Philip Van

Architects are going to hate this🥹 喵个咪太快了，AI杀到建筑业了，直接干碎了每年5000美元的软件授权费😂 有大神刚开源了一整套完整的3D建筑编辑器，全程在浏览器里就能跑， 不用AutoCAD。不用Revit， 不用每年掏5000美元的软件授权费， 它叫Pascal Editor。 基于React Three Fiber和WebGPU开发， 直接调用本地显卡，跑出接近原生桌面软件的渲染速度。 它的能力完全不输付费工具： → 完整的建筑/楼层/墙体/区域层级体系，支持实时3D编辑 → ECS架构，所有对象通过GPU驱动的更新系统渲染 → 内置Zustand状态管理，完整支持撤销/重做操作 → 基于Next.js开发，部署成网页就能用，完全不用安装桌面软件 → 脏节点追踪技术，只重渲染改动部分，不用每次刷新整个场景 最狠的是，你可以堆叠、拆解、单独查看任意楼层，选中区域拖墙体、改楼板形状，全程3D可视化操作，全程都在浏览器里完成， 建筑事务所为了这套工作流，单套BIM软件每年要付5万美元以上， 而这个工具，完全免费，100%开源，你觉得它会颠覆现在的设计软件市场吗？ github 地址放评论区了👇

跟朋友探讨，AI 时代，如何考察候选人，一致的结论是，需要现场看候选人的 vibe coding 能力。 以前考察古法编码技能，会针对算法、数据结构、解题速度、编码规范等做细致了解，也考察专业知识。 但这些技能，随着 Coding Agent 能力的提升，已经全部被内化了，人能做的就是调教，调教，调教😅。考察的是架构能力、工程能力，以及对多个 AI 的管理能力。 面试的问题可能变成了，刚才你做的工作花了 10M Token，如何在 1M 内解决？刚才你花了 1 个小时解决问题，如果想 10min 搞定，该怎么做？ 再往下问，会触及一个更本质的能力：你有没有意识到问题的“形态”，有没有在一开始就选对解法路径。很多人是把 AI 当成更快的键盘，用来加速执行；但更高一层，是把 AI 当成解空间的放大器，先去重构问题，再去执行。Token 花多少、时间用多久，往往在第一步就已经被决定了。 接下来会追问，你是怎么拆这个任务的？为什么要这么拆？哪些步骤可以并行，哪些必须串行？当多个 Agent 同时工作的时候，如何避免它们互相污染上下文，如何保证结果可以被复用，而不是每次都从头再来。 更深入一点的问题是，如何把一个复杂问题压缩成可以被 AI 快速理解和执行的表达结构。你怎么写 prompt，怎么设计 context，怎么做中间状态的存储和裁剪，怎么让 AI 少走弯路。这方面考察的是如何设计一条最短路径，而不是盯着执行过程本身。 还有一个很有意思的点，是“失败的处理方式”。AI 会出错，这是确定性的。关键在于有没有设计好兜底机制，是让 AI 一路撞墙，还是在关键节点就能感知偏差、及时纠偏。 很多面试问题都开始不一样了，也变得更有趣了些。😄 过去优秀工程师的分水岭在“写得多快、写得多好”，现在更像是在看一个人能不能构建出一个持续产出的系统，让 AI 在里面稳定工作、不断进化。

妈的，不聊不知道 人家用小模型➕大模型跑量化赚了几十个 我还在研究openclaw呢😅