避免社死
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Feb 24
My openclaw dev stack: OpenClaw Mac — set up in minutes with @openbootdotdev openboot.dev/fullstackjam/op… #OpenBoot #macOS #DevTools #openclaw
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前几天 Google 首席工程师（Principal Engineer）Jaana Dogan 发了一条推文：
“我们团队去年一整年都在做分布式 Agent 编排系统，各种方案，各种分歧，始终没有定论。我把问题描述给 Claude Code，它一个小时就生成了我们去年做的东西。”
这条推文在我的 Timeline 上刷屏好几天。有意思的是，几乎每个人都能从中找到自己想要的证据。
有人说这是大公司病的铁证：一年的活儿一小时干完，可见组织效率有多低。
有人说这是 Claude Code 封神时刻：Google 自己的首席工程师都在用竞品。
还有人说程序员要失业了：AI 已经能替代整个团队。
这些解读都抓住了部分事实，但都漏掉了关键信息。
【1】故事的另一半
Jaana Dogan 后来发了一段很长的澄清。
首先，团队这一年建了好几个版本的系统，各有优劣，一直没达成共识。
其次，她给 Claude 的 Prompt 浓缩了“存活下来的最佳想法”：一年的探索、试错、淘汰，精华被压缩进了三段话。
最后，Claude 生成的是“玩具版本”，不是生产级代码，但作为起点相当不错。
换句话说，这不是 AI 凭空创造，而是专家带着一年积累的研究成果，用 AI 快速把想法变成代码。
【2】一年的时间到底花在哪了
我们习惯用“产出”来衡量工作：代码行数、功能数量、版本迭代。但如果产出可以被一小时复现，那之前一年的“工作”到底是什么？
团队一年其实在做三件事：
首先是探索。分布式 Agent 编排这个问题，没有标准答案。要试不同的架构、不同的通信机制、不同的容错策略。大部分尝试会失败，但失败本身是必要的学费。
然后是验证。想法要落地，得跑起来看效果。有些问题只有在真实负载下才会暴露。这个过程漫长、枯燥、充满意外。
最后是对齐。Jaana 说"not everyone is aligned"。大厂呆过的朋友都知道，在大公司，让不同团队、不同利益方、不同技术偏好的人达成共识，往往比写代码难十倍。开会、写文档、说服、妥协、再开会，这些不产生代码，但消耗大量时间和精力。
Claude 复现的是最后那个“建造”的动作。前面那些认知劳动，探索、验证、对齐其实都是人来完成的。
这就像一个软件项目，我们不能只盯着写代码的那部分时间，前面的需求分析、产品设计、系统设计，后期的测试都是占时间的，只是由于以前写代码成本高，大家容易忽略那部分的成本付出，现在 AI 生成代码太快，才凸显出其他部分工作的价值。
【3】瓶颈转移
Jaana 还说了一段话，我认为这才是整个故事最有价值的部分：
“需要好几年时间去学习、在真实产品中验证想法、找到能长期使用的模式。一旦你有了这些洞察和知识，构建本身就不难了。因为可以从零开始建，最终产物反而没有历史包袱。”
过去，瓶颈在“怎么实现”。你想清楚要什么了，但从想法到代码之间隔着漫长的工程工作。需要招人、分工、排期、开发、测试、联调。
现在，这个瓶颈正在消失。新的瓶颈是“想清楚要什么”。你的 prompt 能不能精准描述问题？能不能包含正确的约束条件？能不能体现你对 tradeoff 的判断？
有人把这叫做从“实现”到“表达”的转移。以前会干活的人值钱，现在会说清楚要干什么的人更值钱。
Jaana 的 prompt 之所以有效，是因为她确实懂这个领域。换一个不懂的人，给 Claude 同样三段话的篇幅，大概率出不来能用的东西。AI 放大的是你已有的认知，不是凭空给你认知。
【4】什么变贵了
执行变便宜了，什么变贵了？
判断力。面对十个可行方案，选哪个？AI 能帮你生成方案，但决定需要对业务的理解、对用户的洞察、对技术趋势的预判，这些仍然高度依赖人。
品味。同样是能跑的代码，好代码和烂代码的差距是巨大的。可维护性、可扩展性、优雅程度，AI 能写代码，但“什么是好代码”这个标准，需要人来定义和坚持。
对问题的深刻理解。表面上是技术问题，底下往往是业务问题、组织问题、甚至政治问题。能穿透表象看到本质的人，永远稀缺。
【5】个体和小团队在 AI 时代的机会
这个故事还有一个潜台词：大公司的对齐成本被 AI 无情放大了。
以前，大公司用人海战术堆执行力，用流程保证质量。小团队资源有限，很难在复杂项目上竞争。
前 Google 和 Meta 杰出工程师（Distinguished Engineer）、Gemini 大模型的联合作者 Rohan Anil 留言说：
“如果我当年能拥有 Coding Agent，特别是像 Opus 这种级别的模型，我不仅能省下职业生涯前 6 年的时间，甚至能把这些工作量压缩到短短几个月内完成。”
现在，执行力可以靠 AI 补齐。小团队的优势：决策快、包袱轻、方向调整灵活，反而变成了真正的护城河。一个人想清楚了，一小时就能出原型；一百个人没想清楚，开一年会也对不齐。
这对个体是好消息，你的判断力、学习能力、对问题的理解深度，正在成为 AI 时代的竞争力。
AI 没有让工程师贬值，但 AI 时代的工程师要求也不一样了。
Jan 2
I'm not joking and this isn't funny. We have been trying to build distributed agent orchestrators at Google since last year. There are various options, not everyone is aligned... I gave Claude Code a description of the problem, it generated what we built last year in an hour.
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Jam retweeted
4 Jul 2025
🚀推荐一份用Deepseek 去 AI 味的提示词文档
试了下效果确实明显，生成内容自然了很多。
完整文档放在评论区了👇
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20 Mar 2024
I am going through this awesome hands-on course on #kubernetes #cka by @mmumshad @KodeKloudHQ
ctt.ec/_E7fe
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学到了。以后别人让我看下他的服务器，直接给 github.com/lewangdev.keys 这个链接，加到 ~/.ssh/authorized_keys 里面就行了
9 Jan 2023
GitHub原来有个隐藏的URL pattern, github.com/${username}.keys 会显示用户的 SSH 公钥
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Jam retweeted
8 Jan 2023
People who buy keyboards
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Jam retweeted
今晚帮群友排查了一个相对冷门的问题，记录出来，希望能有帮助
简而言之，群友的代码（涉及大量的小文件写入），运行在 Docker 里面，走 --mount bind 挂载云盘，在创建文件的时候出现 no space left on device，确认过 inode 之类的都没问题，然后整体排查思路如下（1/N)
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SSH是我见过的最没被挖掘但是又天天用得最多的工具，反正各种机器已经被我用SSH透遍了，当看到同事还在WEB Terminal下恶心的时候，我已经爽飞了，当然技巧都来自我这篇，这种图我也特别喜欢，来自这篇英文iximiuz.com/en/posts/ssh-tun…，东西不如我整理的完整，推荐看我的：plantegg.github.io/2019/06/0…
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Jam retweeted
8 Dec 2022
作者 @mattmochary Mentor 过一路顶级公司的创始人：OpenAI, Notion, Reddit, Coinbase, Robinhood, YC, Sequoia 等等。
另外这本书也是完全开源的，可以直接阅读这个 Google Doc。
👇
docs.google.com/document/d/1…
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Jam retweeted
21 Jun 2022
The Cloudflare team is aware of the current service issues and is working to resolve as quickly as possible. Updates can be followed here. cloudflarestatus.com/inciden…
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Jam retweeted
22 May 2022
「…我从出生到现在，还没有受过这样的日子，被关在家里不能出去，真是天大的笑话。哈哈哈」
「好的好的，谢谢。」
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