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这可能是我写的最“接地气”的 AI 科普：从家政阿姨看懂 Agent 和 MCP 我家请了个家政阿姨打扫卫生，这位阿姨高中毕业，但是经过了家政公司专业训练，学会了该怎么针对不同家庭去打扫卫生，使用各种不同的清洁工具。 当然她不可能记住所有工具的用法，所以额外的，家政公司还给她了一本《家政技能手册》，这个手册有两部分，一部分是目录，不同技能的简要介绍，字数不长，阿姨每次来干活之前都会读一遍目录，以便需要时能想起来； 《家政技能手册》的另一部分是技能的详细介绍，详细介绍里面不仅说明了各种技能的详细做法，有的还有配套的手册，有的还需要借助一些工具。 家政公司还给阿姨配备了一款定制的平板电脑，这个平板电脑支持一种智能家居协议，所有支持这种智能家居协议的家电她都可以用这个平板电脑连上操作。 为了提升效率，家政公司还给她配备了便携式扫地机器人，每次她都开车带上，一些扫地的任务就直接使用扫地机器人。 为了我经常需要阿姨来家里打扫，为了避免麻烦，所以我把我家的一些基本情况写成了说明书，好让阿姨知道该怎么更好的清扫我们家，并且阿姨很专业，每次工作完都写了一份详细的工作记录，这样她下次来还可以看一下以前都做了啥。 虽然有这个说明书，当然每次过来我还是要交代一下：“阿姨，明天我家要开了个 party，客厅一定要弄干净整洁点。” --- 说了这么多我当然不是为了炫耀我家请了个阿姨干活或者帮这家家政公司打广告，而是借这个来“辅助解释”一些常见的 AI 名词。 - 家政阿姨：AI Agent，有基础知识（类似于大语言模型），经过训练，会规划会使用工具 - 扫地机器人：SubAgent，专业的、自主的执行者。 主AI（阿姨）负责委托和监督，机器人（SubAgent）负责具体执行。这大大解放了主AI的精力（上下文窗口），让她可以去干更重要的活。 - 智能家居协议：MCP(模型上下文协议)，智能家居协议就是那个家电的统一标准： 支持智能家居协议（MCP 协议）的家电工具阿姨都可以使用。 - 《家政技能手册》：Skills，家政技能手册可以帮助阿姨（Agent）学会她没有被训练过的技能，而且这些技能是“动态加载”和“渐进式披露”的。 “动态加载”的意思是：阿姨只有在需要用特定技能的时候，才会去《家政技能手册》翻该技能的详细内容。 “渐进式披露”的意思更进一步：阿姨不会一开始就把整本手册都读完，她干活前先看一眼目录（元数据，大约 100 个词），“哦，这个技能跟我现在的任务有关”。然后它再打开读具体章节（完整的指令，小于 5000 词）。 这有什么好处？省脑子（省上下文窗口）。 确保阿姨总是在最需要的时候，用最少的“脑力”获取最关键的专业知识。 - 我家：Project，存放了与我家相关的说明书、历史信息。 希望上面这个比喻能帮助你更好的理解这些概念。 ⚠️ 需要注意的是，这些比喻只是帮助你理解这些概念，并不能代替你深入的去学习和理解这些知识。
AI 原生软件，这两周我一直在讲。我也分享过一个最简单、最日常的例子：购物 Claude Skill。 如果你用过，你大概已经体会到了——所谓“AI 原生”，不是比传统 App 多几个智能功能，而是整个运作方式变了。 你不再点按钮，不再找菜单，而是直接说：“帮我记录一下刚买的东西。”“下周提醒我补货。” 系统不是在“记账”，而是在学习你的结构、你的节奏、你家是怎么运作的。 当你真正用起来，你会突然意识到： 你操作软件的方式变了，你的思维方式也跟着变了。 这才是 AI 原生软件的核心。 此文有中文翻译。 When Software Disappears: The Real Beginning of AI-Native Systems https://t.co/UANM07h6DA
如果你用过 Flomo 或者买过小报童， 或者看过《产品沉思录》， 那你大概率知道这些小而美背后的人 —— 少楠 昨晚听了期他关于一人公司的访谈，3 小时信息量巨大。 少楠是典型的产品经理出身，创办了多个项目，包括美食分享应用“食色”、动画门户网站 Anime Taste、便签工具 Evermemo 和二手书平台“摆摆书架”等，也在丁香园做过首席产品官，后来出来做了多年一人公司。 Flomo 和 小报童 都是他和合伙人 白光 一起做的，十来个个人的团队，全员远程，活得还挺滋润。 从这期访谈里整理出 4 条生存法则， 每一条都是他用真金白银验证过的：
YouMind 的这一波更新很不错。划重点： 1、遇到不满意的 AI 产出，可以一键点踩退还消耗的所有积分。真正按效果付费，再也不用担心积分被 AI 乱花了。 2、如果是遇到 YouMind 自己出错了，会自动退还积分，点踩都不需要。 3、写好的文章，可以一键复制到微信公众号了，默认简洁优雅，并支持换主题颜色。 4、AI 配图里的中文问题，也可以调用即梦 4.0 来生图解决了。 你的需求，是 YouMind 前进的动力。 YouMind 的诚实，值得你信任。 大胆创作，不止于学。
我们实验室以前有一个本科生 非常认真，非常聪明，非常努力 大一就来实验室做实验 基本上每天都会在实验室忙一会 有的时候两三个小时 有的时候七八个小时 一直和我们组博士做实验做到了大四 最后本科毕业，论文都还没发出来， 一直到她自己博士入学一两年 她和博士的两篇文章才被接收 所以，每次看到生物学的本科生本科发了什么顶刊。我都有点情绪复杂。然后感叹有个好爹妈真好
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如果有人敢在抖音讲 claude skills，大体分为三种情况 1. 为了让小白听懂，大量使用修辞手法，以至于信息压缩极其严重，根本无法把整个事情完全讲清楚 2. 讲的很专业，但是播放量极差 3. 既有深度，又有流量，这是真高手
作为老板，最心痛的事情莫过于 给员工提供了 Claude Code、Codex、Cursor 各种工具 但员工却不用 了吧...
关于印度裔美国人和华裔美国人差异的有趣的观点（下面的内容是 Junde Wu 原推文内容摘要）： 65年移民和国籍法开始，印度大批受过良好教育的医生、工程师、学者进入美国，成了印度裔社区的第一代基础，而他们的高学历背景，也直接塑造了整个族群的教育水平与收入结构。 而华人移民的节奏完全不同。 因为中国经历了文化大革命，高学历、高技能的大陆移民真正的大规模涌入，其实要等到 80 年代末、90 年代 才开始，直到 2000 年代才达到峰值。 我们今天看到的差异，不是因为文化，也不是因为某个族群“更聪明”，而是因为不同族群来到美国的时间点不同、路径不同、筛选机制不同。
今年，我读了很多 alignment 和 AI safety 的论文。 开始一天比一天好奇，Ilya Sutskever 的 Safe Superintelligence Inc 到底在做什么神秘的研究和产品？
M: 来这里的意义是什么？ D：因为门票免费？ M：那只是现实层….因为黑鸟是冷战侦察机工程巅峰，飞行速度超过马赫2.5全身热膨胀，把缝隙填满。形成内真空状态。波音707的原型，当时在华盛顿航展，毫无征兆的做了空中翻滚。开启喷气式时代。 D：哦，你儿子看上个80刀的纪念品，你去把钱付了？ M：算了吧，不如买汉堡。 D：欢迎回到现实层。
谁能认出来？我能。 https://t.co/qa4X3Slw4k
靠，正像Elon曾经说过的，尤根发明了当前AI的everything！ 当前AI的所有理论都可以从尤根一个人写过的论文中找到线索。 https://t.co/AMd8ZB4IW8
在讨论 AI-Native 软件范式（AI-Native Systems） 时，我们必须先承认一个现实：用户从来没有被教育过如何使用“语言作为系统界面”。过去三十年他们接受的是另一套训练： 无数个 App 容器，每个 App 代表一个单独的世界，有自己的按钮、菜单、图标、工作流。用户的心智是被图形界面塑形的。 而当你突然把一个纯语言界面放到他们面前——光的、秃的，没有工具条，没有按钮，没有模式切换——大多数用户是会本能不适的。 因为这不是他们被社会化学习过的操作方式。 这正是 AI-Native 的悖论： 语言本来是人类最自然的界面，但在软件里，它反而变成“最陌生的界面”。 换句话说： 用户需要被重新训练，让语言重新成为界面。 但“语言即界面”其实只是表层。真正的底层结构是： 语言 → 结构 → 调度 语言不是聊天，语言是可执行结构； 结构不是代码，结构是可调度的认知单元； 调度不是操作系统，调度是系统的生命机制。 要让消费者理解一个“没有 App、没有按钮、没有菜单”的世界，他们需要一个适应期。因为这是一种范式迁移： 从“点按钮”到“发起意图”； 从“在 App 之间切换”到“让结构在后台自动调度”； 从“模仿电脑的操作方式”到“让电脑模仿人的思考方式”。 这就是 AI-Native 时代真正的冲击点： 不是技术本身，而是用户心智的迁移速度。
老了，胖了。 问AI，我YouTube咋办？ 他居然建议我去贴假睫毛…. https://t.co/mHl071AGy7
宝玉
关于“AI到底会不会取代我们的工作”，这可能是过去两年里我们聊得最多、也最焦虑的话题。包括我自己参与的大部分讨论都是“我觉得”、“我猜”、“我听说”，充满了各种宏大预测，或者拿历史蒸汽革命、互联网浪潮来类比，基本都没有真实的数据。 有一位叫 Henley Wing Chiu 的作者做了一件很多人想做但没精力做的事：他分析了从2023年到2025年10月的近1.8亿份全球招聘启事，对比了2024年，2025年哪些具体的职位招聘需求减少了，哪些又增加了？ 一个具体的数据是2025年全球总的招聘岗位数量，比2024年同期下降了8%，-8% 这个数据就是个基线，如果说岗位下降幅度高于这个数，说明职位数量下降了。 1. 创意领域：创意执行大幅下降 在2025年跌幅最大的Top 10岗位里，有三个来自创意行业： - 计算机图形艺术家（-33%）：包括3D艺术家、VFX特效师等。 - 摄影师（-28%） - 作家（-28%）：包括文案、编辑、技术文档作者等。 跌幅高达30%左右，远超-8%的基数，而且这是连续第二年下跌。这几乎可以确定是结构性衰退，而不是市场波动。 但不是所有创意领域数据都在下降，创意总监、创意经理、平面设计师、产品设计师这些岗位的降幅都远小于上面那些执行岗，基本跟大盘持平甚至更好。 AI正在取代的，是创意工作中执行的部分，而不是策略的部分。 这也比较符合直觉，对于创意执行，现在 AI 画图、甚至AI 生成视频，已经可以做到又快又好成本还低，但创意策略岗位，比如去跟客户沟通、理解需求、制定策略、把握风格、迭代反馈、研究用户，这些需要复杂决策、同理心和战略思考的工作，AI暂时还干不了。 纯粹的“创意执行岗”正在快速萎缩，而“创意策略岗”依然坚挺。 2. 按职级：AI在赋能高管，淘汰打工人 按职级来看看岗位的增减情况： - 高层领导（总监、副总裁、C级别）：-1.7% ，虽然也在下降，但是比整体幅度 -8% 低 - 中层管理者（经理）：-5.7% - 普通贡献者（IC，即一线员工）：-9.0% ，比基准 -8% 要差 这确实有点出乎我意料，我以为在经济下行周期，公司应该先砍掉昂贵的高管。作者给出的解释是： > 这可能是因为公司在增加战略领导层，同时对运营管理层更加挑剔。他们想要更多的人来决定做什么，更少的人来管理怎么做，以及更少的执行人员。谷歌就是一个典型的例子，他们在过去一年里裁掉了大部分中层管理者。 > > 这在某种程度上是 AI 赋能的。例如，一个总监或副总裁现在可以用 AI 编程工具快速制作想法的原型 (prototype)，而不需要一个工程师团队。那些威胁到基层员工的 AI 工具，实际上赋能了高级领导层，让他们能更独立地运作。一个能用 Cursor 或 Claude 这种工具快速搭建可用原型、验证技术方案的产品副总裁，就不再需要那么多向他汇报的基层员工了。 这个趋势很关键：企业似乎更愿意保留那些能决定“做什么”（What to do）的人，而减少那些“管理怎么做”（How to do it）和“具体去做”（Do it）的人。 应了中国那句古话：千军易得，一将难求！ 3. 热门替代岗位：软件工程师与客服反而坚挺 有两个岗位经常被拿来作为反面例子：程序员和客服，都觉得 AI 能写代码了，AI 能回答客服问题了，甚至很多公司已经这么干了，裁掉了大部分客服岗位和程序员岗位。 但从作者的数据来看，客服岗位的降幅仅为-4.0%，远好于大盘。 原因很简单：聊天机器人能处理“查订单”、“改密码”这种简单任务，但一旦遇到用户真的生气、愤怒、或者遇到复杂需要变通的问题时，AI就没办法处理了。 这时候，人类的同理心和判断力就成了刚需。 软件工程师这个倒是很符合我一直以来的判断，专业程序员还是不可或缺，无论你怎么 Vibe Coding 吹的多厉害，一旦要维护、要考虑大量用户和各种线上复杂的使用情况，必然还是要专业程序员处理。 不过有一点：“前端工程师”是程序员里下降最多的，这可能和AI在前端能力比较强有关，不过如果你自己是前段程序员也不用担心，稍微复杂一点的前端应用，AI 还真处理不了，前端需求还是挺多的。 4. 哪些岗位在增加？ 虽然整体岗位都在缩减，但是也有一些岗位是在逆势增长的。 涨幅第一名：机器学习工程师，+40%， 这毫无悬念。在AI的淘金热里，最赚钱的永远是“卖铲子”的人。所有公司都在疯狂地招人来开发、部署和维护AI模型。相关的如机器人工程师（+11%）、数据中心工程师（+9%）也都在猛增。 涨幅黑马：网红营销专员 (influencer marketing specialist) 的职位比去年猛增了 18.3%。这也不是昙花一现。去年这个岗位增长了 10%，所以这是一个持续两年的模式。 这应该是由于 AI 内容泛滥后大众对于内容信任感的缺失，普通人正在产生一种AI免疫反应。 我们越来越不相信那些看起来标准、完美但没有灵魂的东西。相比之下，一个你关注了很久的、活生生的博主，用他自己的方式给你推荐一款产品，这种真实感和信任感变得前所未有的珍贵。 要不怎么现在都在说“活人感”呢！ AI越是泛滥，人类的真实信任就越是值钱。
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