美国的韭菜也是韭菜
这几天一件大事就是川普在北京时间5.6号又双叒叕宣布要加进口税了。此言一出A股立刻狂泄了6个点。12小时后美股开市，SP500 盘前跌了1.24，nasdaq盘前跌了2.24。
真是不怕美联储加息，就怕川普发推。
由于我大部分的股票都是科技股，在此次发推事件中受创超过4 个点（我还买了3x nasdaq，之前涨的美滋滋，现在跌的都想卸软件了）。辛辛苦苦一个月，一推回到解放前。
前几天和前同事约了个饭。他给我讲了很多币圈割韭菜的手法。我当时还嘲笑说韭菜真好割，结果今天自己也被收割了一波。
世界文化大同嘛，韭菜在哪都是韭菜，区别是这茬割完了下茬被不被割的区别。
Prompt 不是新的 Source Code A prompt can generate an answer. It cannot, by itself, preserve why the answer should be true. 提示词可以生成一个回答，但它自己并不能证明这个回答为什么是对的 AI coding tools 刚开始流行时，有一个说法很有吸引力： Prompt 是新的 source code。 听起来很合理。 以前我们写 Python、Java、TypeScript；以后我们写自然语言，让模型完成 implementation。既然 prompt 决定 output，那就像管理代码一样把 prompt 保存、version、review，不就行了吗？
Code review 没有过时，但我们可能 review 错了对象 AI can produce a diff. Review decides whether the team is willing to own the change. AI会产出代码，但是团队应该决定是否拥有这个改变 上一篇：AI 时代还需要 Estimate 吗？ 床位系统那个 bug 暴露以后，我反复想过一个问题： 我们明明做了 code review，为什么还是没有发现这个bug？ 实现并不离谱。代码在判断查询时刻是否落在预约区间内，局部逻辑说得通，边界也长得像正常的时间处理。 只是业务真正问的是“这一天是否已经被占用”，代码回答的却是“当前这一秒是否落在区间”。 我们不是没看代码。我们看了一个错误问题的正确答案。 这件事让我意识到，AI 时代关于
AI 时代还需要 Estimate 吗？ Don't estimate how long it takes to generate code. Estimate what it takes to trust the change. 不要只估算生成代码需要多久，要估算团队需要付出什么，才能相信这个 change。 上一篇：别再用更多 Ticket 衡量 AI Productivity 下一篇：Code review 没有过时，但我们可能 review 错了对象 如果现在有人问 engineer：“这个 ticket 要多久？”答案可能越来越像这样： “代码今天能出来。至于什么时候敢上线，我不知道。” 这不是
别再用更多 Ticket 衡量 AI Productivity Code is cheap. Verified outcomes are not. AI 可以廉价制造代码，但不能廉价制造可信结果。 上一篇：AI 没有消灭瓶颈：Slop 正在吞掉团队的注意力 下一篇：AI 时代还需要 Estimate 吗？ 有一种项目周会，特别容易让 EM 心情愉快。 这个 sprint 完成的 ticket 比以前多了，PR 数量涨了，commit 也很活跃。自从团队开始用 AI，dashboard 上的每一条线都在往右上角走。管理层一看：不错，AI productivity 已经兑现了。 然后 reviewer 默默打开