山寨一身

@bbgotrading 如果你覺得我分享對你有幫助，歡迎使用我的推薦碼註冊幣安帳號，支持開源交易框架 bbgo 的開發。 🤗🤗🤗 accounts.binance.com/en/register?re…

@liangz_92 @CryptoMaster_70 🤣🤣🤣

@CryptoMaster_70 就算他是站在愚昧之巔 海拔肯定也是高得嚇死人

在threads上 你甚至可以看到一位高中剛畢業的學生 質疑19年職業生涯的軟體工程師專業知識 其中在Google待9年 Intel待3年

@AstroMoon1225 微波爐⋯⋯學會了 🤣

恶徒躲进受害者家避雨，被其父母逐个击杀

味全超皮欸。😊 擺明把全台灣消費者當白癡 沒看過哪個牌子可以嗆消費者 下地獄好嗎 爽到了！ 開勳嗎？😊

Junie 的 Harness 說真的不差，而且比 Antigravity 產出的品質好非常多

用兩個字譬喻玩皮克敏: 練蠱

@PANewsCN 這不用大驚小怪 🤣

🫤Claude Code 疑似使用隐写术识别中国用户？ 一则关于 Anthropic 旗下 Claude Code 的指控在 X 上引发大规模讨论。 据称Claude Code存在隐藏代码，会在用户不知情的情况下收集位置、网络信息，且针对中国用户。 目前相关推文浏览量已超200万。 需要注意的是， Anthropic 官方尚未回应，真实性有待更多确认。

@whitglint 😂😂😂

@c9s 還以為最下面會有課程連結，結果沒有

這年頭 AI 寫程式好像造成了一大票工程師恐慌。 網路上每天都有人展示自己用 Claude、ChatGPT 或 Gemini 在幾個小時內做出網站、手機 App，甚至直接做出可以收費的 SaaS 服務。看久了，很多人自然會開始擔心：「那工程師是不是快要被取代了？」 但真正長期使用 AI 做開發的人，大多會發現另一件事情：AI Coding 的生產力提升是真實存在的，但它並不是無限擴張的。 很多人被各家模型宣傳的百萬級 Context Window 所吸引，以為只要把整個 Repository 丟進去，AI 就能理解所有程式碼並完成任何修改。然而 Context Window 解決的其實只是「看得到多少資訊」的問題，而不是「理解多少資訊」的問題。 這就像把一千頁文件全部攤在桌上，不代表你能同時理解那一千頁的內容。 當 Context 越來越大，AI 必須在大量資訊中持續搜尋、篩選、建立關聯並進行推理。資訊量越大，判讀成本就越高，而判讀成本越高，錯誤率自然也會跟著提高。這也是為什麼許多人在大型專案中經常感受到 AI 開始出現混淆、失真，甚至產生幻覺。 小型專案通常感受不到這個問題。 如果你的專案只有幾千行程式碼，你可以很輕鬆地告訴 AI：「幫我加上會員登入功能」、「幫我做一個管理後台」、「幫我接上 Stripe 付款」，然後得到相當不錯的結果。 但當你的系統逐漸成長到數十萬行程式碼之後，事情就完全不一樣了。 此時 AI 不再只是寫程式，它必須先知道相關功能在哪裡、理解現有架構、分析依賴關係、找出商業邏輯、確認資料流向、評估修改風險，最後才能提出一個合理的解決方案。 換句話說，AI 開始面對的已經不是 Code Generation，而是 Software Engineering。 而軟體工程最大的難題，從來都不是把程式碼打出來。 而是理解系統。 當 Repository 越來越大，AI 搜集出來的資訊也會越來越多。它可能引用不存在的函式、使用過時的 API、誤解 Domain Model、修改錯誤的模組，甚至提出一套看似合理卻完全違反現有架構的方案。 這些問題在 Side Project 裡面通常只是小麻煩，但在正式產品環境裡，很可能就是 Production Incident。 因此真正有經驗的團隊，很少把 AI 當成自動駕駛。 更多時候，它比較像是一位速度極快、記憶力極強，但偶爾會一本正經胡說八道的工程師同事。 而且隨著專案規模擴大，AI 的另一個成本也會開始浮現：Token。 很多素人以為 AI 開發的成本趨近於零，但實際上當專案變得複雜之後，你會發現邊際效益正在遞減，邊際成本卻在不斷上升。 為了讓 AI 理解問題，你需要提供更多 Context。 為了修正錯誤，你需要反覆對話。 為了驗證結果，你需要不斷追問。 為了避免幻覺，你需要讓 AI 重新搜尋整個專案。 於是 Token 開始快速燃燒。 這也是為什麼網路上經常看到有人在幾天之內燒光所有額度，然後不斷等待 Reset Time，或是持續加購更多 Credit。 因為他們正在用 Token 去彌補自己無法快速判斷答案正確性的成本。 很多人以為 AI 時代最重要的是 Prompt Engineering。 但我認為真正重要的其實是 Pair Programming。 使用 AI 寫程式，並不是像直男癌一樣單向輸出自己的需求，然後等著對方把事情做完。你需要與 AI 持續溝通、持續修正、持續驗證。 你越理解程式碼，越能指出問題在哪裡。 你越理解架構，越能縮小搜尋範圍。 你越理解系統，越能給出精準的指令。 而這些能力都會直接轉換成更好的產出品質、更低的 Token 消耗，以及更快的開發速度。 所以寫程式這項技能並沒有因為 AI 的出現而突然失去價值。 真正貶值的，是把程式碼一行一行打出來的勞動。 真正升值的，是理解程式碼、理解系統、理解問題本質的能力。 AI 並沒有消滅工程師。 它只是讓工程師的價值，從「寫程式的人」逐漸轉變成「理解系統的人」。 而當專案規模越大，這件事情反而會變得越明顯。

@cat88tw 然後轉頭從地板上撿一條法國麵包起來吃 😆

每次來法國最敬佩的就是連老人們也永遠衣著優雅並展露氣定神閒的氣質，例如圖中這位女士真的從頭到腳(尤其那雙鞋與鞋帶)每個細節都精心打點到完全適合她的狀態 (心中不禁又再次握拳✊🏻吶喊將來我老了一定也要如此優雅啊啊啊~🤠

@moonnpeacock 對呀？是不是！ 就是稍微偏淡黃

@c9s 我印象中維力炸醬麵的麵體是右邊那碗的顏色，這2025的新聞

有人知道為什麼嗎？ 今天買了維力大乾麵的紅油擔擔來吃，但一打開嚇了一跳，這麵體怎麼這麼死白，我記得之前都是金黃色炸過的麵體，如果是用炸的話，怎麼可能會像死屍一樣白？突然覺得很反胃 畢竟之前地溝油事件維力當初好像也是有被波及到⋯⋯

@al6wul4wul4 是什麼黑客松啊

37 歲了還要我參加 Hackathon ，我腰都站不直了

@TrainingcampusX 啥 她有偷情? XDDDD

@c9s 不知道尹當年偷情的時候， 有沒有被人家老婆裝追蹤器？

今年4月16日李乾龍座車被發現裝追蹤器！國民黨尹乃菁怒嗆賴清德：等你卸任一定會追究到底 然而李乾龍五月 14 日前往地檢署說明，被媒體追問是誰裝的？李乾龍則笑回「太太裝的」。

@w23752946 我怎麼不記得有最後這一幕？！😆😆😆😆

童年时的阴影，现在看仍是经典！

@dameizhongguo3 @leaningeveryday 因為曾是在演他自己呀

@leaningeveryday 那时候的演员的演技真好啊

黑老大怀疑手下是内鬼，但砸开石膏后却后悔了。

@dameizhongguo3 這部片是真的經典

@Clementtang @zxchahahaha 哇 學習了 😆

@zxchahahaha 有演唱會專屬耳塞，以前我跑電音趴有買來用 😅

一名網友去聽高雄 Kspark 演唱會，被後方的人喊叫到耳朵痛到去掛急診，結果確診聽力受損，流量爆炸。 其他現場網友表示：全場幾乎都聽得到他尖叫吼叫亂叫…太誇張了 我自己也超討厭這種人，幹還有那種一直打嗝的臭到不行我的天🤦

我真的快要瘋掉... 之前用 Agoda 訂房的時候就有發現他的日期區間常常莫名在某種條件下突然重設成隔天的日期，當時就想說哇還好我有注意不然一定會訂錯。 結果！這個雷真的被我踩到，我上週訂飯店就直接訂錯日期，而且我注意到的時候已經來不及了 😡😡😡😡😡

@nodenodenode2 @0xCheshire exactly

@0xCheshire 你在发这个贴前不知道看一下什么是ghost job吗。很多公司都是为了伪装他们在hiring才放这些opening。实际上根本不招人，或者就是为了获得market data。

有个反直觉的事： 大家都觉得 AI 会淘汰大量程序员 但数据却表明，软件工程师的岗位需求正在疯狂飙升 这或许是杰文斯悖论的最好证明