我发现越是程序员越对Vibe coding 不屑一顾，各种看不上，瞧不起～别搞错了，人家不是“要学会编程”，而是“要用 AI 解决问题”，对于很多人来说屎山不屎山的根本无所谓，重点是现在人家可以 ai 写一个工具帮自己、帮朋友解决一些问题了，而以前都要求助于会开发的或者花钱买，再说了，以前没有 AI

很多人说，大V的成功是因为“前面积累”。这话不假，但也不全对。积累是地基，但真正让你“火”的，是那个点燃流量的火花——一篇戳中人心的文章、一个引发热议的视频，或者一句让人拍案叫绝的观点。那一刻，你不再是默默无闻的创作者，而是万众瞩目的焦点。

得承认，越有钱就是越能用到更牛逼的 AI

现在用AI最大的感受：多花时间「沟通」，别想着「一键生成」。 以前做需求评审最讨厌一群人坐着开"心机大会"，各有小算盘。 现在AI不会有情绪、不疲惫，可以无限耐心探讨细节。没有"私心"的AI在理解对齐这事上比人靠谱多了。

突然理解为什么虚拟陪伴是好赛道了： 纯粹以你需求为导向 完全的理解和接纳 没有价值观冲突 永远的耐心和支持 更别说以后还会有躯体...

今天看了几个付费案例，悟到什么是「真实价值」和「感知价值」： 真正有用的产品功能看起来"理所当然"，需要用过才知道好。 看起来有用的产品概念包装天花乱坠，demo完美，但用起来漏洞百出。 用户买的不是产品本身，而是对产品的想象和期待。

在这个注意力稀缺的时代，「被发现」比「做得好」更重要。 现在很多独立开发者玩"两个月挣50万美金"：营销投资回报率远高于产品打磨，短期收割比长期价值更容易变现。 前提是：大部分人没鉴别能力，沉没成本让用户不愿承认买错了。

今天看到程序员嘲讽AI写的代码都是屎。 我一想，没AI的时候不也有"屎山代码"这个梗么？那些屎又是谁造出来的呢？ AI的屎，人类的屎，共同造就了屎山。但AI的"屎"本质上还是人类喂的——训练数据里的糟糕代码片段。 程序员吐槽AI，其实也是在吐槽自己当年的"杰作"。

「我现在才意识到自己的错误，这种无可救药的罪行——无法放弃自己，从未自发地努力寻找希望，既无法向他人伸出援手，也不想抓住他人的手，而且从来不曾为了自己之外的人流泪」 ——《鹿川有许多粪》最后一章《天灯》

关于 Ai 编程：关键不在技巧，在思路 总结我这段"教学"经历，关键就两点： 1️⃣ 顺序很重要 - 从最容易拿到结果的开始，顺序不对就容易"从入门到放弃" 2️⃣ 思路转变 - 我是老板，AI是员工。找对人（选对工具），知道怎么安排活儿（任务分解），略懂一二防止被忽悠。

我不建议新手直接用Claude Code这种命令行工具，反而推荐Cursor这种图形化IDE。 CC对新手来说太"一键生成"了，像个冷冰冰的"黑盒"，容易让人"知其然不知其所以然"。 图形化IDE有实时反馈和错误提示，更像"边写边教"，而不是"运气好抽到SSR"。

拿到AI生成的结果后，多问一句"这一行是做什么的？"或"为什么要用这个？" AI就是这么有耐心，哪怕你是个大傻子，它都有好脾气给你讲明白。 你要敢于问傻问题！

看到AI生成的超逼真人物视频，我会产生一个奇妙的想法：我们会不会也只是某个更高维度世界中的AI片段？我们的喜怒哀乐、思考和困惑，会不会都只是算法运行时的数据流？

不要一句话扔给AI："帮我写个统计单词的程序" 学会拆解： 获取用户输入 预处理文本 统计单词 输出结果 前端交互设计 得到的东西就不会那么"随机抽卡"，你掌控的部分变多了。

从「我要学会编程」变成「我要学会用AI解决问题」，这确实是当下更实用的技能路径。 虽然不需要像传统方式学编程，但不代表啥也不懂。在AI加持下你有了更高效的学习方式，关键是保持好奇心和思考习惯。

杨振宁“吐槽”氢弹之父泰勒：每天十个点子，九个半错的！但他不怕丢人，错了继续聊。半个对的点子若是氢弹，就够了！这不就是vibe coding？想法先敲出来，报错改，优化再来！关键是：扎实基础+快速试错=智慧探索。没基础？那就是瞎折腾！

我那个公众号好好的，突然就不给我推荐了……自从发了那篇 get 笔记的文章之后

？bags 这是发红包了？多出来两个代币 一个 hat 一个 muu

很多时候，我们以为自己在"分享知识"，实际上在"炫耀知识"。即使是无意的。

提示词设计的“道”与“术”术： 提示词明确指定了任务（任务管理器）、输出格式（代码+注释+原因）、目标用户（初学者），并要求简洁清晰。这种结构化输入确保大模型输出符合预期，减少歧义。