plusxiaxia

@laviris_lee 只交付demo就没有面试的意义了

@plusxiaxia 虽然你说不考察模型多聪明，但还是把候选人用什么工具，用什么模型说出来了，本质上还是鄙视没有使用最好工具，不愿意使用最新工具的人。都用同样的工具同样的时间，我觉得第一个人和第二个人最终交付的成果不会有显著差异，产品的成熟度取决于后期打磨，你要只交付demo第一个明显更快。

面试了两个候选人 AI编程环节，工作七年的候选人就一句话根据测试数据完成CRUD，AI IDE用的免费trae。 工作四年的候选人用Claude Code ，先用Markdown写需求清单，里面约束了代码分层，每个接口都有单元测试，并且就一些实现细节提问。最终一把圆满完成，并且很好实现了Text2API。

@reaizuguoaidang 我考察的不是模型多聪明，工具多智能

@plusxiaxia 这种简单的活其实两种都无所谓的，模型都能干出来，但当业务极度复杂，上下文信息更多的时候，第二位的实践会更稳一些，软件3.0时代，考验的更多是，谁能在无限大的解空间里面约束AI找到自己想要的答案，收敛约束越好，得到的答案质量越好

@edgebyte_ai 答案是开放的，考察跟AI的协作

@plusxiaxia 我这个回答如何？在 github/gitlab 提一个 issue，然后用 codex 启动一个 issue lead subagent ，告诉它已知问题和数据，让它来完成这个 issue。当然那个 subagent 会调动 planner，planner reviewer，implementer，code reviewer 来完成，最终也许花费几小时，让我们先聊一下人生如何？

@RainzeeWang 我并不考察模型多聪明、实现多无脑

@plusxiaxia 其实在模型进步后，第一个反而是最佳实践

@agenticai_flow Text2API 考验如何让agent 更好使用你的API ，要求能替代在postman 里面手动测试

@plusxiaxia Markdownで要件定義→コード生成→単体テストまで一貫、まさにClaude Codeの本質ですね。AIツールより「設計を言語化する習慣」の差が結果に出る好例です。Text2APIの精度はどの程度でしたか？

@VZtLkCc9b27PFIv 倒没有，当前在成本中心，下家是利润中心

@plusxiaxia 牛逼。。。。。下家收入更高。

入职公司马上一年整，复盘我做的有价值的事情： 让团队每个人手里都有了量大管饱的AI编程工具， ​拉高了整个团队包括部门负责人对AI工程的理解。 这两件事外，其他都微不足道，也是时候开启新篇章了

@VZtLkCc9b27PFIv 是的

@plusxiaxia 又要跑路了？

@CyberCatX 我就在传统公司，一把手喊喊AI口号，把AI当成提振股价的一种手段

大公司的AI转型有可能吗？？ 最近和Fidelity的朋友和我们公司一个超级个体聊了下，结合我自己的体验： （1）最基本的在电脑上用Claude 和其他AI工具都需要经历数月的波折，需要和IT部门斗智斗勇。 （2）公司尝试将老旧应用串联整合入AI 工作流，屎上雕花的情况也层出不穷。 （3）和AI SAAS公司的合作也是无数的吐槽，因为不懂业务做不出理想的产品，且沟通成本巨大。 所以大公司的AI转型有可能吗？？个人觉得传统大公司虽然能用AI跑通部分环节，但要用AI提高整体业务效率很难，大部分员工不信或不会用AI，小部分超级个体很难得到足够自由度，太多历史遗留摊子。这就是我一直看好原生AI公司的原因，他们没有过多的羁绊，造AI工具/数据模型迭代飞轮的速度不知道要快多少，端到端打通业务的难度也低不少。

我一个40+的老领导跟一个奔四的前同事，俩人都是两年换了多份工作，不是被裁，是干的不爽自己主动找更好的机会。 变化太快，无论你做多少充分的调研也无法预测人性跟市场，那么最优解就是快速试错。

@shao__meng 最近筛选简历，一半大厂的，第一反应薪资接不住

最近面试中，有不少候选人是年后被裁员的，大厂和金融居多，这些候选人，普遍都呈现出很 down 的状态，特别是问起在上段工作中印象深刻的技术问题、后面自己的职业规划时，大多都比较消极、迷茫。 在面试中我也会有意无意提一点自己的建议和鼓励，告诉他们被裁员不是你的问题，而是行业和公司的主要问题（当然我自己被裁，我觉得大多数原因在我，老板不喜欢我，这是我儿子总结的。。） 如果要把建议说的更明确，我觉得是： 学 AI、做 AI ！ 边学习积累，边实践，做开源，做个人 IP。 不要纠结于自己之前有没有 AI 的经验，就算完全没有，也只是晚了三年而已。

@shao__meng 我会极速追问，大模型反应不过来

最近面试过程中，用 AI 辅助的候选人，明显多起来了 😄 不太清楚他们用的是什么 AI Agent，不过整体效果都不太好，主要体现是上下文不太对，说的答案都偏泛泛，没有针对性。 比如简历中提到在项目中负责记忆系统，我觉得这部分挺重要的，就想深入探讨一下做记忆系统时遇到的问题，结果候选人等了大概 3-5 秒（应该是 Agent Thinking...）后，开始从记忆系统的基本概念介绍给我复述了，当时好想打断他，告诉他前面这段不用念，跳过 😂 其实我倒也不排除你用 AI 辅助面试，如果问到一些基本概念、原理啥的，让 AI 来回答也没什么，反正随时都能查得到；但真的涉及到工程中遇到的问题，特别是坑，AI 是回答不上来的，因为你没有把工程中的实际问题输入给它，或者说，你没有经历过这些坑。 那我只能认为，如果你过来，这些坑会在我这挖。。

@chrisjack 算经济账，做事要么招人，要么把招人的钱花费到token 上

@plusxiaxia 量大管饱，公司全包是吗？这点在非互联网公司有点难。我也想推进，奈何老板不点头。 另外，请问平时给团队做培训多吗？

@YanyuRensheng AI 短剧

除了coding，依然看不到AI在其他领域的最佳实践。AI应用的扩展难度要比想象的困难太多。

AI编程开发一个功能需要三分钟，到生产级可用需要三十天。 我看到有的团队陷入AI能搞定一切的自嗨，能自己造轮子绝不用开源成熟方案。

对现有工具实践不深 ↓ 遇到真实问题（AI hack弱测试） ↓ 以为发现了新大陆 ↓ 重新发明了轮子 ↓ 包装成颠覆性洞见发布

Skill 真正适合的是开放生态、可组合能力和跨组织分发

@grapeot skill 就像印刷机，降低分发门槛

OpenAI 和 Cursor 同时在 2026 年 4-5 月把重心从 Skill 转向 Plugin。 驱动这个动作的原因完全不同——OpenAI 在防守模型商品化，Cursor 在逃离供应商陷阱。这篇文章拆了三层：Skill 为什么赚不到钱、Plugin 补了哪三个缺口、两种策略为何走向不同方向。 yage.ai/share/skill-pl…

钥匙断锁芯里面了，家里头还没人 开锁小哥说棘手，搞不定 我说咱简单粗暴点，把整个锁包括门把手给我拆了 小哥三下五除二就撬得跟狗啃一样，最终打开了