标签: 编程
中国消耗的TOKEN有55%都用在的短剧上，美国则用在到了编程上！我看很多经济学
中国消耗的TOKEN有55%都用在的短剧上，美国则用在到了编程上！我看很多经济学家批评中国的人工智能用错了方向，都是生产一些奶头乐，没有改善生产力。而这些经济学家不知道，中国消耗的TOKEN是美国的4倍，编程占比是第二位的，总和也比美国多得多。现在人工智能最重要的就是找到盈利的商业模式，中国除开编程好歹还有短剧，而美国就只靠编程了，明显中国人工智能的发展更为健康，而美国就是一个史诗级的大泡沫。
中国消耗的TOKEN有55%都用在的短剧上，美国则用在到了编程上！我看很多经济学家批评中国的人工智能
中国消耗的TOKEN有55%都用在的短剧上，美国则用在到了编程上！我看很多经济学家批评中国的人工智能用错了方向，都是生产一些奶头乐，没有改善生产力。而这些经济学家不知道，中国消耗的TOKEN是美国的4倍，编程占比是第二位的，总和也比美国多得多。现在人工智能最重要的就是找到盈利的商业模式，中国消耗的TOKEN有55%都用在的短剧上，美国则用在到了编程上！我看很多经济学家批评中国的人工智能用错了方向，都是生产一些奶头乐，没有改善生产力。而这些经济学家不知道，中国消耗的TOKEN是美国的4倍，编程占比是第二位的，总和也比美国多得多。现在人工智能最重要的就是找到盈利的商业模式，中国除开编程好歹还有短剧，而美国就只靠编程了，明显中国人工智能的发展更为健康，而美国就是一个史诗级的大泡沫。
ai真相：中国Token消耗第一是做短剧,美国Token消耗第一是编程？评几句：美国的B端软件付费习
ai真相：中国Token消耗第一是做短剧,美国Token消耗第一是编程？评几句：美国的B端软件付费习惯极度成熟，AI编程有巨大的商业价值，而中国的互联网是极度发达的C端流量经济，AI生成短剧和短视频，是商业变现效率最高的路径。两个国家在AI赛道上的应用方向，本来就是不同土壤里长出的不同果实，非要放在一个天平上比个高低，这不是很滑稽吗？整天不是赢了就是输了，有什么好赢的有什么好输的？不过看到是外网发的评论就不奇怪了，直接就暗戳戳的贬一捧一呗，觉得群众就认为编程自动化就比什么短视频生成高级呗，明明这俩就是不同的方向。
![美国那55%的编程是谁消耗的还不好说[doge]](http://image.uczzd.cn/2767528985612882364.jpg?id=0)
字节把编程工具和办公AI合并了，以后程序员还要自己写代码吗？字节跳动又出手了
字节把编程工具和办公AI合并了，以后程序员还要自己写代码吗？字节跳动又出手了，这次动作挺大。TraeWork和TraeCode正式合并，统一叫TRAE，10月23日老版本直接停服，没升级的连门都进不去。说白了，以前写代码用一个，做PPT、写文档用另一个，现在全塞进一个客户端里。新版搞了个Agent模式，你把需求丢给它，它自己拆任务、写代码、跑测试，甚至能同时管好几个项目。想自己抠细节？切回IDE模式，还是那个熟悉的编辑器。但有个细节挺有意思：升级后默认进Agent工作台，老用户想写代码得手动切回去，而且目前还没法改默认启动模式。社区里已经有人吐槽：“我就想安安静静写个代码，每次开机都得手动切一次。”这背后其实是字节的算盘：AI工具不能只当“代码补全”用，得把需求、设计、文档、部署全链条吃透，才能让用户离不开。但问题是，办公人群嫌它太硬核，开发者又嫌它太花哨，两边都想抓，最后会不会两边都留不住？你觉得AI发展到这一步，以后程序员是不是就不用自己写代码了？还是说有些东西AI永远替不了？评论区等你。AI工具程序员日常字节跳动AI编程
进程与线程核心区别进程线程操作系统后端开发程序员干货并发编程编程
进程与线程核心区别进程线程操作系统后端开发程序员干货并发编程编程
tourist：IOI六金，今年输给AI编程竞赛网站Codeforces上，有
tourist：IOI六金，今年输给AI编程竞赛网站Codeforces上，有一档段位是用一个人的网名命名的：Tourist。他本名GennadyKorotkevich，白俄罗斯人。11岁第一次去IOI，还在读五年级，颁奖时一直等不到自己的名字，最后是倒数第二个上台领银牌的。他后来说，要是那次拿了金牌，他可能就骄傲了。之后六届IOI，六块金牌。IOI办了三十多年，拿到六块金牌的就他一个。2024年8月30日，他成了Codeforces上第一个过4000分的人，那档段位就是当天为他加的。那场比赛他和中国选手蒋凌宇六道题全对，最后只差5分。五个月后，蒋凌宇打到4039，反超了他。今年7月东京，AtCoder世界总决赛，OpenAI的AI做出了全部5道题。人类最好的做出3道，tourist排人类第5。主办方专门给"赢过AI的人类冠军"准备了一个奖。这次没人拿走。信息学竞赛青少年编程NOAIIOAI编程算法人工智能信息学奥赛奥赛
Java面向接口编程是通用设计思想，不是Java独有，它的核心是依赖契约而非具体
Java面向接口编程是通用设计思想，不是Java独有，它的核心是依赖契约而非具体实现，能让不同实现类无缝替换，但也不能过度设计，只有业务有明确变化点时才需要抽离接口，很多公司强制用接口+实现，更像团队风险控制方案。
利用周末，plc工程师接私活，盘柜+编程调试，2k，很有成就感，自豪，将来客户多
利用周末，plc工程师接私活，盘柜+编程调试，2k，很有成就感，自豪，将来客户多了，可以单干电气自动化那些事儿plc调试
UG编程模板迎来了封神之路，AI扶我青云志。
UG编程模板迎来了封神之路，AI扶我青云志。
AI降低了编程和工程实现的门槛，很多老派程序员失业了，这其实是挺大的一个破坏。
AI降低了编程和工程实现的门槛，很多老派程序员失业了，这其实是挺大的一个破坏。但AI降低工程实现上的门槛，同时也可能带来巨大的机遇：就是创业的门槛同样降低了！以前需要招很多人成立大的公司的事情，可能只需要一小部分人，甚至一个人，就可以做出一个完整的成果了，这对有见解有全套经验的人，组建小团体进行创业，提供了很大的机遇。被裁的员工，如果是有能力的员工，可能基于自身的专业和经验积累（这部分是真门槛，不是谁都可以达到，但是也有不少这样的人以前只能打工，现在可以创业了），低成本和低门槛的进行创业。这样又可以把失业的人重新组织起来，现在是AI的快速发展，很可能可以帮助有经验的人做到这一点，说不定AI到了一定程度，就会有小的创业公司遍地开花，不是现在，是可能的未来会发生的事。
一篇技术观点文章提出，随着人工智能编程从简单的“提示即生成”发展为拥有验证框架、
一篇技术观点文章提出，随着人工智能编程从简单的“提示即生成”发展为拥有验证框架、规则文件、测试套件和自主执行流程的工程实践，软件工程的重点正在改变。作者认为，当人类越来越少逐行阅读AI生成的代码时，编程语言的核心价值就不再只是便于人类阅读实现细节，而是要更精确地表达“程序应该做什么”。因此，未来语言的竞争力可能会从实现便利性转向规格表达能力。文章以Lean4为例，主张用类型系统直接充当规格说明。其理论基础是Curry-Howard对应关系：类型即命题，程序即证明。依赖类型让开发者不仅声明某个函数返回列表，还可以要求它返回一个附带机器可验证排序证明的有序列表。这样，编译器不再只检查代码能否运行，而是检查实现是否满足逻辑承诺。只要规格可以写成类型，AI就可以自由选择算法，但若没有有效证明，结果会被编译器拒绝。作者认为，这标志着类型驱动开发可能迎来新阶段：人类更擅长定义意图和约束，AI更擅长生成实现和补全证明，依赖类型成为两者之间的桥梁。文章通过排序算法的Lean4示例说明，无论是插入排序还是其他AI生成的实现，类型本身都能强制输出满足正确性，而不依赖传统测试作为主要保障。这一观点的核心是，在AI高速生产代码的时代，工程信任的关键应从“看起来能用”转向“可被机器证明”。
![[捂脸哭][捂脸哭][捂脸哭]我有个建议，没做过编程的人还是不要评论代码。](http://image.uczzd.cn/2629797491563489065.jpg?id=0)
AI编程创业｜产品化最佳实践业务人用AI快速搭软件，但大多只能本地跑，难
AI编程创业｜产品化最佳实践业务人用AI快速搭软件，但大多只能本地跑，难以规模化交付。判断产品价值看两点：是否提效？对比同类有没有独特优势？思路再好，也要架构与部署支撑，才能放大给更多用户使用。来找我，帮你把AI原型落地成可复制、多用户可用的商用产品。
用豆包做了个个人博客，比想象中好，这个网站放在以前布哥用古法编程得开发好几个月，
用豆包做了个个人博客，比想象中好，这个网站放在以前布哥用古法编程得开发好几个月，现在用Ai只要几天碎片时间就做出来了
