30岁转行学Python不是交智商税，但你得先想清楚用代码做什么_服务软件

1. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

2. 硅谷巨头正疯抢高中生，斯坦福开设vibe coding课，清华AI博士甚至建议从幼儿园学起？AI海啸下，人才底层逻辑彻底变了，未来最值钱的不再是代码，而是你的“Vibe”#ai #vibecoding #秒哒 #硅谷 #AI时代学什么

3. 【当AI能写出95%的代码，一个残酷的事实浮现了】快速导读：别再争论“要不要学编程”了。AI的崛起像智能手机之于电影制作，它没让专业能力贬值，而是把价值的重心从“执行”悄悄转移到了“判断”。你的护城河，已经不是写代码的能力，而是辨别好坏、构建系统的品味。---一个最近引起广泛讨论的论调是：在AI时代，不懂编程反而是一种优势。科技圈大佬Gergely Orosz对此有个绝妙的比喻：这就像说，有了iPhone和剪辑App，不懂电影制作反而能拍出更好的电影。听起来就很荒谬。你以为这是一场“要不要学编程”的辩论，双方各执一词。其实，真正的冲突点已经悄悄转移了。这场争论的核心，不再是“人”和“AI”谁来写代码，而是“写代码”这件事本身，还值多少钱。现实是，AI正在接管大量基础的、重复的编码工作。就像一位从业27年的老程序员说的，AI的突破反而让基础知识更重要了——你得知道好的代码长什么样，才能在AI生成的成吨代码里淘出金子，而不是垃圾。AI把瓶颈从“写作”转向了“审稿”。所以，一个更残酷的现实正在浮现：非专业人士用AI或许能快速拼凑出一个能用的产品，但一旦遇到扩展、安全、数据一致性等复杂问题，天花板会低得惊人。而对于专业开发者，你的价值正在从“能写出干净的代码”，悄悄转向“能判断AI生成的方案是否可用”，从“知道如何实现”，转向“知道应该构建什么”。AI负责砌砖，但你得是那个画图纸、看地基、懂承重的建筑师。系统思维、品味和判断力，这些才是新的护城河。当工具能完成95%的执行，那剩下5%的判断力，你要去哪里学？---简评：说得太对了。以前我们是工匠，比的是谁的活儿细。现在AI是工匠了，我们得升级当设计师和质检员，比的是谁的品味好、眼光毒。真正的价值从执行者转移到了品味和判断者，这对教育体系是颠覆性的。---ref: x.com/GergelyOrosz/status/2030731259953983509#AI创造营##人工智能#

4. 中国女性正在集体涌向外卖行业？ #财经知识 #零基础看懂财经 #经济学视角看世界#女性外卖员#掘金计划2025

5. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

6. 「Github一周热点第111期」 Karpathy大神的Claude Code配置，更适合程序员的显示器RD270Q

7. 你还在用旧思维与AI打交道吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #智能体 #大模型

8. Vibe Coding 指南：终极 AI 结对编程流程，帮开发者规划驱动开发，模块化拆解任务，一步步把想法变成可维护代码流水线。它强调以“规划就是一切”为核心理念，采用递归自我优化的元方法论，规范 AI 生成的提示词和技能，防止项目陷入混乱。配合 VSCode 插件和终端 CLI，支持 Claude Opus 4.5 与 gpt-5.1-codex 等顶级模型，能实现从需求设计、技术选型、开发规划到代码实现的完整闭环。主要功能： - 详细的实施计划生成，分步指导开发与测试，保证质量； - 系统提示词库和编码提示词库，约束 AI 行为边界； - 模块化项目结构管理，防止代码膨胀和混乱； - 支持多模型和工具集成，如 Codex CLI、Claude Code、LazyVim、Warp 终端等； - 结合记忆库和上下文，提升 AI 代码生成准确度和连续性。项目已开源，拥有丰富文档和实用工具，适合软件开发者想用 AI 高效编码、持续迭代和复盘。 GitHub：github.com/2025Emma/vibe-coding-cn #AI创造营##人工智能#

9. 【Slop Code时代：当人人都能写代码，真正的门槛在哪里？】Naval一句话爆了科技圈："我们现在进入了slop code时代。"什么是slop code？就是那些AI批量生成的、能跑但谈不上优雅的代码。有人嘲讽，有人辩护，但这场讨论本身就说明了一切。有意思的是，评论区形成了几个鲜明的阵营：乐观派认为，slop code虽然粗糙，但它能跑。有人用Claude Code一天完成了原本需要两个月的项目。当创造的门槛降到零，更多想法得以落地。现实派指出，slop code早就存在，只不过以前叫"企业级软件"。人写的代码也未必高明多少，只是现在AI让问题更显眼了。最深刻的观察来自一条评论：编程已经从"写作"变成了"编辑"。入门门槛降到了零，但质量门槛提高了十倍。这才是关键。当生成代码变得廉价，真正稀缺的能力变成了：判断什么该写、什么不该写；在一堆能跑的代码里识别出真正好的设计；以及调试别人"氛围编程"产物的耐心。每个技术民主化的时代都伴随着质量的短暂下滑，然后是新标准的建立。智能手机让人人都能拍照，但好照片依然稀缺。AI让人人都能写代码，但好软件的定义正在被重新书写。slop code不是终点，是起点。问题是：你站在哪一边？x.com/naval/status/2008184012456751333

10. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

11. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

12. 5行代码，逼疯整个硅谷！澳洲放羊大叔，捅开AI编程奇点

13. 面向AI编程，使用提示词以及AI相关工具链来完成编程工作或自动化办公工作流，以后不是技术人员的要求，而是像基本英语能力，office办公软一类的标配。如果你不能用AI和一些编程的基础知识快速将想法生成原型，将来以职场的竞争中一定会落于下风。这是必然以及正发发生的。以后在求职时，除了体力劳动以外的所有白领办公室岗位，老板都会问你会不会使用AI工具，能不能利用AI开发使工作中的信息处理自动化。

14. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

15. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

16. YC 掌门人 Garry Tan 最近说了一句话，挺颠覆的：Markdown is code。Markdown 就是代码。他在自己开发的 GStack 工具里，用 Markdown 写 AI Agent 的指令，直接放进代码仓库里跑。结果运行的时候，Agent 居然对他说：选 A 方案吧，因为你现在正在部署这个功能。你想想这意味着什么。Agent 不光在执行命令，它还知道 Garry Tan 此刻正在干什么，然后基于这个理解给出了建议。传统代码做不到这一点，你用 Python 或者 JavaScript 写的逻辑，只会按照预设的条件分支走，它不会"理解"你当下的处境。但 Markdown 写的指令可以。因为 AI 读得懂自然语言，它能根据上下文灵活判断。评论区有个开发者说得特别好：你用 YAML 做同样的事，得写一堆脚本去解析分支名、映射配置，有人改个命名规则就全崩了。Markdown 版本不会，因为它理解的是英语，是意图，不是死板的语法。还有人说，他现在整个工作流都跑在 Markdown 文件上，人格设定、规则、优先级、记忆，全用 Markdown 定义。他管这叫"认知脚手架"，不只是配置文件，是在塑造 Agent 的思维方式。这件事对普通人来说其实挺振奋的。如果 Markdown 就是代码，那"编程"的门槛就被拉到地板上了。你不需要学任何编程语言，只要能把想法清晰地组织成结构化的自然语言，你就在编程了。会写文档、会列清单的人，天然就具备这种能力。当然 Garry Tan 也说了，这是一种不同类型的代码，该用传统代码的地方还是得用。但在需要灵活判断和情境感知的场景下，Markdown 加 AI 可能就是更优解。编程语言从机器码进化到 Python，每一步都在让人更容易表达意图。现在，下一步可能就是直接用人话来编程了。#How I AI##科技先锋官#

17. 程序员将来会沦为专门给AI擦屁股的人吗？

18. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

19. TRAE年度报告大公开，手搓一个背景素材生成器凌晨3点还在敲代码？我用AI一年手搓了13万行代码！作为@TRAE.ai 的重度用户，我的2025年终报告简直离谱：最晚干到凌晨3:42，单日Tab补全90次，一年采纳了13万行代码。在TRAE的高强度辅助下，我把自己想要的小工具全搓出来了本期视频给大家拆解我是怎么用 TRAE做【视频素材生成器】 2026年我要试着把痛点全交给AI，改掉人力死磕的毛病 #AI#人工智能 #AI编程 #TRAELAND #TRAE

20. 今年的培训计划。零基础编程入门：3月15日开班零基础AI编程班，主要内容是AI编程的底层能力python编程和脚本能力工具链。 AI编程进阶提升：计划7月底开一个进阶班，面向稍微有一点基础，或IT相关行业的非编程人员或是需要高强度使用IT技能的人群。主要解决软件工程能力，AI开发与应用工具链的掌握。非技术类培训：计划开一次非IT培训的短培训，主要面向AI时代管理能力和职场能力提升。零基础入门：年末计划一次面向AI编程的零基础入门班。

21. 大语言模型（LLM）在写代码方面已非常强大，但要构建非简单应用，自己仍需懂代码。任何声称“不懂代码也能做复杂App”的说法，要么是推销，要么是不懂实际开发。不过，学代码从未如此便捷。你只需几个月的刻意学习，利用最先进的语言模型，就能自己用AI辅助打造非简单应用。核心在于：AI能帮你写代码，但你必须理解软件逻辑、系统架构和调试方法，才能驾驭复杂项目。否则，代码生成很快会陷入重复、杂乱、难维护的陷阱。理解代码背后的原理，是辨别AI建议优劣的关键。传统的4年计算机科学学位正逐渐失去性价比，更高效的方式是结合现代AI工具，短期内集中学习基础和实战。让AI成为“加速器”，而非“替代品”。初学者或转行者可通过结构化训练，搭配LLM辅助，快速跨越语法和模板壁垒，把时间花在架构设计和问题解决上。即使没有多年写码经验，掌握逻辑思维和系统规划，也能构建商业级应用。真正的挑战不在“写代码”，而是“理解需求，设计系统，解决复杂问题”。AI压缩了学习曲线，但你必须能提出正确的问题，给模型准确上下文，才能发挥最大效能。AI让“学编程”更快、更易，但不会取代对代码和系统的深刻理解。非简单应用的门槛没消失，只是形态变了——从打字写代码，转向理解架构与调试。未来属于懂得与AI协同、善于系统思考的开发者。原文：x.com/ImSh4yy/status/1993397933895450871

22. 你认为工作中AI编程的缺点和局限性在哪里，你又是如何解决这些缺点的？

23. 2026年普通人学习AI的方法指南！

24. 2026年AI主线换了！这5大趋势必须看清。 #大咖观察 #红衣聊AI #趋势风口 #人工智能

25. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

26. 给大家分享一个AI时代的成功方法，每个人都能复制#AI #教育 #学习 #openai #创业#就业#求职#AI学习

27. 17000 token/s，比B200快48倍！Taalas AI 芯片能否颠覆英伟达GPU？

28. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

29. #编程，从出现到消亡# 三十年以前，那是一个工具简陋、程序几乎靠“纯”手工编程完成的时代，学习各种编程语言的语法特性，能写出可以顺利通过编译的代码，是一个挑战，那个时候，要记忆许多东西（比如特定语言的语法特性，库中有哪些函数可供调用等等），有时，还需要掌握相应的Hack编程技巧。后来，IDE出现了，IDE在编写代码过程中通过动态弹出下拉列表，可以即时地提示“下一步”可调用的函数和字段等，免去了大量知识的记忆负担，同时，它对于语法错误的提示越来越精准，后来，更进一步地进化到可以自动地更正和优化代码，并集成了“变量重命名”、“方法抽取”等重要编程辅助工具。在IDE的时代，编程语言语法特性的学习，已经不再是重点，它所占用的学习时间与精力，变得非常小了。这时，学习时间主要花在了解技术特性及系统原理，各种功能如何实现上。在AI时代，事情又有了新的变化。由于编程Agent的广泛应用，基础的标准功能代码，已经实现了自动化生成，AI加执下的IDE（或代码编辑器），普遍都可以自动推断你的意图，可以自动生成大量的代码，甚至可以对整个项目进行优化和调整了……这个，正是当下所处的阶段，这一阶段，学习的重点已经不再是特定功能如何用特定的编程语言、开发框架或工具实现，而在于如何设计架构，如何切分系统，如何组合各种工具，如何验证AI生成的代码的正确性，……，拼的是工程设计能力和组合构建复杂系统的能力。AI进一步发展之后，下一步会是什么样的一种情况呢？在这个还未到来的但很快就要到来的阶段，推测人类学习软件技术，所花的时间会集中在学会“如何捕获真实的需求”，“如何发现与分析问题”，“针对特定的场景和问题，如何找到可行的解决方案”这块，比拼的是“对复杂问题的分析能力”和“创造力”，越来越远离具体的底层的技术，而更偏重于一种智力上的训练。发展到再后来，“编程”和“软件开发”这事情，大约会彻底地融入人类的各项活动中，已经没有什么必要抽取出来专门学习了，可称之为——“编程消亡”的时代。

30. 别慌，太阳底下没有新鲜事，AI编程，其实我们这些老东西，挺熟悉的。这两年，AI自动编程很火，把我们手工写代码，吐槽为古法编程，哈哈。其实吧，作为学了计算机技术30年的老家伙。我知道，这算是编程届的第三次浪潮了。而且吧，在大学时代，我们就预期到今天的到来，只不过，没想到是通过大模型来实现。很多人因此很慌，学生都不知道自己该学什么才好了。好像学什么，马上就落后了。家长更是被吓唬得一愣一愣的，好像送孩子学编程，学计算机专业，就变得毫无意义了。别慌别慌，我给你简单讲讲前两次浪潮，你就知道，AI编程的外衣剥去，里面还是那些核心技术。但确实，聪明的孩子，不用手工编写大量的代码了，让AI来帮忙，来当孩子的代码工人，大学毕业就是项目经理级别水平，何愁找不到工作。何愁用不好AI在自己的专业领域。第一次浪潮，叫高级语言的发明。就是各位大学里学的BASIC，C语言、PASCAL，C++什么的。在这之前，那真的是古法编程，甚至可以叫原始编程了。程序员，完全写汇编语言（低级语言），就是直接告诉机器你应该做什么寄存器操作、跳转到内存某处这么深入硬件的东西。甚至程序员自己就是编译器，我们曾手工把汇编程序，按CPU手册，变成二进制数字，输入到机器中，然后看它们运行结果如何。这对程序员的要求太高了，而且编程的效率，也太低了。后来，有聪明的人，发明了FORTRAN等编程语言。人类用自己大脑中的逻辑，以一定的程序语言语法，告诉计算机自己想做什么计算、想干什么事。计算机用一个编译器，把人类写的编程语言的代码，变成计算机能理解的二进制串。人类，终于不用去理解机器的语言，只写自己能理解的语言就好了。这一次抽象，多了一个编程语言层，人类不用直接和硬件层打交道，人类不用是计算机专家了。只要懂自己的领域，会用编程语言这种接近数学逻辑语言的语法，描述并交代计算机干活就行。一下子，会用计算机做应用的门槛大大降低。好多人都会编写自己领域的专业软件，一下子发财了，推动了计算机应用到各行各业。第二次浪潮，RAD开发，快速的可视化图形界面开发。自动化编程，雏形来了。话说当年，我已经写了大量的程序，自己搞了一个函数库。用函数windows(0,0,640,480)在屏幕上画一个对话框，用Lable(“请在下面输入：”)提醒用户输入……等等。觉得这个世界很完美了。我只需调用、引用这些我编写好的函数，就专注每个程序的自身逻辑就行了。但是，有一个天才，他认为这还是太专业。他搞了一个模型出来，让人直接在一个画布上，拖动各种菜单、对话框，标签……到一个界面框上。简单设置后，后台自动生成代码。你只需要在某个框架函数里，写上你的程序逻辑代码就行。我觉得我水平很高了，理解了一大套应用软件建构方法，费劲几个月建立的函数库。一个新手，只要几分钟，就可以直接用专家的应用程序框架，在画布上设计界面。他们直接就是高手起步啊。当时的我，也是气得跳脚，觉得自己本来可以出卖的函数库，一下子毫无价值了。但我开始用VB和Delphi编程，我发现，依然是我这种算法、设计模式、软件架构方法理解更加深透的人，轻松很多。没有我这样的基础，直接上手的，只能编写简单的程序。当然，用在自己领域够了，也确实让更多人，拖拖画画，就能写一个像模像样的程序了。第三次浪潮，AI辅助编程。这一次吧，其实和第二次有点像。第二次的时候，你要写一个程序，统计学生的平均成绩。你的大脑是：我要从数据库里提取一个表，然后找到微积分这门课的数据，把这些数累加起来得到平均数，再显示在某处某处。你的大脑是清楚的，有逻辑的。然后呢，就去拖动设置一下数据库，编写几行代码，其他的，可视化编程IDE会自动完成，你不用理解他们的运行原理、设计原理，也是可以的。这一次呢，你的大脑，依然是清楚的。你打出一行字：我需要写一个程序，从xx学生数据库中，提取微积分这门课的学生成绩，算平均数，最后显示打印出这个数据来。AI，会根据你的需求，快速去实现具体的代码，然后运行给你看。你不满意，还可以让它调整。也可以手动调整代码。其实呢，关键是你的脑子，你的脑子清楚你要做什么。你的逻辑和以前，是不变的，只不过，不动手拖动设计界面写代码了，就把你的大脑里的逻辑，用人类的语言写出来，它自动生成代码和界面。当写一个大应用程序的时候，你给它更加清晰的指令，他会生成的代码框架和所有代码，比以前RAD开发的时候，还要快速，需要你手工写的代码量，更加少了。所以呢，对专业程序员，对项目经理级别程序员来说。以前，他做好整体设计，交代几个初级程序员，分别去实现各个模块，他最后再来检查核对。再放到一起整合联调什么的。现在呢，直接告诉AI，AI实现这几个模块，自己最多要一个助手帮忙就行了。所以，这一次AI编程的风一起，我就知道，初级程序员，大学毕业就一直在做简单重复的写某些模块代码的程序员，成长一般的初级程序员，这次危险了。如果你是经验丰富的高级程序员，尤其对业务逻辑熟悉的程序员，AI只会提升你的生产力，是你最好的工具。你设计好框架，AI自动生成代码，你用你的经验，AI就是你要管理的代码工人，去检查这些代码，去调试，去优化，就行了。所以啊，我还是建议，大家别慌，内功先练起来。你看魏加加，折腾了几年的算法，再去接触使用所谓的Vibe Coding编程，毫无门槛，上手极快。就和我当年，一眼看穿Delphi的原理一样，除了嚎啕大哭一场，发现自己不够天才之外，但用Delphi编程，看看帮助，翻翻书就会了，毫无压力。公-众-号那边好像不知道我爱编程，更多看学习方法方面的读者。那我这篇文章，还是发到这里吧。也包括结尾：算法，是一个让小学生，初中生真正变聪明的东西，所以，我其实特别推荐，能做专题阅读了，或者孩子至少四年级了，大脑基本发育到适合接触算法的程度了。去学一些简单的编程逻辑后，就去接触算法的世界。一方面开智，一方面理解软件运行的原理。另外一方面，有这个基础，哪怕竞赛不得奖，将来不管你学什么专业，搞什么方向，他的AI应用能力，都不会差的。这是内功，这是童子功。算法已经深刻在改变这个世界了，各个专业都需要了解下。好多人没有意识到，这个童子功，是计算机和数学专业，最适合小学中学时候大脑里去理解下的，而不是奥数。另外呢，这波浪潮还带来一个不确定性的工程挑战。其实更有意思。回头我把和加加的对话，整理出来。#和向上的家庭一起成长#

31. 大家在使用AI编程时，更倾向于让AI一次次生成短小易读的代码，还是直接放手让AI写一大片？

32. AI编程会替代程序员吗?

33. 普通人如何用AI搞钱！零基础保姆级教程来了

34. AI 编程又进化了！TRAE SOLO中国版上线且免费 #AI编程 #TRAE #TRAE SOLO #玩一个很新的东西

35. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

36. 全球每天600+程序员失业，这个锅该AI来背吗？

37. Vibe Coding时代！AI写的代码，真的好用吗？

38. Cursor：AI编程「第三时代」来了

39. 正如L2自动驾驶，司机仍是第一责任人一样，AI编程，程序员仍是第一责任人。不过，AI提供了一个延长程序员编程寿命的机会，熟练掌握需求的专业人士，在AI辅助下，可以很轻松地编出所需的程序来。老程序员明确知道需求，AI就是一个实现的黑匣子，程序员将这些黑匣子串了起来能。

40. #专家称AI时代文科比理科吃香#总是说到AI编程就觉得要把写代码的都淘汰了，实际上AI编程是切断了程序员升级的过程，淘汰了初级的入门的程序员，过去程序员从一个愣头青到成熟，需要读写大量的代码，在多个项目历练过后，你才知道这么写是好的，这么写是有问题的，现在有AI编程过后这个路径被拦腰斩断了，因为企业不在愿意投资愣头青等他们成长了，他们只需要prime coder在AI帮助下一个人干3个人的活，但是AI写代码这件事本身还是需要懂代码的人去执行，当然一些旧时代的混子前端开发，测试开发等等岗位确实没法混了，不过嵌入式这个行业相对没有被AI侵占这么夸张

41. “AI都可以根据指令编程了，人还需要学编程吗？”这是很多朋友看完AI编程科创营的演示之后问我的问题。我的答案是：当然要，我们要学的不是亲手去写代码，而是学会怎么做AI的指挥官，让新时代的AI工具为我所用。所以啊，孩子得理解代码的逻辑，才能驾驭这些工具。这条统一解答姐妹们问得最多的科创营提问，如果还有未解答的，欢迎你今晚来直播间听。🔹几岁的孩子可以学？3-9年级的孩子，零基础、有基础的孩子都适合，会进入不同的班级进行学习。A班：零基础，没学过代码S班：有基础，学过Python，能独立写起码20行代码🔹学多久可以完成这些项目？每一堂课至少创作一个项目，孩子学完全部课程，至少会获得40个项目作品。🔹所有人做出来的成品都是一样的吗？同一个项目，不同的孩子做出来的作品不一样。当孩子学会了理解代码的逻辑，不断润色迭代，就能创造出属于自己的、独一无二的作品。今晚我还请到了北大的计算机博士王老师来做分享，感兴趣的朋友，不妨来听听看~

42. 把C++写的老项目重构成现代框架?给AI吧我不干了!

43. 被AI淘汰的的程序员，扎堆做电工

44. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

45. 有没有过来人说说如何通过自学编程拿到大厂offer？

46. 已成功入职OpenAI的高中生分享AI时代的学习方法#AI #openai #AI时代 #学习方法

47. #一条音频告别2025# #微博声浪计划# 文科生编程？未来竟是他们的天下？#专家说未来最会编程的是文科生# 当“专家说未来最会编程的是文科生”冲上热搜，你是否也感到惊讶？本期对谈揭秘：编程工具智能化时代，文科生的共情力、抽象思维、沟通与跨界整合能力，如何成为解决实际问题的独特优势，让“技术+人文”的复合型人才更吃香。 http://t.cn/AXU8keCn

48. 刚刚，OpenAI买下Python最强基建，准备垄断开发者「生产资料」

49. GPT-5.3 正式发布！完全免费开放，实测代码能力、推理、文本理解与响应速度 | 零度解说

50. 不是程序员，但是热爱编程，如何学习？

51. MIT开放课程《计算思维与数据科学导论》网页链接“本课程面向没有或几乎没有编程经验的学生，旨在帮助学生理解计算在解决问题中的作用。它还旨在帮助所有学生，无论其专业如何，都能自信地编写小型程序，以实现有用的目标。本课程将使用Python编程语言。”

52. #AI公司的程序员技术有多强##1024程序员节# 别只跪GPU，AI公司真绝学是“让代码生代码”。别人调服务，他们训Agent重构；别人修Bug，他们扔强化学习自愈合。写prompt成主语言，数据流线图当类图。GitHub 40% AI草稿，顶尖程序员已晋级“调教师”——教AI造更狡猾的AI。今天，向把编程玩成无限套娃的魔法师们致敬

53. 大学也应该开设Ai应用类课程，而不是像有的大学禁止学生用Ai完成作业及论文很多上班时必备的技能，其实大学里就应该教，学学企业，如何与AI共事就是最重要的谷歌管理层已通知部分非技术员工在日常工作中也必须使用 AI。在某些情况下，AI 使用情况将成为今年绩效评估的重要考核指标之一。此前，谷歌已将 AI 使用正式纳入软件工程师职责范围，公司管理层表示，越来越多代码正在由 AI 生成。Meta 也已通知员工，2026 年绩效评估将衡量其“AI 驱动影响力”微软也已明确表示 AI 不再是可选工具。谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊去年表示，竞争对手正在内部广泛使用 AI，谷歌必须保持同步。不同岗位对 AI 使用的要求有所不同。譬如，工程师需要使用 AI 编程助手编写代码和解决技术问题，非技术岗则需使用 AI 编写战略文件、分析销售通话并提取客户洞察。在部分情况下，岗位职责说明的内容里已经包含了上述要求。两名非技术员工表示，管理层已明确，AI 使用情况将纳入绩效评估体系GRAD（Googler Reviews and Development）。同时，销售团队员工必须使用内部 AI 工具记录通话并生成笔记，一些员工还被要求每周达到特定使用次数。AI 使用要求也与员工级别相关，例如高级员工就需要具备更高 AI 使用能力。#电车财经#

54. 马上2026年了，copilot还能用吗？

55. Copilot 2026 完全指南

56. GitHub Copilot 入门篇

57. "AI 辅助编程实战

58. 《AI代码革命2026

59. 通义灵码实际体验

60. 通义灵码+Playwright MCP实战

61. 通义灵码高校行 | 大连理工大学首届 Vibe Coding“灵码杯”决赛收官

62. 对标CODEX！阿里放出AI编程大杀器，我一下午搞出个小应用！

63. AI编程工具

64. AI 编程时代的「阅卷人悖论」

65. 《Copilot、CodeWhisperer... 哪个AI代码生成器最强？实战评测与最佳实践》

66. AI 编程工具用了一年的感受

67. AI编程的缺点和局限性

68. 99%的开发者都中招了？揭秘AI代码生成中那个“隐形”的50条限制

69. 说句掏心窝子的

70. 涌现观点｜用 AI 写代码的那组，测验少了 17% Anthropic 这篇实验说清楚了原因

71. 半年 AI 辅助编程经验

72. 2026 年最强 AI 编程工具横评！Copilot、Cursor、Claude 谁更香？

73. 实测5款智能体编程工具，才发现差距在“编排”而非“工具”

74. 我用AI Agent辅助学习，效率提升了3倍

75. 企业落地AI，90%都掉进了这个坑

76. 超6万GitHub项目实测

77. AI辅助编程工具的优缺点

78. 主流AI编程助手深度对比

79. 中美AI编程工具全景对比

80. 开发者编码效率低下的核心痛点 → AI编程三巨头精准解法 → 效率提升

81. 每4次输出1次失败 AI编码结构化测试开发者该如何应对

82. AI编码的70%陷阱

83. AI编码助手实战

84. 别让AI代码，变成明天的技术债

85. 谷歌CEO

86. AI 编码的常见问题

87. AI 垃圾代码围城，看 Linux 如何破局

88. 上下文

89. AI 编程依赖症

90. AI编程对程序员有何影响

91. AI编程全民狂欢背后，正在堆起整个行业都收拾不了的屎山

92. 程序员用AI的3种姿势

93. 写代码不再需要人？AI到底会不会取代软件开发岗位

94. AI编程正在吃掉程序员的奶酪

95. AI编程是否会取代程序员

96. AI编程会取代程序员吗

97. 2026编程革命

98. 2026年了，我们还要不要学编程

99. 建议收藏！2026年AI编程全栈破局路线。很多朋友问我

100. 2026 年还值得学编程吗？真实情况可能颠覆你认知

101. 2026年再学编程语言，还有意义吗？

102. 编程能力普及化

103. AI 时代，编程第一次对非技术岗位变得友好！

104. 2026年专业编程课服务商TOP10揭晓，谁能称霸编程教育行业？

105. AI编程的未来

106. 0基础做第一个AI小工具！会打字就能编程

107. AI 时代，学编程仍然是最有价值的事

108. 用 Claude / Codex，把「写代码」这件事真正变简单

109. 在AI助力下，零基础也可以写代码

110. 完全不懂计算机基础，却有很高的编程技术？2026年，这事正在变成现实

111. AI 时代，孩子学编程是在浪费时间吗？哪些能力才是真正的“保值资产”？

112. AI 编程时代来了

113. AI 写代码爆火

114. 「AI应用实战指南」第4期 AI编程

115. AI写代码，有人100块就闭环，有人花1000还在试错

116. 手搓财务智能体（序言）

117. AI时代，孩子还要学编程吗？答案藏在这3个底层逻辑里

118. AI对编程工作的重塑

119. 应用氛围编程赋能青少年计算思维培养

120. 专业理论 | 基于计算思维的小学信息科技人工智能课程项目式学习设计与实践

121. 2026年了，还有必要手写代码和提升编程能力吗？

122. AI可以编程了，学生还用学习编程语言吗？

123. AI写代码的时代，我们为何仍需学习编程？

124. 编程已死？AI时代编程学习的三大革命性变化

125. AI时代，还有必要系统性的学习编程吗？

126. 非编程背景学习AI的方法 - 哔哩哔哩

127. 普通人学编程，到底是不是割韭菜？

128. 2026

129. 2026年AI学习的3条"真实路径"，普通人0成本转型AI高薪职业的秘密

130. 现在学什么技术会比较吃香？2026年普通人最该抓住的5个铁饭碗

131. 2026 年了，学编程还有前途吗？

132. [附文稿] 如何在 2026 年学习编程

133. 普通人 AI 编程应用落地的几点思考及避坑建议

134. 2026年AI十大趋势，普通人怎么抓住？

135. 【RoboCode 乐比乐得】编程教育未来式：五年后，孩子需要怎样的数字创造力？

136. 人工智能时代：AI 与编程的深层联结

137. AI 时代编程学习路径图：从 4 岁到成人，每个阶段该怎么学？（家长收藏版）

138. AI编程革命：代码已死，还是开发者重生？现在还合适学习编程吗？

139. 不会编程，能做AI相关工作吗？

140. 春节后，有些公司明确要求 AI 经验了

141. AI编程教育新突破：大语言模型如何重塑代码学习体验

142. 产品经理转行AI方向，需要学编程吗？

143. 40多岁了，学习编程还来得及吗？尤其是AI发展这么快。

144. AI时代还要不要学习编程？未来哪些专业最有前途

145. AI时代，学习编程还有优势吗？

146. 2026年，程序员的职业生涯该推倒重来了

147. AI技能成硬指标：非AI岗也要会AI

148. AI编程助手革命：程序员会被取代吗？

149. 2025 零基础入门 AI 证书推荐：不懂编程也能考，企业认可度高

150. 别再用GPT写代码了！通义灵码这个AI程序员让开发效率飙升的秘密

151. 从代码补全到氛围编程：AI编程工具的进化之路

152. 规范驱动开发：AI 编码代理的正确使用方式

153. 纯文科生亲测；我的零代码AI入门学习路径与资源全分享

154. 不懂代码的文科生，如何用AI开发开源项目？我的GitHub首秀复盘

155. 国内求职“AI化”生存：当47%的岗位要求“会AI”，普通人如何不被淘汰？

156. 当然能！不会编程的在校大学生，可以从这5个AI非技术岗位开始了解 - 哔哩哔哩

157. AI时代，编程教育在各年龄段中的学习重点与路径选择

158. AI编程的三道坎

159. AI编程工具会成为程序员的标配吗？

160. AI时代程序员的「非技术」技能才是真的技能

161. AI辅助编程下的软件分层设计：让生成的代码井然有序

162. 2026.3.12 行业观察 AI编程助手进入"无代码"时代：开发者生产力的新革命

163. OpenCode等开源AI编码代理：终结开发者痛点

164. “氛围编程（Vibe Coding）”没有杀死开源，但它会先一步杀死程序员的学习能力。

165. 为什么我会感觉vibe coding让程序员越来越浮躁了？

166. 用了两年国产 AI 编程工具，换 Claude Code 三天后，我彻底不想回去了

167. AI Coding 从入门到精通-跨语言

168. 斯坦福课程大改，不用手写代码，程序员还需要学算法吗？

169. 非程序员70天写10.8万行C#游戏！AI编码的最大痛点三层架构解决

170. 🇮🇪转码经验：绝对不要用AI写代码

171. 实测4款AI编程工具，免费这款比Cursor更好用

172. 手写了哪怕一行代码，你就该反思使用AI编码的方式了

173. 2026 年最值得关注的 7 个 AI 编程助手，最后一个惊艳了

174. 100个AI产品分析之GitHub Copilot（附pdf）

175. 亲测4款AI编程工具一整周，这是我的真实结论

176. AI Agent实测翻车？ClawBench 153 项任务揭秘 33.3% 成功率背后的真相

177. 人工智能融入高中信息技术\"计算思维\"培养的项目式教学实践研究——河南省教育科学‘十五五’规划2026 - 哔哩哔哩

178. 同一需求 5 款 AI 代码生成工具实测！大家都在避的坑，你中招了吗？

179. 近几年，非技术岗转向AI岗位的现实可能性

180. 学编程还有意义吗？2026年的回答

181. 用AI写代码的人，正在让同事替你加班 551个程序员的真实反馈揭示了一个结构性问题：AI编程在个人项目里是天堂，在团队协作里却是地狱。生成代码零成本，维护代码全买单——速度的收益私有化，质量的成本社会化。本期视频拆解权责不对称的底层逻辑，给出谁生成谁负责、给AI设护栏、重新定义生产力三条出路。 #AI编程 #程序员 #团队协作 #独立开发者 #AI工具

30岁转行学Python不是交智商税，但你得先想清楚用代码做什么

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