AI 顶会 NeurIPS 2025 最逆天评审：

就算没有 AI ，我也是从 stackoverflow，官方 API 文档，reddit 等网站上复制粘贴代码，那为什么不让阅读了海量上述文档，接受了强化学习的 AI 直接写代码？

更进一步，不仅仅是写，由于有编译器对代码规范进行验证，AI 可以根据报错进行反思与修复，从而持续交互。

最后，最极端地讲，假如我完全看不懂 AI 实现我需求的代码，但我最清楚我的需求，所以我可以根据结果进行验收。

此外，最大化自己掌控单元测试与集成测试的程度，能让我更进一步了解 AI 的代码以及设计。

最好的产品往往不是来自市场调研，而是来自于解决自己每天面临的真实问题。

布兰多里尼定律 （Brandolini's Law）也被称为「废话不对称原理」（The Bullshit Asymmetry Principle）。

它指出：驳斥谣言或废话所需的能量，要比制造它们高出一个数量级。这恰好描述了那些验证比解决（或创造）更难的任务。

拿着锤子找钉子一定都是要被批判的吗？

当出现一把很强大很通用很灵活的锤子的时候，不去找钉子就是最大的浪费。你不去找，自然有人去找；你不去深入理解锤子，自然有人摸透这把锤子；你不去用，自然有人会用这把锤子跟你竞争。

现阶段的"拿着 LLM 找钉子"实际上是一个必需的探索过程。关键不在于一味地批判这种现象，嘲讽 LLM 太笨，而在于踊跃尝试，实践是检验真理的唯一标准，要在实践中思考范式的转变会带来什么，技术与社会的发展方向是什么。

我一直想问提需求很难吗？

如果你是深度使用某个产品的人，你不可能找不到可以改进的地方。

如果你就是实现这个产品的人，那你更不可能找不到需求去改进。

所以，要做自己会用、而且确实会去用的产品；另一个，就是你一定要一直做自己真正喜欢的事。

上下文工程只是新兴复杂软件层中的一小部分，这些软件将单个 LLM 调用（以及更多内容）协调成完整的 LLM 应用。「ChatGPT 包装器」（ChatGPT wrapper）这个说法已经过时，而且大错特错。