@李楠或kkk：
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开源教给了 IT 行业所有人痛苦的一课，叫做不要“重新发明轮子”。
这曾经让很多程序员希望幻灭，他们是带着从 0 构筑整个世界的决心进入行业，最终发现自己只是一堆开源项目的引用者。
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而机器学习又交给了我们另外一课，甚至文章本身就叫《苦涩的教训》：他的核心要义就是在不断膨胀的算力和数据面前，不需要人类面对短期问题的自作聪明的指手画脚。
人类需要做的不是吧把“知识”教授给机器。
而是应该设计好发现知识的机制，剩下的，交给算力和数据去完成。
机器学习在过去 70 年证明，最终，机器的能力会超越人类可以教授的上限。
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而最终，这个贴在 Claude 公司研究员桌面的文章让他也承认，代码，是寿命非常短暂的东西。
所以，应该“面向未来编程”。
如果你的项目能帮助别人解决未来的问题，那么你的项目的存活时间，就有可能长达。。。
六个月。
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持续的迭代，本来就不可避免。
但是 AI 和 Vibe Coding 极大的加速了软件的迭代速度。同时，提升了软件方案解决问题的维度。
有价值的软件要“面向未来”，与此同时，最好基于模型能力，提供“通用框架”。
如果你想为了律师运用自己的行业 know how 写一个软件方案，那么你建立的项目不应该是 Claude Law ，而是 Claude Skills 。
干脆，把所有垂直行业 know how 运用的问题解决了算了。
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因此，我还是持续的不看好 ai 的垂直行业解决方案。
不是这个需求不存在，而是再 ai 时代，解决这些需求的思维方式，不再是软件的了。而是机器学习和 ai 的。那意味着，我们只需要一个行业 know how 框架，和一个更聪明的模型。
而因此，软件的价值也在迅速下降。
此文的时间点有点尴尬，但是的确没有映射魅族转向软件的事情，别 tm 给我瞎解读。
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最后的话
所以，我们所有人应该思考的东西，其实最终，会回归一个我们步入职场第一天的那个根本问题：
我们在忙什么，是无意义的重复还是有价值的创造？
而这些努力，到底对这个社会和世界，有何贡献？