设计系统的智慧

设计系统的智慧p p 画图 常规画图 Excalidraw draw io 语雀 思维导图 Xmind 代码截图 Carbon 画图模板 ProcessOn rust 如今 没有历史包袱的新项目在 AI 的加持下 正越来越多地倒向 Rust 连入门教程都能由 AI

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画图

常规画图: Excalidraw、draw.io、语雀

思维导图: Xmind

代码截图: Carbon

画图模板: ProcessOn

 

 

rust

如今,没有历史包袱的新项目在 AI 的加持下,正越来越多地倒向 Rust。连入门教程都能由 AI 直接生成,Rust 曾经极其陡峭的学习曲线,硬生生被 AI 填平了

嵌入式现在感觉更像是一个“高精度传感器”,对需求的描述精度,直接决定了 AI 产出代码的质量

只要能清晰地界定出系统架构和实现方案,Gemini 3.1 Pro 基本能一次性出满意且完美运行的 Rust 代码

以前,把大部分时间都耗在死磕语法细节和边界条件上

而现在,核心精力全部转移到了定义现实问题和推演架构上,这是一种很奇妙的感觉:我能敏锐地判断出一个变量的生命周期是否合理,却一时半会儿手写不出那段完美的生命周期标注代码了。

越来越感觉到,在未来,开发者的核心将不再是倒背如流的语言特性

而是对物理世界、硬件边界与业务逻辑的精准洞察

 

Ilya认为选择AI研究方向的核心在于"审美":追求美感、简洁与优雅,从人类大脑运作中获取正确启发

这种"自上而下"的信念体系,使他能在实验受挫时依然坚持正确方向,将神经科学原理转化为AlexNet、GPT-3等里程碑式突破。

 

规则才是AI时代的硬通货

当别人还在纠结提示词时,一份CLAUDE.md就把错误率从40%压到3%,真正厉害的不是AI写代码的速度,而是人类设计系统的智慧

 

 

Marc Andreessen

1/4 看 X,1/4 看经典书籍,1/4 和 AI 对话,1/4 看高质量播客

不可否认,现在最优质的信息源和深度谈话,确实只能从播客这种形式里获得

 

高质量的 AI播客

1. All In — 硅谷聊宏观、地缘zz和 AI,视角高、信息密度大、分析深入,经常提供一些我没有的增量视角

2. No Priors — 每期请一个 AI 圈的大佬(Karpathy 级别的),聊最前沿的技术和行业判断,干货浓度高。

3. Lenny's Podcast — 对我帮助最大的一档。请的都是顶尖 PM,比如 Claude Code 的 PM Boris Cherny,聊产品思维和职业成长。                                                       

4. Lex Fridman Podcast — 不只是科技播客,但是对话深入。最近和黄仁勋那期我听了两遍,非常震撼。   

5. Latent Space — 偏技术但不枯燥,最近请 Marc Andreessen 讲AI,顺便回顾互联网发展史,我很喜欢这期。

6. Hard Fork — AI 新闻播客,比较轻松,适合轻松跟进行业动态。                             

 

 

 

        

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