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肖弘问刘元：如何保持少年感和好奇心？ 刘元说生命的动力，可能每个人都不一样。 对于他来说，在这么些年对他影响最大的一句话是兰亭集势的郭去疾讲的故事。 有一次吃饭，他聊到他的一位家人得了癌症，生活已经享受不了任何快乐，任何美食。 家人很痛苦，但还是很努力地想活下去。 他就思考，人为什么这么痛苦，享受不了任何人间美好的时候还这么强烈的想活下去。 其实无非就想看看自己的孙子长大是什么样子。 思考之后，他得到了一个很抽象的结论： 信息是生命的动力。 去新的餐厅吃饭，去新的城市旅游，去读新的书看新的电影。 这都算是信息。 刘元听完这个故事，意识到人们真正的想生活，有强烈的生活动力的根本原因，其实是好奇心。 在意识到这点之后。 他生活里的所有选择，都是以满足好奇心为导向。
Simon Willison（Django 框架的联合创始人）。他一边陪家人装饰圣诞树、看电影，一边用 Codex CLI + GPT-5.2，把 Emil Stenström 的 JustHTML（纯 Python、通过 html5lib-tests）端口成了一个纯 JS、零依赖的库，跑过了 9200+ 个 html5lib-tests 用例，最终产出大约 9000 行代码、43 次提交。 整个过程他自己只发了 8 条左右的提示词。 当然我不是来吹 Coding Agent 或者说 GPT-5.2 多牛逼的，只是正好我发现这案例本身完美命中了 Coding Agent 的舒适区。 什么是 Coding Agent 的舒适区呢？ 1. 从一种语言“翻译”到另一种语言 大语言模型最擅长的事情之一就是“照葫芦画瓢”，或者说“翻译”，无论是自然语言还是编程语言，都能做到又快又好。 所以像这个案例中从 Python 翻译成 JS，相对就很轻松了 2. 有完整的测试集合 想想我们日常写代码，写完都需要测试一遍，如果不对再修改，如果这个过程需要人工介入，比如一些 UI 测试，就会很低效，但是如果 Agent 能自己测试，那么它可以从测试中收集反馈不断调整不断修复，直到把问题解决。 这个 HTML5 标准有一套名为 html5lib-tests 的测试集。这是一套与语言无关的测试数据（输入是 HTML，输出是正确的解析树结构）。 这就好比你让 AI 做数学题，你虽然不懂解法，但你手里有一本带标准答案的习题册。你不需要盯着 AI 写的每一行代码（过程），你只需要看它算出的结果对不对（结果）。 3. 已经设计好了架构，Agent 只需要“填空” Agent 由于受上下文窗口长度限制，每次任务是没办法太长的上下文，复杂一点的项目你没法整个代码库扔过去，所以我们通常要基于架构设计将 Agent 的任务拆分成小一点的任务让它刚好在上下文窗口内完成。 所以架构设计无论对于真人的项目还是 Coding 的项目都非常重要。 Simon 这个项目他不需要凭空设计，直接让 Agent 参考那个 Python 项目的 API 设计。这意味着架构是现成的，AI 只需要基于现有架构去“翻译”。 4. 高手来操作 武侠小说里面，同样一把剑，在高手手里能发出更大的威力，毫无疑问 Simon 是高手中的高手。 看 Simon 的操作流程： 1). 制定规范 (Spec First)： 第一条提示词不是求代码，而是扔给 AI 现有的 Python 代码，让它写一份 JavaScript 版本的设计文档（Spec）。 2) 冒烟测试 (Smoke Test)： 让 AI 先跑通一个最简单的“Hello World”级别的 HTML 解析，确保链路是通的。 3. 死循环测试 (The Loop)：Simon 配置好 GitHub Actions，每提交一次代码就自动运行那 9000 多个测试用例。 - AI 写代码 -> 跑测试 -> 报错 -> AI 读错误日志 -> 修正代码 -> 再跑测试。 - 结果：AI 像个不知疲倦的程序员，用了 140 万个 Token，提交了 43 次，直到所有绿灯亮起。 Simon 把这个过程称为 “设计智能体闭环” (Designing the Agentic Loop)。 这就是为什么这项目对于 Agent 来说做起来很成功。 --- 既然我们知道 Coding Agent 的舒适区或者说强项在哪里，其实我们在开发时也可以充分发挥它的强项，比如说： 1. 不要着急实现，先看看有没有“葫芦”可以照着画“瓢” 2. 尽量让 Agent 自己去验证需求，为 Agent 提供验证必须的工具，比如Chrome Dev Tool MCP、Lint、自动化测试等等 3. 先设计好再去实现
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我为什么认为，大学一定会失败 上过大学的人，都会对大学失去信心（除了各地清华北大校友会成员）。人们都深深地知道，大学并不能让我们学会什么。 随着上过大学的人越来越多，最后几乎全民覆盖，将来，几乎所有人，都会对大学失去信心。 从那时起，大学这种教育机构，就没有存在的必要了。
Susan STEM
文科无用论已经席卷全球，这个视频说：只要孩子是亲生的，就不能让他读文科？我认为反转这个观点可能只需要10年。 首先，我不劝人学文科（这个视频的文科包括经管类），不是文科知识或者思维方式的问题。而是这个专业教学设置和学科方法论的问题。所以当下最能获得前沿范式思维的还是类似计算机等理工科学位，只能是矮子里面拔高个。 社会科学当初拼命和硬科学靠拢，本来是想要 获得“科学的合法性”，借此提升话语权、经费和社会地位。但今天从就业、市场反馈来看，这套模式已经“失灵”了。物理学、化学能算、能预言，成果可验证；相比之下，社会学、经济学常被嫌“空洞”。于是大量社会科学转向数理化、统计化、建模化，把“语 言折叠”替换成“方程/数据”。 文科学生发现自己学的“伪科学化”课程（回归分析、复杂模型）市场根本不需要。模仿硬科学的社会科学，在市场上失效了。解释力和预测力都非常差。 我并不认同“文科知识和文科思维会无用”的观点。相反，我认为这种说法只是暂时的幻觉。随着未来十年，越来越多程序员和所谓“硬技能”岗位被自动化、被大模型替代，人们必然会发现，真正不可替代的恰恰是文科所代表的 语言—叙事—价值 的思维方式。届时，“文科无用论”会出现一次彻底的反转。 为什么？因为 文科思维和大模型是天生的匹配。理工科更多依赖公式、算力、推演，而这些都是大模型+计算机体系最容易替代的部分；文科却以语言、意义、叙事、符号为核心，而大模型本质就是“语言折叠机”。这意味着文科思维不是被替代，而是被 放大。 思维不是考试成绩。不是学历，不是证书。 更是一种直觉。类似天降的灵感，是日积月累的阅读、思考和体验的沉淀。 它是一种长期训练出来的“快速折叠”能力，能在复杂的语境里一眼捕捉到关键节点。 一般人就没有。 只要孩子是亲生的，就不能让他读文科？500万文科毕业生就业难！ https://t.co/NNNJuGX7Zm via @YouTube
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