效率和你的 prompt 有关。现在更多的是解构业务需求，如果你是 SE 的话，那么 AI 时代就是 1000%的效率了。一人旅团。

用三星美版的吧。特别是折叠的，用上之后，发现手机只有 苹果 和 三星两家了。
为什么推荐折叠，因为你打开翻译功能，可以直接将外屏作为窗口和老外对话。这体验只要一次，就欲罢不能。

借楼问一个，之前搜到一个 cursor-ide 的网站，这是什么东西？

想法太多了，有没有思考一个问题，当“我有一个想法“的时候，这个是不是某个单点的想法。
我想法也很多，但基本都要过一遍市场。想法解决的痛点，对应什么市场，受众是谁，先要做调研。
最后市场上的直接竞品，间接竞品要做了解，就和某位教授说的，你都不了解你的对立面，你怎么敢自称自己是奥地利学派的。
以上还是初级的，最后得找很多很多现实案例去否定自己的这个想法，最后才决定做不做。虽然量产不高，但避免了垃圾制造。毕竟人的时间有限。

最关键的一点是，我这个想法能否和资本挂钩，是否能通过流量变现，只要想法足够简单粗暴，大概率会进入下沉市场，这才是当前实现想法的洼地。

能否买个小户型公寓过度一下？房子还要降的，买了等于套牢。

租房呢？租个公寓，地段也能好很多，生活品质可以提升。

实在买房，还得住宅，那么就买把，感觉你说的城市，应该房价不贵，小城市已经没有下降的空间了。再降就要突破工资购房比例了，这在任何国家都不太现实。

现在所谓的房价还要降，是指的金融城，工业城，这些外资曾经来过的城市。而并不是三四线城市。

@mokeyjay 我之前是两个号，一个工作号，一个生活号。后面给老婆买了 flip 后，就新申请了个号，因为也是美版，所以得翻墙，就全在我一个 vpn 上操作了，结果工作号被封了，申诉了差不多一周才找回来，差点被逼到退网（域名购买商那里也是这个工作号）。所以多账号操作，我真的不敢玩了。现在就两个号。为了老婆能翻墙，我特地弄了其他线路的 vpn 给她专用。

op 主想让公司来适应他的开发流程把。这才是关键。
正常有啥流程，几个人的开发团队，没必要搞那么复杂，沟通成本又不高。
只有那种一个部门还有几个纵队的团队才需要标准化流程化，比如某为，主要是为了削减某些人在项目中的绝对地位，以及隔离授权，员工细分成为螺丝钉。

其实开发也需要扁平化，我是个人开发者，也有团队合作，基本不讲究这些繁文缛节。

卖了不好吗？本来 alist 垄断了这块，这下好了，难民潮开始。我之前还有个类似的 mutlicloud 的项目，看 alist 挺好的，就没继续弄，现在考虑要不要重新进入市场厮杀下。^^；

我知道一个狠人，学日语不是拿日语教材，而是直接找日本那些考证的教材，比如你喜欢建筑方面的，可以考宅建士，建築業特定技能 1 號/2 號資格，建築技能檢定（ 1 級/2 級），管理職認證，这些。对他来说，反正学日语也是学，不如直接从自己熟悉领域的证书开考。2-3 年下来，日语也学会了，证也考了。然后直接走高度人才签证，很顺滑的在日本就业进入行业了。

可以找找日本有没有张雪峰这种角色。

あ、そういえば15 年前にN1 取ったんだけど、話すのはダメでさ。言語ってやっぱ練習しないとね。今はAIがあるから、学習のハードルもだいぶ下がったよ。

@lscexpress 那就不學了啊。直接翻譯了。備用機是 z flip 6 ，直接内外屏實時翻譯。接打電話也可以。當然，小錯誤肯定有，但基本不影響主綫活動。
當然，學習的話，學習曲綫也會減少很多，可以和 ai 對話，24 小時 1 對 1 家教。
完全依靠 ai 不可取，我也不是上來就依靠 ai 寫 tf ，也是學了點皮毛后，藉助 ai 完成需求。

@Zien 嗯，所以 ai 到底是個工具而已，只是這個工具不光能幹活，還能補充知識儲備，完全跨領域的，的確迷茫。比如我完全不知道寵物醫院的專業性，後來瞭解默沙東獸醫手冊，家裏的寵物再去看病就心裏有譜了。從小白立刻到專家這種絕對是不可能的，但消除一定差距的確是當前的趨勢。AGI 未來能夠實現，那麽基本上就真的不需要自己親歷親爲了。

@yibo2018 很同意，現在更多的是在工具鏈整合上下功夫，定制更智能化的工作流。比如 Viggle + Noiz + Vozo 完成一個 vtuber 的宣傳視頻。對於大部分自媒體人來説，是完全不知道裏面的原理的，只是工作流的預設拿來就復用了。修修改改，直接能生產級別了。ai 太方便了。

以前要完成這些工作，非編工作者打 keyframe 都要按月來出產。周期縮短的不切實際。完全顛覆之前的工作方式。

@Lemonadeccc 不至于，那太庞大了。只掌握一些基础而已。
https://im.gurl.eu.org/file/AgACAgEAAxkDAAEBNT1oTlqKkTCtsfyOIKfKlgkeMpasDgACZ7IxG5mncUZ7zcqgbFZn_wEAAwIAA3cAAzYE.png
基本不花什么时间。没有 ai 辅助的话，我估计 ansible 和 terraform 都不会在学习列表内。k8s 是必须的，但不至于自建。我主要用 scaleway 的 k8s 。

@murmur 编曲的确很难，比作曲都难，一般万能和旋+鼻哼，我还能随便搞点 demo 出来，一旦上强度，需要扎实的乐理知识。特别当下音乐风格千千万，加点 rap 都是常态了。乐器也不局限于传统的，还有电音的，当年光收集 vsti ，就有好几个 tb 。我 kontakt 还有正版^^;
我特别崇拜梶浦由記，特地研究教堂技法，这些作为一个编曲来说，扒带，分析乐句是常态。
个人觉得音乐这块，编曲就是王者，作曲是个音大生，一般都会，即兴啥的是基操。但不是所有人都有编曲的天赋的，这个不光是阅历（听歌无数），而且还得有敏锐的洞察力，当然，吃 daw 这个饭的，都有万能公式的。

@netjacky 太多了，这等于让 op 主全栈了。他主要是 mastering 吧，也就是母带处理的环节。
硬件不多说，监听耳机就行了，或者来个白盆。去年刚把 hs7 卖了。
其他的把 waves 系列学一下就行了。daw 一般用 cubase ，我不太用，习惯 live ，用什么 daw 按自己喜好，没啥太大差别。

主要就是 eq ，要保障一下乐器和人声的中底高分布，避免细节缺失。
找一本 mastering 的书看一下就好了，或者 youtb 上也有很多教程。我喜欢 live 的另一个原因就是官方就提供很多教程。

mastering 对创作方面要求很低，主要是符合输出规范，技术性的。

声学知识要有一点，完全没有也没关系，干中学就性了。各种 vst 会让你了解到基础知识的。

@z7356995 谷歌裁了大部分的中级程序员，仅保留高精尖的人才。但这些中级程序员不管换到哪个 startup 都是 cto 般的存在，所以反推一下，ai 不能解决的问题，大部分都是技术革新本身，而不是竞品的开发，我们大部分人还是 copy 或者二开的范畴，很多东西都是市面上已经存在的，或者是融合怪的产品，并不具备技术革新的属性，所以对于大部分程序员来说，解决实际问题为主，而非理论研究以及规范的制定，AI 当前充当一个中级程序员的角色是当前的趋势，未来可能向更高级发展。

@renmu 离开 ai 干不了任何事情，这是肯定的。但历史不会回滚，只会越来越依赖 ai 。的确，不知道原理，可能多少有点架空的意思，往后也许我只是个提示词达人，对技术本身并没有多深入，甚至技术我都摸不到，完全通过 ai 的中间件操作底层逻辑。
这对技术发展没啥贡献，但对降低解决问题的门槛和提高效率有显著的作用。

@renmu 是的，ai 给人最大的感受就是，你的提问决定 ai 的质量。
提问得基于你对需求的确定性，以及对技术的可行性了解。
所以一般不了解的技术栈，先让 ai 明确是否能解决我的需求，其次就是对沉默成本进行对比，如果有多个 iac 的话，也就是第一步，选型。
然后就是找个入门文章或视频，掌握工作流程，5%的知识需要自己完整掌握的，这是唯一需要大脑记忆的。
第三步就是文档扫一遍，了解即可，为询问 ai 做知识储备。

然后就可以开干了。简单的工具，比如配置定义基于 json 或者 yaml 的，基本按照这个方式大体都能解决，ai 解决需求的关键就在于将需求细分。

但不得不说，ai 降低内卷难度，却增加了内卷的广度。对于 startup 来说，ai 辅助，ai first ，这些已经超过 cto ，成了必须品。再也不单一依赖某个大佬了。