一个不太体面的比喻 "工贼"这词不好听，但你仔细品品，它描述的那个角色在当下的 AI 浪潮里正在被大规模制造。 公司让你拥抱 AI，用 Copilot 写代码，用 ChatGPT 写文档，用各种 agent 搞自动化。你照做了，效率翻倍，季度汇报上你是"数字化转型标兵"。很好。但你有没有想过一个问题：你每一次漂亮的 demo，都在帮管理层完成一个论证——"看，一个人加个 AI 就能干三个人的活，我们确实不需要那么多 headcount

最近"CLI 化网站"这个方向突然热了起来。港大的 cli-anything、卡比卡比写的 opencli、还有 bb-browser，三个项目实现思路各有侧重——有从前端源码逆向接口的，有通过 Chrome 插件在运行时探测网络请求的——但最终目标高度一致：把网站原本给浏览器用的 API，重新包装成给 AI 调用的 CLI。 从用户视角看，这类工具最直接的价值是打通 C 端孤岛。各个平台的数据和操作，不再被 GUI 困在浏览器里，而是能被脚本编排、被 AI

AI 巡检与 AI 排障 Mar 24, 2026 · 4 min read 前 AI 时代，巡检和排障都是又辛苦又烦人的体力活。 巡检需要你盯着告警和大量的监控面板，时刻思考系统是不是出什么问题了，有问题还得及时介入。之前和朋友聊天，听说国内某头部量化公司，最近一两年居然还要求 SRE 在开盘时间全程盯着监控面板，也是非常神奇。 排障则需要你对自己干活的语言做到基本精通，比如几年前在给人做培训的时候，单是性能优化这一节就做了大概 120 页 PPT，也只是简单介绍了程序员日常排查问题和做性能优化要了解的知识和工具。Systems Performance 的大部头更是让人又爱又恨，

Book Driven Development Mar 23, 2026 · 5 min read 嗯，最近一直在测试 opus 和 gpt5.4 的能力差别，目前结论是各有千秋。 今天我们从 opus 的一个最大优势讲起。先来看两张图。 第一张是用 kafka definitive guide 第二版去问 opus： 注意看 opus 的思考过程 第二张是用同样的问题去问 chatgpt： 同样注意看

下一次工业革命近在眼前了去年的这个时候，IT 圈哀鸿遍野，吐槽技术红利消耗殆尽，所有公司都失去了新的增长点，程序员红利到头了。 今年的这个时候，程序员的好日子确实进入倒计时了，只不过不像当初做预言的人想的那样，连他们自己的末日也在倒计时了。 中国的互联网从业者并没有把 AI 当回事，这几年来对 AI 的看法是这种基于统计和传统神经网络的技术不足为惧，因为硬件的发展让老树发了一点新芽，套上强大的核弹厂芯片加一些修修补补的算法，能帮这些批着科技外皮的牛皮癣广告公司卖出更多的广告，能让信息茧房里的人看到更多他们喜欢的信息，奶头乐吸得不亦乐乎，让整个网民群体娱乐到死，普通人失去了研究的耐心和学习发展的能力，商业公司赚到了…No HeadbackXargin 两年前写的： 无论你是一个艺术家，作曲家，诗人，外卖员，流水线作业者，程序员，