gitlight

信息密度有点低，可以缩减到一页半甚至一页，挑一个你认为最能代表你价值的项目展开讲，其他都尽量概括性地讲解，看简历的人注意力是有限的，将面试官的视觉中心快速引导到你擅长的地方。说实话看了半天我不知道该问什么，而且还很长。。。

要取代一起被取代，不要怕

笑死咯哈哈哈，喷气脑的祖坟被刨了

gpt 5.2 开始

凡是人能做到的事情，AI 都能做到，而且会做得更好，与其考虑掌握什么技能不被淘汰，不如考虑如何混入 AI 产业链内更靠上游的企业

明年可能主旋律还是 scaling 吧，这条路看起来还没走到头； rsi 的论文看了些感觉没什么突破性进展，具体进度怎么样只有前沿 AI 实验室才知道，OA 说已经越过了自我改进的临界点，也不知道是不是真的

电力 and 能源

@shawnvan 复杂问题并未预设解决的主体，可以是 ai ，也可以是人。复杂问题解决关注的是决策过程，不是某种“交给 AI”的行为的自指。

一个复杂的问题，对于人来说，可以通过多步需求拆分的方式逐步拆解为简单问题；对于 AI 来说，也可以通过多轮对环境的探索/搜索，来排除大多数的潜空间。

对于一个复杂任务，不做任务拆解分析（开发主体是人），和不提供完整的开发意图、开发环境、真实需求（开发主体是 AI ），是想用有限的数据描述复杂规则，这一定是行不通的。可以看到 Agent 解决更复杂的任务，也是依赖更精准的上下文、更多轮的交互、更复杂的集群之间的消息通信。

软件工程是一种针对 coding 信息编码的形而上学

@shawnvan 不是说把工作交给 AI 不现实，而是说指望用简单的方法去解决一个本来就复杂的问题是不现实的，如何指挥 AI 高质量地完成任务，如何显式约束，是程序员要考虑的方法论。实际上 V2 上的程序员现在大多都面临着管理比以往多 1-2 个数量级的代码的问题了吧？

@Need4more 不同行业的人都有相同的苦恼，哎