连接手部）连接起来。
2. 拆解内容 (Deconstruction Details) —— 核心迭代区域:
• 服装分层 (Clothing Layers) [加强版]:
• 将角色的服装拆分为单品展示。如果是多层穿搭，需展示脱下外套后的内层状态。
• 表情集 (Expression Sheet):
• 在角落绘制4个不同的面部情绪特写，展示不同的情绪（如：害羞、妩媚、调皮等情绪）。
• 随身包袋与内容物 (Bag & Contents): 绘制角色的手拿包，并将其“打开”，展示散落在旁的物品。
• 美妆与护理 (Beauty & Grooming): 展示其常用的化妆品组合
3. 风格与注释 (Style & Annotations):
• 画风: 保持高质量的超写实的 3D 概念设计风格，线条干净利落
• 背景: 使用米黄色、米白色或浅灰色的纹理质感背景，营造设计手稿的氛围
• 文字说明: 在每个拆解元素旁模拟手写注释
Workflow (执行逻辑)
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1/ Cursor 将一切功能统一抽象为“Agent”原型，实现极简结构和高度可扩展性。产品逻辑更清晰，用户的工作流也更容易个性化定义。
2/ AI 支持的界面高度个性化，用户体验由底层 Block 动态组合 —— 每个人都能拥有定制化的工作空间。界面成为人类思维的延伸，不再局限于传统 UI。
3/ 设计师与工程师的角色边界被打破，协作过程愈发高效。人人都能通过 AI 直接产出高质量代码，实现“用 Cursor 造 Cursor”，单兵生产力数倍提升。
4/ 产品迭代优先级由深层需求和长期价值驱动，用户反馈如训练模型一般被高效筛选和吸收，避免无效的碎片化建议。
5/ 未来设计师的核心能力在于系统抽象和概念架构，而非细节像素或界面样式。优秀设计师能重新解释世界、串联复杂系统，推动人机交互的持续进化。
6/ HCI 的未来是界面与用户思维的无缝融合。人机界面或将实现脑机直连，交互体验无限接近人的本能与自由。
AI 正在重塑产品设计的底层逻辑，也让设计师在系统抽象与跨界协作中发挥出更大的价值。未来，产品将更开放、更个性化，团队协作更高效有机，而设计的核心，将是用系统性思维驱动创新，与技术深度融合，共同塑造人与工具的全新关系。这些趋势，正悄然改变着我们对“设计”和“创造力”的全部想象。
@aigc1024
真实的皮肤 × 插画化的服装 × 绘制感的字体
后来发现，关键并不是加更多风格，
而是先想清楚，风格可以出现在哪里
也很好奇大家是怎么处理这种「真实与插画混合」的
——————
Tried a new prompt approach today.
Real skin × illustrated clothing × painted typography.
Turns out the trick isn’t adding more style,
but deciding where style is allowed to exist.
Curious how others handle mixed realism 👀
prompt👇：
@aigc1024
