#独立开发
今天看到知乎《玉伯去字节后，他留下的语雀会被蚂蚁高层一句话砍掉废弃吗？》的一个回答，特别有感触：
这也是我Gap的这段时间的思考之一。本质上来说，工程师并不掌握生产资料，所以很多事情并不由自己控制：产品的方向、收入等等。也正是因为不掌握生产资料，才会被人挑选、评论，职业生涯早期可能被挑选的维度是学历、技术，后面年纪大了就被挑年纪了。
所以，还是得有自己能够完全掌握的产品（所谓产品，就是有人给你买单的那种商业型产品），这也是我写分布式教程的原因之一。
另外，在这个时代，各种基建已经很完备了，做一个个人作品的门槛没有这么高了，这也是所谓的“超级个体”雨后春笋般出现的原因。
总而言之，我认为或早或晚的，每个人都应该有自己的产品，越早开始探索越好。
今天看到知乎《玉伯去字节后，他留下的语雀会被蚂蚁高层一句话砍掉废弃吗？》的一个回答，特别有感触：
其实这也是在大公司打工的一个大问题，就是这个产品，是你呕心沥血，每时每刻都在思考，每个细节扣来扣去，最终做出来了并且获得了用户的喜好你觉得自己获得了权利，全心全意做好这个产品的权利然而，这个产品，从来都不属于你这个产品的命运，取决了高层的看法和考量一念之差，就可以让你好好打磨这个产品的权利给下放或者剥夺产品负责人也好，所谓有壁垒不可替代持续学习的的核心研发也好，都是无主之地上劳作的玉米工人。
这也是我Gap的这段时间的思考之一。本质上来说，工程师并不掌握生产资料，所以很多事情并不由自己控制：产品的方向、收入等等。也正是因为不掌握生产资料，才会被人挑选、评论，职业生涯早期可能被挑选的维度是学历、技术，后面年纪大了就被挑年纪了。
所以，还是得有自己能够完全掌握的产品（所谓产品，就是有人给你买单的那种商业型产品），这也是我写分布式教程的原因之一。
另外，在这个时代，各种基建已经很完备了，做一个个人作品的门槛没有这么高了，这也是所谓的“超级个体”雨后春笋般出现的原因。
总而言之，我认为或早或晚的，每个人都应该有自己的产品，越早开始探索越好。
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我发现了AI coding的正确姿势，三者互补大幅降低开发难度，架构师+技术负责人+基础编码，大幅提效：
• Gemini：较大上下文窗口，适合在初始阶段扫描代码并提供整体框架方案；
• Codex：知识体系丰富，代码评审和查漏补缺出色；
• Claude：代码执行力最强，编写代码的能力远超其他两者。
• Gemini：较大上下文窗口，适合在初始阶段扫描代码并提供整体框架方案；
• Codex：知识体系丰富，代码评审和查漏补缺出色；
• Claude：代码执行力最强，编写代码的能力远超其他两者。
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App Store的诞生，将iPhone从一个产品转变为一个平台。这个平台层带来了爆炸性的价值创造，其规模远远超出了设备本身。根据苹果公司发布的报告，到2024年，App Store生态系统在全球范围内促成的交易和销售额已接近1.3万亿美元。值得注意的是，在这巨额的商业活动中，超过90%的交易额并未经过苹果的佣金系统，这意味着生态系统参与者（开发者、商家）创造的价值，是平台所有者直接收入的数倍之多 。
这个历史先例为我们理解AI产业的演进提供了一个强大的分析模型：
语言大模型（LLMs）就是「初代iPhone」：它们是底层的、革命性的核心技术，拥有惊人的能力，但其本身对于非技术用户来说，应用场景有限且使用门槛高。
AI Agent就是「App Store」：它们是在核心技术之上构建的平台层或应用层。AI Agent通过封装复杂性，为解决特定问题提供了「一键式」的解决方案，使得非技术用户也能轻松利用底层LLM的强大能力。它们正在解决当前AI生态面临的「应用发现难」和「用户疲劳感」等问题，这与早期App Store解决的问题如出一辙 。
正如App Store催生了移动互联网经济，AI Agent也将催生一个全新的「代理经济」（Agent Economy）。在这个经济体中，价值创造的主要场所，将从训练更大、更强的基础模型，转移到开发更智能、更高效、更专注于解决特定领域问题的AI Agent上。
这个历史先例为我们理解AI产业的演进提供了一个强大的分析模型：
语言大模型（LLMs）就是「初代iPhone」：它们是底层的、革命性的核心技术，拥有惊人的能力，但其本身对于非技术用户来说，应用场景有限且使用门槛高。
AI Agent就是「App Store」：它们是在核心技术之上构建的平台层或应用层。AI Agent通过封装复杂性，为解决特定问题提供了「一键式」的解决方案，使得非技术用户也能轻松利用底层LLM的强大能力。它们正在解决当前AI生态面临的「应用发现难」和「用户疲劳感」等问题，这与早期App Store解决的问题如出一辙 。
正如App Store催生了移动互联网经济，AI Agent也将催生一个全新的「代理经济」（Agent Economy）。在这个经济体中，价值创造的主要场所，将从训练更大、更强的基础模型，转移到开发更智能、更高效、更专注于解决特定领域问题的AI Agent上。
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GLM-4.5 与 Deepseek-V3.1 的对比报告
https://g.co/gemini/share/0ac60463df0b
详细对比 deepseek v3.1 与 GLM 4.5 的差异，主要集中在 agent 支持、代码能力、硬件要求、输出效率几个方面
https://g.co/gemini/share/0ac60463df0b
Gemini
Gemini - Deepseek V3.1 vs GLM 4.5 对比
Created with Gemini
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