MaxLiu09

公司的仗告一段落，接下来开始打自己的仗。

@CuiMao cool，dm你vx

@MaxLiu09 没呢，也行啊，这个小点，可以带

最近在搬家去深圳，整理出来好多淘汰的电子产品，真就女生一手自用，功能都好的，就是战斗成色，带走也麻烦，有要的吗，我一点点放出来，挂咸鱼好麻烦……可以上海面交。

竟然还有这种地貌

The GPT moment of robotics is a lot closer than people suspect

@TinsFox 🤣 我们公司也差不多，很多项目都是只要 admin 密码填对了，然后所有权限全开

每次打开公司的老项目使用都会脑溢血。唯一标识居然是让用户自己填的

@NotAHirakuFan @zzxwill 😆

@zzxwill @MaxLiu09 是鵝翅😡

和@zzxwill 一起得出南極蝦比牛車水雞飯好吃的結論

@thisisfloraaa 1和2 的能力很不简单，想做什么产品可以一起聊聊看🤝btw我也是女生

As a product manager, I feel the need to be active on X for several reasons: 1. I can find the real user needs and pain points. 2. I can find Product-Market Fit. 3. I can find cutting-edge technologies that I can leverage in my products. 4. I can find inspiration. 5. I can find builders who may become future collaborators.

exabox preorder is live. we considered raising a round to buy a datacenter, but with exaboxes we don't have to and can build out at our own pace. exaboxes just require a concrete slab and a big plug. tinycorp.myshopify.com/products/exabo…

@MelkeyDev why

Never going on a helicopter, hot air balloon or sky diving

@nandiny77300 both are hard

GTM is harder to do than software engineering

@wesbos 😆

xiaomi - the Chinese company that makes phones, rice cookers and electric vehicles - has forked OpenCode

生物方面的 benchmark 是不是还要针对普通的模型接口，去做那种安全考量的调整？不然一问到那种高危病原体的问题就很容易被安全拦截。要不然就只能本地部署模型来测。。。

@seventhoce56019 一个不会用git的程序员，在东家只能坐测试的活（哪怕title是software development engineer

公司现在能不能招无经验的程序员用AI干活? 毕竟现在Codex已经这么强大了

@yaosiscom 没有吧，我感觉我反而是 PC 端的海外ip帖子更多一点

PC端和移动端的X完全是两个数据流 pc端根本刷不到海外的帖子 移动端时间线上占了一半

@mdjxyz 🤣

今天带老弟去河南体验了一把 #得劲魔法 才 108情绪价值拉满。中年肥宅感动的痛哭流涕。

本来大家讨论说想要那种神话人物的，但是发现神话人物的品牌商标都被注册得差不多了😂

起那种公司矩阵产品名有没有什么好的思路

这跟实际情况还是多少有点出入的，并不是每个部门都有那样的财力，能拿到最好的稳定的模型去干这种事。而且有时候，人工去 review 不仅仅是 review 代码的对错或者架构上的问题。有时候就是要让 Agent 写一些写死的代码，或者说是临时的代码，去为了一些临时的目标，获取一些临时的利益。这种情况下，纯 Agent review的话，它很难去 sense 到里面细微的技巧。

这篇论文说的是一件大多数工程师听了会不舒服、但可能无法反驳的事：人工 Code Review 这道门，可能已经没有理由继续存在了。 核心观点：人类做代码审查的目的是发现 bug、传播知识、保障代码质量，而这些事情 AI Coding Agent 都能以更低成本、更高吞吐量完成。并且「让 Agent 写代码、人类继续当必须的审查员」这条路，既不能提供真正的质量保证，也无法跟上 AI 辅助开发的吞吐速度。 作者 Martin Monperrus 的逻辑很直接：Code Review 是在「人写代码、人审查」这个假设下演化出来的工程实践。当写代码的主体变成了 AI Agent，审查逻辑自然也应该换，Agent 有更好的 Agent 来审查它，而不是靠人类降速到 Agent 的输出吞吐量。他把「人类继续审查 AI 代码」定义为既无法提供有效保障、也无法规模化的死胡同，并给出了替代框架。 这篇论文里最值得认真思考的是它提出的问题框架：Code Review 的价值究竟在哪？如果答案是「在于人类的判断」，那么当 AI 的判断在代码质量维度超越多数工程师时，这个「在于」的前提还成立吗？这个问题，现在问，还不晚。 以前我们关注 Code Review 能不能发现问题，以后可能更要关注「谁在 review、review 本身还需不需要存在」才是关键。 arxiv.org/pdf/2606.13175

我跟我搭子说，我被我的梦司拒了。 她就问我，是不是因为对方觉得你有主职又赚外快不太好？ 我说，应该没有，面试官8成时间问的全都是我非主职的项目。🤡