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技術(shù)框架不重要,大廠簡(jiǎn)歷不值錢(qián)?小哥不會(huì)寫(xiě)代碼卻進(jìn)了Lovable,80% 靠聊天也能上生產(chǎn)

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  作者 | 木子

  當(dāng)大家還在熱議“靠寫(xiě) Prompt 賺錢(qián)”時(shí),有人已經(jīng)在靠全職 Vibe Coding拿工資了,而且發(fā)薪水的還是當(dāng)紅 AI 產(chǎn)品公司Lovable。

  就是那家估值已達(dá) 66 億美元(約合人民幣 457 億元)、已有 800 萬(wàn)用戶(hù)、員工才 517 人(截至 2025 年底)的“狠角色”——也就是說(shuō),Lovable 的人均估值,都快達(dá)到 1 億元了。

  

  更炸裂的是,這家公司在 4 個(gè)月內(nèi),ARR 從 1 億美元翻倍到了 2 億美元。

  

  至于 Lovable 的這位全職 Vibe Coding 員工,他是真·零技術(shù)背景。這哥們兒幾乎沒(méi)寫(xiě)過(guò)一行代碼,最多手敲過(guò)幾句console.log。

  履歷翻一圈:做過(guò)運(yùn)營(yíng)、做過(guò)增長(zhǎng),從社區(qū)和用戶(hù)支持一路做到公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理,唯獨(dú)沒(méi)當(dāng)過(guò)程序員。

  

  對(duì)于寫(xiě)代碼,他的看法是:

  這位小哥名叫 Lazar Jovanovic?,F(xiàn)在,他的職位寫(xiě)得明明白白:Lovable 首位正式的 “Vibe Coding 工程師”。簡(jiǎn)稱(chēng) Vibe Coder。

  其實(shí)仔細(xì)想想,Lovable 開(kāi)設(shè)全職 Vibe Coder 一崗,還挺順理成章的。

  畢竟這家公司主打 “用一句話(huà)生成完整網(wǎng)站 / 應(yīng)用” 的 AI 建站平臺(tái)。

  核心賣(mài)點(diǎn)很簡(jiǎn)單粗暴:不寫(xiě)代碼,甚至不用拖組件,直接說(shuō)需求,頁(yè)面 + 交互 + 風(fēng)格一起生成。你越能把需求說(shuō)清楚,輸出的東西就越像樣。

  Lovable 增長(zhǎng)總監(jiān) Elena Verna 在播客里直言:“在 AI 公司里,60–70% 的老打法不再適用?!?/p>

  既然核心能力,從“敲代碼”變成了“跟 AI 把產(chǎn)品聊出來(lái)”,那干脆就找個(gè)專(zhuān)門(mén)干這事的人。也就是說(shuō),這個(gè) Vibe Coder 并非噱頭、玩概念,而是產(chǎn)品玩法升級(jí)之后的自然產(chǎn)物。

  那么,全職 Vibe Coder 具體做什么?

  Lazar Jovanovic 表示,他現(xiàn)在的時(shí)間分配是:80% 用來(lái)規(guī)劃和對(duì)話(huà),20% 才是讓工具去執(zhí)行。對(duì)于他的工作而言,寫(xiě)代碼不是難點(diǎn),難點(diǎn)是“把話(huà)說(shuō)清楚”。

  他的“秘訣”也很清晰直白:同一個(gè)想法,先并行開(kāi)四五個(gè)版本。

  語(yǔ)音腦暴一版、整理過(guò)的提示一版、丟參考圖一版、甚至直接喂代碼片段一版,就是先讓 AI 跑起來(lái),再?gòu)慕Y(jié)果里倒推“我到底要什么”。

  卡住了怎么辦?

  那就先讓 Agent 自己修、再加日志、再把最難的 bug 扔給 Codex;最后把“這次學(xué)到的坑”寫(xiě)進(jìn) Rules/ 文檔里,讓 AI 下次自己記住。

  簡(jiǎn)而言之,他把 Vibe Coding 做成了一套流水線:多開(kāi)幾個(gè)版本讓 AI 自己卷,選出贏家再寫(xiě)成“任務(wù)清單 + 規(guī)則”,讓 agent 按圖施工。

  最后,人只干一件事:把方向、品味和驗(yàn)收掐住。

  這位小哥后來(lái)還參加了一場(chǎng)訪談,把如何全職做 Vibe Coding、如何把 AI 工具用到極致,以及“零技術(shù)背景怎么練成頂尖 Vibe Coder”掰開(kāi)揉碎講了一通。

  用主持人的話(huà)來(lái)說(shuō):

  “他有一套非常獨(dú)特、非常實(shí)用的框架,我之前從來(lái)沒(méi)聽(tīng)別人講過(guò),但你一用就能立刻提升使用最新 AI 工具的效果?!?/p>

  以下是訪談原文主要內(nèi)容,AI 前線在不改變?cè)獾那闆r下進(jìn)行了編輯。

  全職 Vibe Coder 做什么?

  主持人:我之前邀請(qǐng)了 Elena Verna(Lovable 的增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人)上播客,她提到自己和一位專(zhuān)業(yè)的 Vibe Coding 師一起工作,就是你。首先,我想從最具體的工作本身開(kāi)始:你日常做什么、具體負(fù)責(zé)什么?你拿全職薪水做 Vibe Coding,這太不可思議了。

  Lazar:我做的事情,本來(lái)就是我愿意免費(fèi)做的事情,世界上最好的工作。

  我每天用像 Lovable 這樣的工具把項(xiàng)目推到生產(chǎn)環(huán)境里,無(wú)論是內(nèi)部用,還是外部用。

  內(nèi)容可能很廣:從營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售側(cè)的各種模板,到構(gòu)建帶很多集成和連接的內(nèi)部工具都有。所以我覆蓋的“面”其實(shí)橫跨很多部門(mén),因?yàn)檫@是一個(gè)非常靈活的角色,能補(bǔ)上很多東西。

  說(shuō)到底,這是一個(gè)“把想法落地”的角色。很多人有很棒的想法,但他們不知道怎么做出來(lái),或者就是沒(méi)有帶寬去做。這就是我介入的地方:確保這些想法能被快速實(shí)現(xiàn),并且達(dá)到它們?cè)谏a(chǎn)環(huán)境里應(yīng)該具備的質(zhì)量和安全性。

  主持人:這里有個(gè)特別有趣的點(diǎn):你做的既有內(nèi)部工具,也有外部工具。很多公司確實(shí)有人用 AI 做一堆內(nèi)部工具,但你交付的東西實(shí)際上是公開(kāi)的,而且是產(chǎn)品級(jí)的產(chǎn)品。

  Lazar:對(duì),完全是。比如我發(fā)布的一些公開(kāi)內(nèi)容:當(dāng)我們推出 Shopify 集成時(shí),如果不是全部的話(huà),大部分用戶(hù)重新混合(remix)的模板,都是我做的。還有商品商店,因?yàn)槲覀冿@然想證明這個(gè)概念:你看,Lovable 和 Shopify 就是能跑起來(lái),而且很簡(jiǎn)單,任何人都能做。我用 Vibe Coding 搭了我們的商品商店。

  所以,所有的商品,包括人們?cè)诰€買(mǎi)的那件襯衫,都是從我搭的那家店里買(mǎi)的。

  但在內(nèi)部側(cè),我們也想跟蹤很多東西。比如我們現(xiàn)在想做一個(gè)很酷的東西:功能采用矩陣。也就是我們做了一個(gè)功能之后,到底有多少人真的在用、在采用。這就需要很定制的實(shí)現(xiàn),我們技術(shù)棧非常定制,我們?cè)谧龅墓δ芤埠芏ㄖ疲忻嫔蠜](méi)有什么現(xiàn)成的東西能讓我“直接從貨架上拿來(lái)用”,還比我自己做更快。

  在這個(gè)階段,如果我為了某件事去開(kāi)一個(gè)大企業(yè)賬戶(hù)要花一兩個(gè)小時(shí),那我自己做可能更快。所以你可以說(shuō),我經(jīng)常處在“自研 vs. 購(gòu)買(mǎi)”的決策點(diǎn)上,很多時(shí)候我會(huì)選擇把船自己造出來(lái)。

  主持人:那你向誰(shuí)匯報(bào)?你是那種到處支援的“游牧者”,還是跟著某個(gè)固定團(tuán)隊(duì)一起工作?

  Lazar:我覺(jué)得更接近前者。我一開(kāi)始是在增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)。Elena 早期招了我,因?yàn)樗泻芏嗪孟敕?,她需要一個(gè)人具備正確的心態(tài)、速度和所有權(quán),把這些想法接過(guò)來(lái)、做出來(lái)、上線,無(wú)論是教育向的,還是 go-to-market 的各種東西。

  但顯然,當(dāng)你能快速發(fā)貨時(shí),在我們公司現(xiàn)在這種環(huán)境里,每個(gè)團(tuán)隊(duì)都需要這種能力,我們是歷史上增長(zhǎng)最快的初創(chuàng)公司之一。

  所以現(xiàn)在幾乎每個(gè)部門(mén)都需要一個(gè) Lazar,甚至“昨天就需要”。

  我也在逐漸轉(zhuǎn)向更多 go-to-market 的工作,甚至?xí)推髽I(yè)團(tuán)隊(duì)做一些內(nèi)部工具;同時(shí)我現(xiàn)在也在做一些社區(qū)工具。所以我確實(shí)有點(diǎn)到處跑,但我喜歡這種環(huán)境:我被給到一個(gè)粗略的概念、一個(gè)粗略的想法,然后被要求盡快把它變成現(xiàn)實(shí)。

  無(wú)技術(shù)背景,如何成為

  頂尖“Vibe Coder”?

  主持人:你總結(jié)出了哪些專(zhuān)業(yè)技巧,能更成功地使用 AI 工具,比如 Lovable?有沒(méi)有兩三件事,特別幫助你把這份工作做得非常好?

  Lazar:我很早就意識(shí)到的一件事是:非常坦誠(chéng)地講,在開(kāi)始之前我沒(méi)有技術(shù)背景。我這輩子沒(méi)寫(xiě)過(guò)一行代碼。最多就是手敲過(guò)幾次 console.log——所以我非常依賴(lài) AI 協(xié)助。

  我確實(shí)覺(jué)得沒(méi)有技術(shù)背景反而是一種優(yōu)勢(shì)。因?yàn)橄裎疫@樣的人,不知道自己“不該去做 XYZ”,這反而是我們真的能把它做出來(lái)的原因。

  舉個(gè)例子:大概六七個(gè)月前,我們社區(qū)有人說(shuō),“我希望 Lovable 能做 Chrome 擴(kuò)展?!狈羌夹g(shù)的人會(huì)想:嗯,為什么不行?然后技術(shù)的人開(kāi)始解釋?zhuān)核?React、技術(shù)棧不一樣、各種原因……

  但像我這樣的人,就會(huì)直接給 Lovable 說(shuō):基于這個(gè)應(yīng)用給我做一個(gè) Chrome 擴(kuò)展。結(jié)果還真的做出來(lái)了。也有人在 Lovable 上做出了桌面應(yīng)用,同樣,一些按傳統(tǒng)認(rèn)知“不太可能”的事,就這么發(fā)生了。

  我們社區(qū)經(jīng)理也有一次和我在一起,她在做一個(gè)演示文稿。她說(shuō),“如果這是個(gè)視頻會(huì)很酷?!比缓笏椭苯油ㄟ^(guò)提示詞進(jìn) Lovable,在那個(gè)功能還沒(méi)上線之前,就在 Lovable 里生成了一個(gè)真正的視頻。后來(lái)這就變成了正式功能:現(xiàn)在你可以直接提示 Lovable 去做。

  但在她當(dāng)時(shí)做的時(shí)候,就連我都覺(jué)得那不可能,因?yàn)槲覐膩?lái)沒(méi)試過(guò)。所以我覺(jué)得這就是我們相對(duì)技術(shù)人員的優(yōu)勢(shì):我們更少被先驗(yàn)限制束縛,往往以一種完全無(wú)偏見(jiàn)、甚至“積極妄想”的方式進(jìn)入。

  我認(rèn)為使用 AI 工具時(shí)你必須有這種“妄想”,你得先帶著“在被證明不行之前,一切皆有可能”的心態(tài)進(jìn)入。除了我們今天還會(huì)聊到的其他因素,這也確實(shí)幫助我在 Lovable 的角色里脫穎而出。

  當(dāng)然,我也認(rèn)為沒(méi)有技術(shù)背景的人可能會(huì)掉進(jìn)兩類(lèi)擔(dān)憂(yōu)或陷阱:一類(lèi)是卡住時(shí)不知道怎么排障;另一類(lèi)是你可能搭了一個(gè)搖搖欲墜的東西,某天會(huì)崩,因?yàn)槟悴欢到y(tǒng)架構(gòu),不確定它能不能擴(kuò)展,諸如此類(lèi)。

  主持人:“如何成功構(gòu)建產(chǎn)品”:你能不能講講,你做過(guò)什么、學(xué)到了什么,用來(lái)避免這些問(wèn)題?比如當(dāng)你被卡住時(shí),你會(huì)怎么做?

  Lazar:最重要的一點(diǎn):你必須有自我意識(shí)。

  我進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域時(shí),確實(shí)像我說(shuō)的,有“妄想”的一面:我不想輕易接受“有些事情不可能”。但與此同時(shí),我也非常清楚:為了讓它真的對(duì)我有利、真的能成,我必須變得更強(qiáng)。

  所以我很早就意識(shí)到:我們?cè)谶@里要解決的并不是“編碼”本身。我們要解決的問(wèn)題其實(shí)是“清晰度”。

  AI 的輸出速度比人類(lèi)快得多,所以我很早就開(kāi)始把大量時(shí)間放在聊天和規(guī)劃上,到今天我可以說(shuō),我 80% 的時(shí)間花在規(guī)劃和聊天上,只有 20% 在執(zhí)行計(jì)劃。

  我在優(yōu)化“正確的速度”,而大多數(shù)人在優(yōu)化“錯(cuò)誤的速度”。這是我加入 Lovable 的第二天就學(xué)到的第一課:我當(dāng)然測(cè)試和玩過(guò)各種工具,但無(wú)論你在 Cursor 還是 Claude Code 上做,核心問(wèn)題都一樣,你得清楚自己想做什么,也得知道自己在做什么,因?yàn)檫@些仍然只是工具。

  AGI 也許會(huì)來(lái),但它還沒(méi)來(lái);在那之前,你仍然在掌舵。

  要掌舵,你就得會(huì)下指令。最好的學(xué)習(xí)方式是通過(guò)構(gòu)建:把這些工具幾乎當(dāng)作“技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人”和“教育者”,在做的過(guò)程中學(xué)習(xí);并且虔誠(chéng)地讀“智能體輸出”,而不是讀“代碼輸出”。

  我不關(guān)心代碼,語(yǔ)法也不是我的興趣點(diǎn)。智能體告訴我的事情才重要。我現(xiàn)在對(duì) LLM 和 AI 投入了很多信任,我理解有些人可能沒(méi)我這么自信,但我覺(jué)得今天的模型已經(jīng)足夠好,讓我信任它們?cè)谡Z(yǔ)法層面的輸出。

  可我真正關(guān)心的是智能體輸出,因?yàn)榻酉聛?lái)我要解決的另一個(gè)限制就在這里:使用 LLM 有機(jī)器層面的限制,也有人類(lèi)層面的限制。

  第一個(gè)限制,是所謂的“上下文記憶窗口”。

  對(duì)非技術(shù)的人,我解釋時(shí)喜歡用阿拉丁和燈神的比喻:很簡(jiǎn)單,大家都知道這個(gè)故事。你擦亮燈,一個(gè)燈神出來(lái)說(shuō):“好,我給你三個(gè)愿望,不是 3000 個(gè),也不是三百萬(wàn)個(gè),一次只有三個(gè)?!?/p>

  對(duì)我來(lái)說(shuō),和 AI 一起工作就是:你一次只能提出有限數(shù)量的請(qǐng)求,讓 AI 真正聽(tīng)得進(jìn)去、理解要做什么、設(shè)定范圍、研究、閱讀,并采取它需要的全部行動(dòng)、輸入和“配方”,才能產(chǎn)出高質(zhì)量結(jié)果。所以第一部分就是:理解它確實(shí)有個(gè)限制,而且是以 token 計(jì)價(jià)的。也許一年后會(huì)不一樣,但今天就是有 token 限制。

  比如我隨便舉一個(gè) 10 萬(wàn) token 的例子:你提出一個(gè)請(qǐng)求時(shí),其中一部分 token 用來(lái)讀材料,一部分用來(lái)瀏覽網(wǎng)絡(luò),一部分用來(lái)思考,最后一部分用來(lái)執(zhí)行代碼。

  然后第二個(gè)限制來(lái)自人類(lèi),你、我,以及人類(lèi)本身。

  回到燈神的比喻:我提出第一個(gè)愿望,“我想更高”。猜猜發(fā)生了什么?燈神把我變成了 13 英尺高。突然我不能坐車(chē),也進(jìn)不了家門(mén),我成了一個(gè)功能失調(diào)的人。為什么?因?yàn)槲也粔蚓唧w。所以我們今天需要優(yōu)化的部分,它以后會(huì)變好,但現(xiàn)在還沒(méi)到那一步,是:AI 還不是真的“理解”。當(dāng)你對(duì)人說(shuō)“你明白我意思吧”,人類(lèi)往往能懂,因?yàn)槲?36 歲,有 36 年的人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)來(lái)理解你的語(yǔ)境;但 AI 沒(méi)有。

  所以你必須具體:你要給參考,要給正確的上下文。我學(xué)到的,就是怎么對(duì)抗這部分。我想你也能理解:第一部分(token 記憶窗口、模型質(zhì)量)我控制不了;但后者(你的表達(dá)是否清晰)你完全能控制。這也是我今天想深入展開(kāi)、并嘗試教大家的關(guān)鍵:如果我是可變項(xiàng),我該怎么把這一塊修好?

  主持人:你有哪些做法,能幫助自己在表達(dá)上更清晰、更接近你想要的結(jié)果?

  Lazar:首先,正如你說(shuō)的,你得擅長(zhǎng)理解“清晰”到底意味著什么,以及怎么把它翻譯出來(lái)。

  用我的話(huà)說(shuō),清晰意味著你能分辨:什么是有品味的,什么只是“夠用”,什么是世界級(jí),什么是“神奇”。

  我在加入 Lovable 之前就知道,哪怕我還沒(méi)開(kāi)始用 Lovable 或任何 AI 工具,第一件我確定的事就是,我不會(huì)編碼。所以一開(kāi)始我會(huì)覺(jué)得:哇,我竟然能做出來(lái),太神奇了。但一周后我發(fā)現(xiàn):我能做,但不夠快,于是我開(kāi)始優(yōu)化速度。再過(guò)兩周,我又進(jìn)入另一個(gè)循環(huán):等等,我甚至應(yīng)該先做這個(gè)嗎?

  因?yàn)橐坏霸趺醋龀鰜?lái)”這件事被解決了,你叫它 AI 助手也好、快速工程也好、Vibe Coding 也好,我們接下來(lái)要解決的是“其他一切”。

  而“其他一切”都很重要:好的設(shè)計(jì)、好的品味、好的用戶(hù)體驗(yàn)。

  因?yàn)楫?dāng)你用這些工具做東西時(shí),你是在為人類(lèi)構(gòu)建;人類(lèi)是情感動(dòng)物,我們很多購(gòu)買(mǎi)或決策都建立在情感之上。所以我認(rèn)為核心技能再次不是編碼。雖然我完全不反對(duì)傳統(tǒng)工程,我稍后也會(huì)說(shuō)為什么我其實(shí)是“精英工程”的超級(jí)粉絲。但如果有人像我一樣在看這段對(duì)話(huà),問(wèn)“我是不是應(yīng)該開(kāi)始學(xué)編碼?”如果你還沒(méi)開(kāi)始,我會(huì)很坦誠(chéng)地說(shuō):不用。你可能在優(yōu)化錯(cuò)誤的技能組合。

  在 AI 世界里,我們不會(huì)因?yàn)椤案玫脑驾敵觥北华?jiǎng)勵(lì);我們會(huì)因?yàn)?strong>“更好的判斷力”被獎(jiǎng)勵(lì)。

  更好的判斷力從哪里來(lái)?從接觸開(kāi)始。所以我會(huì)刻意讓自己接觸那些我知道會(huì)提升我的人和資源。然后也來(lái)自構(gòu)建:說(shuō)白了,一切都是肌肉,你需要練習(xí),你需要親眼看到“什么是可能的”。這是我希望在后面某個(gè)階段,能借機(jī)灌輸給大家的技術(shù)和心態(tài)轉(zhuǎn)變。

  所以,我在這里想說(shuō)的是:編碼某種程度上已經(jīng)變得像“一個(gè)被解決的問(wèn)題”。

  我不看代碼,我從沒(méi)真正編碼,我也不想看代碼,我不關(guān)心底層發(fā)生了什么;我看的是智能體輸出。

  主持人:但我這里聽(tīng)到的是:你把大量精力投在兩件事上,第一是清晰度:你到底想構(gòu)建什么;第二是品味與判斷力:這是不是你真的想要的東西?;氐健扒逦取边@部分:我們來(lái)具體聊聊,你會(huì)怎么更清楚地向 Lovable,以及其他 AI 工具表達(dá),幫助它構(gòu)建出你真正想要的東西?

  Lazar:這是我想先植入大家腦子里的第一個(gè)心態(tài)轉(zhuǎn)變:如果你只有一個(gè)模糊的想法,那就讓它成為項(xiàng)目的第一個(gè)版本。

  打開(kāi) Cursor、Lovable,隨便你用什么,先輸入一個(gè)“腦內(nèi)傾倒(brain dump)”的提示詞,就跟它說(shuō)話(huà)。尤其是 Lovable,我不知道其他工具是不是也一樣,它有個(gè)很酷的語(yǔ)音功能:你點(diǎn)一下,對(duì)著它一直說(shuō),然后點(diǎn)發(fā)送。甚至別等它跑完,你就可以開(kāi)一個(gè)新窗口,再打開(kāi)一個(gè) Lovable.dev。在這個(gè)過(guò)程中,你會(huì)發(fā)現(xiàn):當(dāng)我把腦子里的東西倒出來(lái),我好像抓到了一條線索,事情開(kāi)始變清楚了。

  那我就開(kāi)始第二個(gè)項(xiàng)目:更清晰、更可交付。我知道我要哪些功能、哪些頁(yè)面;也許我還能找到一個(gè)好的參考,我可以去 Maven、去 Dribbble,或者去任何地方,找一張好的截圖、一段好的動(dòng)畫(huà)并附上,因?yàn)榇蠖鄶?shù)工具都支持把文件作為輸入的一部分。于是第二個(gè)項(xiàng)目開(kāi)始,事情更清楚了。

  然后第三個(gè):當(dāng)你開(kāi)始接觸質(zhì)量之后,你會(huì)想,如果我能找到一個(gè)已經(jīng)存在的模板呢?為什么要重新發(fā)明輪子?我是在一個(gè)別人已經(jīng)搭好的平臺(tái)上做東西,那為什么不讓 AI 直接接觸“高質(zhì)量長(zhǎng)什么樣”?所以我會(huì)去找一些庫(kù),比如 21st.dev、或者一些 build 站點(diǎn),或者任何允許我不只是導(dǎo)出截圖、還能導(dǎo)出代碼片段的地方。因?yàn)檎f(shuō)到底,哪怕英語(yǔ)是“第一編程語(yǔ)言”,Lovable 和其他工具用代碼溝通仍然最好。如果你想要像素級(jí)的結(jié)果,就給它代碼。它會(huì)比你的英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)或任何自然語(yǔ)言,更準(zhǔn)確地解釋和復(fù)刻它。于是第三個(gè)項(xiàng)目會(huì)更深思熟慮:我不再給一個(gè)寬泛的模糊概念,而是給代碼片段,“我就要這個(gè)確切的設(shè)計(jì)、這個(gè)確切的功能類(lèi)型”。

  當(dāng)你做完這三步,你會(huì)進(jìn)入一個(gè)完全不同的清晰度水平。

  如果你只是坐在白紙前,或者只是和 ChatGPT 聊但不動(dòng)手,你很難達(dá)到這種清晰。我認(rèn)為“采取行動(dòng)”今天的成本極低,順便說(shuō)一句很多還是免費(fèi)的:這些工具都有免費(fèi)計(jì)劃。

  很多時(shí)候你完全可以不花錢(qián),只是開(kāi)多個(gè)項(xiàng)目試一試,因?yàn)槟浅讼臉?gòu)建 credit 之外幾乎沒(méi)成本。你會(huì)得到三、四、五、六種不同的方案可以對(duì)比。

  而當(dāng)你對(duì)比時(shí),清晰度會(huì)不斷涌現(xiàn),事情越來(lái)越好理解。同時(shí)你也解決了你剛提到的一個(gè)大問(wèn)題:AI 垃圾。我喜歡這個(gè)詞,很多人說(shuō) AI 垃圾,其實(shí)不是在說(shuō)“代碼丑”,而是在說(shuō)“設(shè)計(jì)俗”。而我剛講的這個(gè)過(guò)程,會(huì)給你四五個(gè)不同的設(shè)計(jì)選項(xiàng),從長(zhǎng)期看反而能省下大量 credit。

  很多人會(huì)糾結(jié):這不是更費(fèi) token/credit 嗎?我會(huì)說(shuō),是的,前期可能多花一點(diǎn);但從長(zhǎng)期來(lái)看,如果你真想把項(xiàng)目做完,你會(huì)省下幾百個(gè) credit,甚至幾百美元,更不用說(shuō)節(jié)省的天數(shù),因?yàn)槟銖囊婚_(kāi)始就有更好的清晰度和更好的迭代路徑。

  所以,這是解決清晰度的第一步。后面還有更多層,但我猜你可能會(huì)先對(duì)這一段有問(wèn)題。

  主持人:這太好了,它展示了“沒(méi)有工程背景的人進(jìn)入這個(gè)世界”的力量。你的建議是“并行構(gòu)建五次”,讓 AI 同時(shí)嘗試不同方法。這不是傳統(tǒng)軟件工程師、PM 或設(shè)計(jì)師通常會(huì)采用的方式,所以它特別有意思。也就是說(shuō):你啟動(dòng)一個(gè)項(xiàng)目時(shí),會(huì)用五種不同的方式并行開(kāi)跑。

  Lazar:對(duì)。

  主持人:有人可能會(huì)想:你這不就是讓我們多花 Lovable 的 token 嗎?畢竟這是 Lovable 的人說(shuō)的。但我反而覺(jué)得,這是最能省錢(qián)的地方:你一開(kāi)始做對(duì)了,后面就能省下大量“把它拉回到正確方向”的成本。

  Lazar:我其實(shí)是在幫大家省錢(qián)。

  甚至可以說(shuō),我講的是“對(duì) Lovable 不利的話(huà)”。如果我從 Lovable 的角度出發(fā),我會(huì)說(shuō):不不不,你就一直修一直修別重開(kāi)。但我們做的不是那個(gè)生意,我們做的是:讓任何人都能構(gòu)建他們想要的東西。這對(duì)我也有個(gè)人意義:因?yàn)樗臀夜缠Q,如果沒(méi)有 Lovable,我可能一輩子都不會(huì)真正構(gòu)建出任何東西。我不覺(jué)得那會(huì)是一個(gè)有趣的人生。

  我可以向大家保證:我和很多人測(cè)試過(guò)這個(gè)框架,每個(gè)人給我的反饋都一樣,大開(kāi)眼界。

  它很簡(jiǎn)單,但一點(diǎn)都不直覺(jué),對(duì)我自己也是。正如你說(shuō)的,我可能把它歸因于“非技術(shù)背景”:對(duì)我來(lái)說(shuō),我會(huì)做的第一件事就是直接去做。我從沒(méi)想過(guò)“哦我發(fā)明了一個(gè)驚人的 hack”。我只是發(fā)現(xiàn):我等一個(gè)智能體跑完要這么久,那我干脆再開(kāi)一個(gè)項(xiàng)目、再開(kāi)一個(gè)、再開(kāi)一個(gè)。這也是個(gè)生產(chǎn)力 hack。

  人們問(wèn)我:哇,你怎么能發(fā)這么多東西?我說(shuō):因?yàn)槲覐牟灰淮沃蛔鲆粋€(gè)項(xiàng)目。我會(huì)同時(shí)做五六個(gè)。我開(kāi)著六個(gè) Lovable 標(biāo)簽頁(yè)來(lái)回切。

  主持人:你怎么做上下文切換?你怎么管理上下文,能保持高產(chǎn),同時(shí)不產(chǎn)出壞代碼或壞產(chǎn)品?

  Lazar:這就是我怎么解決 LLM 的限制問(wèn)題。

  還是用阿拉丁、魔法燈那套比喻:如果 token 窗口是有限的,我怎么讓它變得“動(dòng)態(tài)可用”?因?yàn)楫?dāng)你不斷提示、不斷提示,你會(huì)發(fā)現(xiàn)不管用什么工具,記憶都不是無(wú)限的。當(dāng)你到了第 10、15、20、30、40 條消息時(shí),早期信息一定會(huì)在傳遞過(guò)程中丟失。智能體也在優(yōu)化速度:如果它必須讀完整段對(duì)話(huà)、完整請(qǐng)求流,想要開(kāi)發(fā)一個(gè)可行的、復(fù)雜的東西幾乎不可能,因?yàn)闀?huì)消耗太多時(shí)間、記憶和 token。

  所以我很早就意識(shí)到:如果它記不住,我的工作就是給它“參考系”。我把 Lovable(或任何工具)當(dāng)作一個(gè)需要我在項(xiàng)目推進(jìn)過(guò)程中不斷補(bǔ)充上下文的工程師。方式很多,但我覺(jué)得最有效的是:我會(huì)先做四個(gè)并行構(gòu)建,延續(xù)前面的例子。做了上百個(gè)項(xiàng)目后,你會(huì)很快看到“贏家”,贏家非常明顯,甚至沒(méi)什么競(jìng)爭(zhēng)。你可能用一兩個(gè)提示詞校準(zhǔn)一下,然后就會(huì)發(fā)現(xiàn):好,贏家在這里。

  到那一步,我會(huì)去問(wèn)工具,或者去 ChatGPT、任何 LLM,讓它生成一系列 PRD。PRD 是產(chǎn)品需求文檔;對(duì)我來(lái)說(shuō),我把它當(dāng)作“真理源”(source of truth):從不同角度定義這個(gè)項(xiàng)目哪些東西必須為真。我通常至少會(huì)做四個(gè) PRD。

  第一個(gè)是我叫“主計(jì)劃”的東西:它像一個(gè)指南針,我們要構(gòu)建什么。就像在和一個(gè)人類(lèi)溝通一樣,我真把 Lovable 當(dāng)人類(lèi):這就是我們要做的東西。

  第二個(gè)是實(shí)施計(jì)劃:我們?cè)趺醋?、按什么順序做。這對(duì)質(zhì)量、品味、以及“像人一樣的體驗(yàn)”很重要。因?yàn)槲胰匀辉诤鸵粋€(gè)沒(méi)有情感智能的系統(tǒng)合作,我得把“這個(gè)應(yīng)用應(yīng)該看起來(lái)和感覺(jué)如何”定義出來(lái)。

  第三個(gè)是設(shè)計(jì)指南。

  第四個(gè)是用戶(hù)旅程:用戶(hù)怎么注冊(cè)?注冊(cè)后第一步是什么?第二步是什么?第三步是什么?

  這些文件生成之后,我會(huì)花很多時(shí)間讀它們,這就是“規(guī)劃 + 聊天”的部分。第一天把方向定下來(lái)時(shí),如果需要,我會(huì)用整整一天只做規(guī)劃:寫(xiě)文檔、拆解事情,因?yàn)檫@一段是在“設(shè)定方向”。很多東西都取決于這個(gè)階段。

  然后我會(huì)整理出一個(gè)最終文檔:plan.md 或 tasks.md(md 是 markdown)。我用 markdown,是因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn) AI 很喜歡讀 markdown。它會(huì)成為真理源,告訴智能體:為了跑到終點(diǎn),它需要執(zhí)行哪些任務(wù)和子任務(wù)。

  最后一層取決于工具:Claude Code 或 Cursor 里有 rules.md 或 agent.md。

  規(guī)則 / 智能體文件的意義,是讓智能體知道你希望它如何行為、長(zhǎng)期應(yīng)該關(guān)注什么,這樣你不需要在每個(gè)提示詞里重復(fù)自己。在 Lovable 里也有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的項(xiàng)目設(shè)置菜單,叫項(xiàng)目知識(shí)(project knowledge)。我通常會(huì)寫(xiě):在做任何事之前先讀所有文件、先讀所有 PRD、讀 tasks.md 看下一個(gè)任務(wù)是什么,然后執(zhí)行下一組任務(wù);執(zhí)行完告訴我你做了什么,以及我應(yīng)該如何測(cè)試。

  這就是我說(shuō)的“虔誠(chéng)地讀智能體輸出”的地方:我給 AI 智能體它成功所需的工具和資源,規(guī)則、文檔,以及如何使用它們。到這一步,我基本上只是坐下來(lái)讀。我不再不斷提示。從那之后,我可以開(kāi)再多窗口:我的提示詞變成“繼續(xù)下一個(gè)任務(wù)”。上下文我不需要了,我把它外包給智能體。智能體需要上下文,我只需要確保上下文是動(dòng)態(tài)的:我會(huì)定期更新文檔,讓它的 token 窗口隨著項(xiàng)目推進(jìn)而“遷移”。

  我不會(huì)一直打斷流程。是的,我會(huì)去測(cè)試,可能偶爾插一句提示詞,但這就是我為什么能同時(shí)做五個(gè)項(xiàng)目還不掉產(chǎn)能的原因。正如我說(shuō)的:我今天是手動(dòng)這么做;你讓我三個(gè)月后再看,一個(gè)智能體就能替我做這些,我可能基本要失業(yè)了。所以我根本不在優(yōu)化這個(gè)技能,我只是用它繞過(guò)人類(lèi)和 LLM 的缺點(diǎn)。

  我今天 100% 的時(shí)間,都在優(yōu)化判斷力、清晰度、質(zhì)量、品味、文案和字體。人們用 AI 工作時(shí)幾乎不談字體,但在我腦子里,60% 甚至更多的注意力都放在“輸出看起來(lái)怎樣”。那是我的癡迷。我不癡迷于今天講的這些流程,因?yàn)槲抑澜酉聛?lái)會(huì)發(fā)生什么:智能體會(huì)更強(qiáng)、模型會(huì)更好,它們不再需要我來(lái)擴(kuò)展上下文,它們會(huì)自己做。

  所以對(duì)我來(lái)說(shuō),我要優(yōu)化的是“更好的決策”,而不是“更好的輸出”或“更好的對(duì)齊”。

  主持人:也就是說(shuō):你先開(kāi)多個(gè)項(xiàng)目并行嘗試,選出最對(duì)的方向;一旦方向確定,你基本會(huì)花一天不去構(gòu)建,而是和 AI 智能體一起把計(jì)劃規(guī)劃清楚。

  主持人:所以關(guān)鍵思路是:前期把時(shí)間花在規(guī)劃上,因?yàn)樗鼤?huì)在后面省下大量時(shí)間;然后只有當(dāng)你有了計(jì)劃,才讓它開(kāi)始執(zhí)行。這里有個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是“三個(gè)愿望規(guī)則”:你這樣做不僅是為了對(duì)計(jì)劃更清晰,也是在貫徹“一次只做一件事”,把智能體的上下文窗口保持得更小,它就不會(huì)丟失自己在做什么。

  Lazar:對(duì), 你報(bào)一個(gè)問(wèn)題,但沒(méi)有引用文件、沒(méi)有架構(gòu),只是在描述“它壞了”。任何工具,Lovable、Cursor、Claude Code,都會(huì)說(shuō):好,我來(lái)調(diào)查??赡愕拇a庫(kù)會(huì)越來(lái)越大:一開(kāi)始可能只有 20 個(gè)文件,它還能讀完;但等你做到 60、70 個(gè)邊緣功能時(shí),如果你只說(shuō)“壞了”而沒(méi)有明確哪個(gè)功能、哪個(gè)文件對(duì)應(yīng)什么,猜猜會(huì)發(fā)生什么?

  Lovable 會(huì)把 token 分配的 80% 都花在“閱讀以獲得清晰度”上,最后只剩 20% 用來(lái)思考和執(zhí)行。我是猜的,我無(wú)法證明,也許會(huì)有 LLM 專(zhuān)家在評(píng)論里說(shuō)我錯(cuò)了,但這是我作為一個(gè)“未受過(guò)教育的人”的最佳推斷。

  這些工具往往很順從、很迎合。它們會(huì)對(duì)你“撒謊”:即使沒(méi)修好,也會(huì)告訴你修好了,因?yàn)樗鼈兿胱屇汩_(kāi)心,說(shuō)“是的,我找到了問(wèn)題并修復(fù)了”。當(dāng)它們沒(méi)修好時(shí),人們就怪機(jī)器。某種程度上我承認(rèn)這也有道理,但更根本的問(wèn)題是:這是你的錯(cuò),我的朋友。你沒(méi)給工具足夠的清晰度和上下文,你只是靠原始力量在泥里瘋狂打滑,結(jié)果越挖越深。

  我們當(dāng)然希望進(jìn)入一個(gè) AI 更誠(chéng)實(shí)、而不是更迎合的時(shí)代:它會(huì)說(shuō)“我只修復(fù)了一部分,因?yàn)槟銢](méi)給我足夠上下文”。但更大的錯(cuò)誤是:人們會(huì)相信工具真的修好了。然后他們?nèi)y(cè)試,發(fā)現(xiàn)還是不行,于是開(kāi)始生氣、開(kāi)始罵、開(kāi)始吼,結(jié)果更糟。

  為什么?因?yàn)?AI 還有個(gè)壞特性:它盡量不傷害你的感受,從不說(shuō)“你才是笨的那個(gè)”,它會(huì)說(shuō)“是我笨”。于是它在下一次請(qǐng)求里不再專(zhuān)注于閱讀和排障,而是花掉更多 token 去道歉、去安撫你。我還是那句:我沒(méi)受過(guò)教育,但如果你看過(guò) ChatGPT 思考模型的思考流,你會(huì)明白我的意思,當(dāng)我侮辱它時(shí),它第一反應(yīng)往往是“用戶(hù)生氣了,我得想辦法降低他的焦慮”。我會(huì)想:哦天啊,我掉進(jìn)最差的陷阱了,我讓它把最稀缺的資源(token)花在安撫我的情緒,而不是解決實(shí)際問(wèn)題。

  所以我的建議是:為了好玩,你當(dāng)然可以 Vibe Coding 著做、原型階段也可以 Vibe Coding 著做,探索很有價(jià)值,我也喜歡那部分。

  但當(dāng)探索結(jié)束,請(qǐng)使用引用文檔,使用你能用的所有智能體文件。因?yàn)?token 分配非常稀缺,它未來(lái)會(huì)擴(kuò)展,事情會(huì)更快、更便宜,但在今天它依然非常寶貴。你必須確保它被用在正確方向上。

  主持人:燈神這個(gè)比喻特別貼切:你“許愿”不清楚,它就會(huì)按字面理解,結(jié)果跑偏。有句話(huà)我很認(rèn)同:AI 的上限不在“有多聰明”,而在它動(dòng)手前“看到了什么”——你喂給它的上下文,本質(zhì)上決定了它能不能做對(duì)。

  Lazar:對(duì),所以第一個(gè)是“主計(jì)劃”(Master Plan),它是一個(gè) 10,000 英尺視角的概覽,它會(huì)在非常高層解釋我對(duì)這個(gè)應(yīng)用的意圖。

  這個(gè)文件就是主計(jì)劃 MD。它基本上就是在說(shuō):我為什么要做這個(gè)、我為誰(shuí)做這個(gè)、我希望用戶(hù)用起來(lái)是什么感受。很多時(shí)候,在主計(jì)劃里我還會(huì)引用其他 PRD。

  比如我會(huì)寫(xiě):設(shè)計(jì)需要“現(xiàn)代、順滑”,但具體參數(shù)請(qǐng)參考并閱讀設(shè)計(jì)指南.md,對(duì)吧?所以主計(jì)劃就是一個(gè)高層概覽,讓智能體進(jìn)入狀態(tài):好的,我們正在構(gòu)建 XYZ。

  然后是“實(shí)施計(jì)劃”,因?yàn)槟阒?,事情需要一個(gè)順序。如果你只是沒(méi)有順序地把東西堆上去,你永遠(yuǎn)到不了終點(diǎn)。這個(gè)是不是 tasks.md?你是這么叫的嗎?不,不是 tasks.md,這是實(shí)施計(jì)劃,我把它叫實(shí)施計(jì)劃。對(duì),對(duì)。

  實(shí)施計(jì)劃某種程度上是在為未來(lái)的 tasks.md 服務(wù)??梢哉f(shuō),這些文件最終都是為了構(gòu)建 tasks.md,當(dāng) tasks.md 建好之后,其余文件幾乎都只是基礎(chǔ)和背景了。實(shí)施計(jì)劃是第一層,它依然是高層概覽,不會(huì)深入到“怎么一步步到達(dá)”的細(xì)節(jié);它更多是在解釋?zhuān)亨?,如果我們要做這個(gè),我認(rèn)為我們應(yīng)該從后端開(kāi)始,從表結(jié)構(gòu)開(kāi)始,然后做認(rèn)證,然后引入 API,再然后做這個(gè)、做那個(gè)——就是在高層把順序講清楚。

  你可以把它想象成這樣:我是一個(gè)想法人,我坐在一個(gè)技術(shù)合伙人面前——就像是我和你,我們?cè)谝黄鹱鲆粋€(gè)初創(chuàng)公司。你有軟件工程背景,我把我的想法講給你聽(tīng),我給你主計(jì)劃;你回來(lái)告訴我:好的,如果你要這么做,它是可行的,這是我建議的排序。這就像一份路線圖。你不會(huì)馬上打開(kāi) Linear 去寫(xiě)功能、寫(xiě) RFC 之類(lèi)的東西,你只是先在高層討論事情應(yīng)該按什么順序推進(jìn)。

  然后我們倆作為聯(lián)合創(chuàng)始人再聊:好的,如果我們同意這個(gè)順序,那它應(yīng)該“看起來(lái)像什么、感覺(jué)像什么”,對(duì)吧?這依然是高層描述。但因?yàn)槲以谟?AI,我可以再走深一點(diǎn)——我很喜歡看到 Lovable 或其他工具、包括 ChatGPT,在這塊其實(shí)特別擅長(zhǎng)。我甚至做了自定義 GPT:如果有人想在進(jìn)入任何工具之前先從某個(gè)地方起步,他們可以去 ChatGPT 商店搜 GPTs,輸入 “l(fā)ovable 基礎(chǔ)提示詞生成器” 或 “l(fā)ovable PRD 生成器”,就能找到我做的那個(gè)。你只要把腦子里的想法大腦傾倒進(jìn)去,它會(huì)問(wèn)你幾個(gè)問(wèn)題,最后把這些文件作為輸出給你。

  所以我也會(huì)在“設(shè)計(jì)指南”里放一些 CSS 元素,因?yàn)槟阒?,設(shè)計(jì)這件事有點(diǎn) tricky,AI 有時(shí)會(huì)過(guò)度發(fā)揮。所以這就是我會(huì)做一點(diǎn)“技術(shù)駕駛”的地方。

  最后是用戶(hù)旅程:如果我們知道東西“看起來(lái)像什么、感覺(jué)像什么”,也知道我們?cè)诟邔右獦?gòu)建什么——高層只是高層——那用戶(hù)怎么在產(chǎn)品里導(dǎo)航、怎么走完一些關(guān)鍵功能流程,這些就要在用戶(hù)旅程里說(shuō)清楚。

  然后 tasks.md 就進(jìn)入“真正落地”的部分:比如你想要這些用戶(hù)旅程,而且你想先構(gòu)建后端——那這就是我需要做的一組任務(wù)。它會(huì)把前面那些內(nèi)容當(dāng)作輸入,我只是讓工具去做那些人類(lèi)要花很多時(shí)間做的苦工,對(duì)吧?

  我感覺(jué),用這些工具,我們都在變成“打了類(lèi)固醇的產(chǎn)品經(jīng)理”。我們確實(shí)在利用 AI,但好的產(chǎn)品經(jīng)理并不是因?yàn)閷?xiě)了漂亮的 PRD 被獎(jiǎng)勵(lì)的,他們被獎(jiǎng)勵(lì)的依然是更好的判斷力,對(duì)吧?寫(xiě)作這件事,其他人也能做。你作為那個(gè)要指導(dǎo)和構(gòu)建產(chǎn)品的人,需要知道什么真正有用、什么有品味、什么能推動(dòng)事情向前。

  我還想補(bǔ)一句:我這么強(qiáng)調(diào)“品味”,并不意味著你不應(yīng)該去構(gòu)建。恰恰相反,你會(huì)在構(gòu)建過(guò)程中變得更好。所以每個(gè)聽(tīng)到這里的人,真的都應(yīng)該今天就去做點(diǎn)東西:一、二、三、四、五個(gè)項(xiàng)目,去測(cè)試這些工具——這才是你獲得清晰度的方式,不只是通過(guò)閱讀,更是通過(guò)實(shí)踐。

  主持人:為了幫助大家用你描述的這套 MD 文件工作流,你能不能分享一些模板?比如這些文件的簡(jiǎn)單模板,讓大家可以直接看、直接復(fù)制?

  Lazar:我會(huì)建議大家直接去 ChatGPT,就像我說(shuō)的,直接大腦傾倒進(jìn)去,你只要輸入 “l(fā)ovable GPT” 或 “l(fā)ovable PRD 生成器”,你會(huì)看到我的名字在那兒,我就是作者。

  你進(jìn)去以后做一次大腦傾倒,它會(huì)問(wèn)你幾個(gè)問(wèn)題,幫你獲得清晰度,然后生成四個(gè)文件給你,你可以拿去上傳。很棒???。你們可以把鏈接放出來(lái)。

  這樣就不只是“給你一堆文件”,而是讓你去跟它對(duì)話(huà):它會(huì)為你生成正確的文件,然后你把它塞進(jìn) Lovable 或其他工具里。對(duì),它基本上是按“像我一樣思考”的方式訓(xùn)練過(guò)的。所以,對(duì)。哦,太好了,完美。

  順便說(shuō)一句,我也想聊聊你怎么“自我解鎖”,因?yàn)槟氵€有另一套提示詞體系。但我想先強(qiáng)調(diào)一點(diǎn):這太有意思了——你在用第一性原理重新學(xué)習(xí)“如何構(gòu)建產(chǎn)品”。無(wú)論你是 PM、工程師還是設(shè)計(jì)師,你都在發(fā)現(xiàn)一套工作流:AI 能幫你填補(bǔ)你作為工程師或 PM 不具備的空缺,幫你起草 PRD 和設(shè)計(jì)。所以我覺(jué)得這特別有趣:這些職能依然存在、依然必要,只是現(xiàn)在變成了“你 + AI”共同組成了那個(gè)一直存在的三合一:產(chǎn)品管理、工程、設(shè)計(jì)。

  我一直在想一個(gè)問(wèn)題:未來(lái)最有價(jià)值的背景到底是什么?PM?工程師?設(shè)計(jì)師?我一直覺(jué)得,PM 的核心能力就是澄清:弄清楚要構(gòu)建什么,把需求講清楚,把成功長(zhǎng)什么樣、感覺(jué)如何講清楚——這套能力會(huì)變得更重要。與此同時(shí),“設(shè)計(jì)組件”的價(jià)值也會(huì)提升:讓產(chǎn)品看起來(lái)很棒、感覺(jué)很棒。真正擅長(zhǎng)設(shè)計(jì)、品味和判斷力的人,價(jià)值會(huì)越來(lái)越高。

  在我們進(jìn)入你學(xué)到的“解鎖技巧”之前,我還想問(wèn):很多時(shí)候,事情沒(méi)走在正確方向上,或者出現(xiàn) bug——如果你不是工程師,你怎么處理?以及除此之外,你還有沒(méi)有其他關(guān)于“成功提示詞”的建議?因?yàn)槿绻覀冇谜_的術(shù)語(yǔ)來(lái)衡量成功,正如你指出的:AI 不管你的背景是什么,都是放大器。如果你不知道自己在做什么,你只是在更快地產(chǎn)出垃圾。

  我還想強(qiáng)調(diào)一個(gè)點(diǎn):在舊世界,“夠用”就是夠用。因?yàn)榫瓦B做到“夠用”都不容易。十年、十五年前,你做個(gè) SaaS,誰(shuí)在乎它長(zhǎng)什么樣?能用就行,能解決問(wèn)題就行,你會(huì)覺(jué)得“天啊,我今天太高產(chǎn)了”。如果我們把質(zhì)量粗略畫(huà)一下:很差、可以更好、平庸、夠用、世界級(jí)——過(guò)去“夠用”和“世界級(jí)”之間的差距也許沒(méi)那么致命。

  但現(xiàn)在,這個(gè)差距變得巨大,因?yàn)槊總€(gè)人都能用 AI 輕松做出“夠用”。幾乎所有人都能做到。所以今天的關(guān)鍵課題變成了:你如何學(xué)習(xí)并優(yōu)化,讓自己產(chǎn)出“世界級(jí)”和“有魔法感”的東西。

  正如你說(shuō)的,我認(rèn)為 PM 是今天的 AI 贏家,因?yàn)樗麄儙?lái)清晰度。但如果你讓我押注下一個(gè)贏家類(lèi)別,像賭徒那樣押,我會(huì)押設(shè)計(jì)師。

  因?yàn)槲覀冋谟?xùn)練這些工具更清晰、更好,做出更好的技術(shù)決策;但我不認(rèn)為我們會(huì)同樣快速地訓(xùn)練它們做出更好的“情感決策”。而設(shè)計(jì),本質(zhì)上就是情感。

  如果你問(wèn)我:加入 Lovable 之后,我最大的個(gè)人技能提升是什么?

  就是和 Felix、Nad、Abby 這些設(shè)計(jì)師一起工作,真的改變了我。

  我會(huì)意識(shí)到:哦,這才是世界級(jí),這才是它需要的東西。我經(jīng)常想“偷”他們的一個(gè)設(shè)計(jì),把它帶進(jìn)我的 Lovable 項(xiàng)目。我會(huì)進(jìn) Figma,把那個(gè)背景拿出來(lái)放到我的項(xiàng)目里。然后我發(fā)現(xiàn):一個(gè)看起來(lái)“相當(dāng)簡(jiǎn)單”的漸變,可能要用 50 層來(lái)實(shí)現(xiàn)。我點(diǎn)開(kāi)那個(gè)組件,我會(huì)想:天啊,這不是三個(gè)顏色,這是 50 個(gè)顏色。而且不只是 50 個(gè)顏色——它們還有不同梯度、不同不透明度層級(jí)。那一刻我就明白:哦,原來(lái)我一直以來(lái)最大的斷裂就在這里。

  所以如果我直接回答你的問(wèn)題:還有什么技巧?還有什么事情?

  設(shè)計(jì)。

  讓自己接觸精致設(shè)計(jì)。去關(guān)注 Lovable 的 Felix,他有一個(gè)非常棒的新聞通訊,會(huì)教你怎么提示出更好的設(shè)計(jì),怎么理解設(shè)計(jì)風(fēng)格。我以前根本不知道什么是波普藝術(shù)、什么是玻璃擬態(tài),完全沒(méi)概念。

  所以我甚至在 Lovable 上做了一個(gè)應(yīng)用,專(zhuān)門(mén)用來(lái)學(xué)習(xí)這些風(fēng)格:我需要一個(gè)應(yīng)用來(lái)學(xué)它們。它現(xiàn)在是公開(kāi)的,任何人都可以看。像是一個(gè) “UI 風(fēng)格 … .lovable.app” 的東西(我一時(shí)想不起具體網(wǎng)址)。里面有大概 18 種不同風(fēng)格,還提供了可以直接復(fù)制的提示詞。

  你要學(xué)習(xí)什么是好設(shè)計(jì),學(xué)習(xí)各種設(shè)計(jì)風(fēng)格,學(xué)習(xí)如何用提示詞調(diào)出這些風(fēng)格——這大概就是我在這個(gè)階段最會(huì)去優(yōu)化的方向。

  技術(shù)棧不再重要,能力組合才是未來(lái)

  主持人:你剛才說(shuō),未來(lái)真正拉開(kāi)差距的是判斷力和審美,而不是某一個(gè)具體技能。從這個(gè)角度來(lái)看,你覺(jué)得現(xiàn)在這些傳統(tǒng)的職業(yè)標(biāo)簽,比如“程序員”、“產(chǎn)品經(jīng)理”、“設(shè)計(jì)師”,會(huì)不會(huì)慢慢失效?

  Lazar:我覺(jué)得一定會(huì),而且其實(shí)已經(jīng)開(kāi)始失效了。以前你介紹一個(gè)人,說(shuō)他是工程師、設(shè)計(jì)師或者產(chǎn)品經(jīng)理,基本就能判斷他每天在干什么、負(fù)責(zé)什么。

  但現(xiàn)在越來(lái)越難了,因?yàn)楹芏嗳送瑫r(shí)在做三種事情。

  就像我自己,如果你問(wèn)我現(xiàn)在是什么職業(yè),我都不知道該怎么回答。我寫(xiě)代碼嗎?幾乎不寫(xiě)。我做產(chǎn)品嗎?每天都在做。我做設(shè)計(jì)嗎?每天也在參與。我更像是在用 AI 把想法快速轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的人。

  所以我覺(jué)得,未來(lái)職業(yè)會(huì)越來(lái)越像“能力組合”,而不是一個(gè)單一標(biāo)簽。

  主持人:那你現(xiàn)在一般會(huì)怎么介紹自己?

  Lazar:我通常會(huì)說(shuō),我是一個(gè)用 AI 做產(chǎn)品的人,或者是一個(gè)快速構(gòu)建者。Vibe Coder 這個(gè)詞現(xiàn)在聽(tīng)起來(lái)很新,但我覺(jué)得過(guò)幾年它就會(huì)變成普通詞匯,就像以前說(shuō)“互聯(lián)網(wǎng)工程師”一樣,后來(lái)大家就不這么說(shuō)了。真正重要的不是你叫什么,而是你能不能持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。

  主持人:那你現(xiàn)在幾乎不怎么手寫(xiě)代碼了,還會(huì)刻意去補(bǔ)技術(shù)嗎?比如學(xué)底層系統(tǒng)、算法這些?

  Lazar:老實(shí)說(shuō),我現(xiàn)在不會(huì)把主要精力放在這上面。不是說(shuō)技術(shù)不重要,而是機(jī)會(huì)成本太高。假設(shè)我花兩年時(shí)間去學(xué)底層系統(tǒng),我大概率還是比不過(guò)真正的系統(tǒng)工程師。但如果我把這兩年用在理解用戶(hù)、理解產(chǎn)品、理解商業(yè)、理解審美上,我可能會(huì)變成一個(gè)非常稀缺的人。每個(gè)人都應(yīng)該圍繞自己的比較優(yōu)勢(shì)去投入,而不是盲目補(bǔ)短板。

  主持人:那有沒(méi)有什么你特別后悔沒(méi)早點(diǎn)學(xué)的東西?

  Lazar:如果說(shuō)后悔,其實(shí)更多是后悔沒(méi)早點(diǎn)意識(shí)到“表達(dá)”的重要性。包括寫(xiě)作能力、結(jié)構(gòu)化思考能力、把問(wèn)題講清楚的能力。我年輕的時(shí)候更關(guān)注技術(shù)細(xì)節(jié),覺(jué)得把代碼寫(xiě)漂亮最重要?,F(xiàn)在回頭看,其實(shí)真正決定你能走多遠(yuǎn)的,是你能不能把復(fù)雜事情講明白,讓別人愿意跟你合作。

  主持人:你現(xiàn)在狀態(tài)看起來(lái)很好,那你是怎么走到現(xiàn)在這個(gè)位置的?你當(dāng)初是怎么進(jìn)入 Lovable 的?

  Lazar:其實(shí)挺偶然的。我最早只是一個(gè)重度用戶(hù),用 Lovable 做自己的小項(xiàng)目。我會(huì)把自己做的東西公開(kāi)在 X 上,寫(xiě)我是怎么做的,用了哪些提示詞,踩了哪些坑。慢慢地,公司的人注意到我,覺(jué)得我對(duì)產(chǎn)品理解比較深,而且是真的在用。后來(lái)他們直接聯(lián)系我,說(shuō)要不要試試一起合作。我甚至沒(méi)有走傳統(tǒng)投簡(jiǎn)歷流程,更像是用作品給自己投了簡(jiǎn)歷。

  主持人:等于你是通過(guò) Build in Public,把自己做進(jìn)公司的?

  Lazar:完全是這樣。現(xiàn)在很多人覺(jué)得,必須有完美簡(jiǎn)歷、名校背景、大廠經(jīng)歷,但現(xiàn)實(shí)是,在 AI 時(shí)代,作品比履歷重要得多

  你能不能持續(xù)輸出真實(shí)、有價(jià)值的東西,別人一看就知道。我的 GitHub、Demo、產(chǎn)品鏈接,比任何簡(jiǎn)歷都管用。

  主持人:你覺(jué)得這是一個(gè)可復(fù)制的路徑嗎?普通人也能走這條路嗎?

  Lazar:我覺(jué)得完全可以,但前提是你要真的做事,而不是表演。

  現(xiàn)在很多人“Build in Public”只是發(fā)截圖、曬進(jìn)度,但背后沒(méi)有長(zhǎng)期積累。真正有效的是,你持續(xù)半年、一年輸出真實(shí)項(xiàng)目,別人自然會(huì)記住你。你不需要等機(jī)會(huì),作品本身就是機(jī)會(huì)。

  主持人:聽(tīng)你這么說(shuō),你對(duì)“職業(yè)安全感”的理解,好像和傳統(tǒng)完全不一樣了。

  Lazar:對(duì),我現(xiàn)在的安全感不來(lái)自公司,也不來(lái)自職位,而來(lái)自能力組合。我知道自己可以快速學(xué)習(xí)新工具、快速理解需求、快速做出產(chǎn)品,這讓我不太害怕變化。公司可能倒閉,崗位可能消失,但這種能力很難被拿走。

  主持人:你對(duì)“工程”作為一種職能怎么看?未來(lái)軟件工程師還會(huì)存在嗎?還是會(huì)隨著你的經(jīng)驗(yàn)逐漸消失?

  Lazar: 不會(huì)消失,我們比以往任何時(shí)候都更需要精英工程。

  因?yàn)槲蚁雴?wèn)一句:在“人人都能構(gòu)建、人人都在構(gòu)建”的世界里,誰(shuí)來(lái)做維護(hù)?維護(hù)代碼庫(kù)、擴(kuò)展代碼庫(kù)、維護(hù)項(xiàng)目——這些仍然是實(shí)打?qū)嵉墓ぷ?。顯然 AI 會(huì)越來(lái)越擅長(zhǎng)這些,但那需要的是另一種層級(jí)的技能,對(duì)吧?“把東西做出來(lái)”是一類(lèi)能力;“把它擴(kuò)展、把它撐住、把它長(zhǎng)期維護(hù)好”,是完全不同的一套技能。

  更別提,在人人都在構(gòu)建的世界里,基礎(chǔ)設(shè)施也更容易被沖擊、被打壞,對(duì)吧?我們都知道、也都經(jīng)歷過(guò):Cloudflare 過(guò)去兩三個(gè)月里下線兩三次,整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)都跟著受影響。修這些問(wèn)題的人,就是精英工程師。Lovable 也經(jīng)歷過(guò)大量新用戶(hù)涌入,基礎(chǔ)設(shè)施被沖擊;頂住、加固、把它撐住的,也是精英工程師。

  所以我認(rèn)為這里面一定有空間:我們需要真正有硬實(shí)力的人,來(lái)構(gòu)建一個(gè)能支撐“數(shù)十億構(gòu)建者”的世界。因?yàn)槊總€(gè)人都想學(xué)會(huì)構(gòu)建東西——那我們?cè)趺唇趟麄??怎么維護(hù)他們所需要的一切:托管、安全、郵件、連接器、API……等等。所以我覺(jué)得工程永遠(yuǎn)有位置。

  但我也會(huì)說(shuō),這是個(gè)平衡。我也站在另一派:如果我有個(gè) 18 歲的弟弟問(wèn)我該做什么,我可能會(huì)說(shuō):去當(dāng)水管工吧。別去讀 CS 學(xué)位,去學(xué)一門(mén)扎實(shí)的手藝。因?yàn)樵诿绹?guó),新一代百萬(wàn)富翁其實(shí)往往是電工、水管工之類(lèi)的人,對(duì)吧?所以這是一個(gè)平衡動(dòng)作。我也說(shuō)不好。但我確實(shí)相信:對(duì)未來(lái)有感覺(jué)、真正優(yōu)秀的工程師,會(huì)一直稀缺、一直需要。

  主持人: 你剛剛提到精英工程師?,F(xiàn)實(shí)里,即使你用這些工具寫(xiě)代碼,也一定會(huì)遇到問(wèn)題:代碼跑著跑著出錯(cuò)、引入 bug、數(shù)據(jù)庫(kù)很怪、網(wǎng)絡(luò)出問(wèn)題……當(dāng)你卡住時(shí),你怎么做?

  Lazar:不管你計(jì)劃得多好,最終都會(huì)遇到問(wèn)題。我有一個(gè)小框架,叫“4x4”。

  還是舉個(gè)例子:如果你車(chē)上有 4x4,你會(huì)更容易脫困,對(duì)吧?同樣的意思:我有四種不同的調(diào)試方式。每種方式我只嘗試一次,我最后會(huì)解釋為什么“只試一次”。

  第一種:每個(gè)工具不一樣。我先拿 Lovable 舉例,當(dāng)東西壞掉時(shí),Lovable 的智能體有時(shí)足夠聰明,會(huì)直接說(shuō)“我犯了一個(gè)錯(cuò)誤”,它會(huì)把那條信息標(biāo)成橙色,并給你一個(gè)小按鈕,通常叫“嘗試修復(fù)”。智能體等于承認(rèn):我搞錯(cuò)了。你點(diǎn)一下按鈕,大多數(shù)時(shí)候如果只是小問(wèn)題,它會(huì)直接糾正代碼、修好它——沒(méi)問(wèn)題。

  但顯然也有更深的問(wèn)題。你點(diǎn)了“嘗試修復(fù)”,問(wèn)題還在;甚至有時(shí)候問(wèn)題還在,但 Lovable 的智能體并不知道問(wèn)題還在,于是也不會(huì)再給你“嘗試修復(fù)”按鈕。Lovable 以為一切正常,但實(shí)際上不是。罪魁禍?zhǔn)淄ǔJ牵耗阌玫搅说谌郊?,但你沒(méi)有給 Lovable 足夠的上下文告訴它“該觀察什么、該看到什么”,所以它根本看不到問(wèn)題的存在。

  因?yàn)榻裉斓?Lovable、Cursor、Cloud Code,它們已經(jīng)足夠好到可以修復(fù)“它們知道的任何問(wèn)題”。所以再次,自我意識(shí)很關(guān)鍵:當(dāng)它們對(duì)問(wèn)題“不知情”時(shí),就需要第二步:把“意識(shí)層”帶進(jìn)來(lái)。

  第二種方式就是:我去打開(kāi)應(yīng)用的預(yù)覽環(huán)境 / 沙盒 / 開(kāi)發(fā)環(huán)境,去復(fù)現(xiàn)壞掉的功能,右鍵打開(kāi)控制臺(tái),看 console log。每個(gè)瀏覽器都可以讀控制臺(tái)日志,很多時(shí)候它會(huì)記錄錯(cuò)誤。

  如果沒(méi)有記錄,我就會(huì)提示工具:“我認(rèn)為你沒(méi)看到問(wèn)題,我們一起找。我覺(jué)得問(wèn)題在 XYZ。我希望你在相關(guān)文件里加上 console.log,這樣我們能監(jiān)控每一步?!彼鼤?huì)加日志,你重新運(yùn)行?,F(xiàn)在你就有了完整的發(fā)生過(guò)程。你復(fù)制這些日志,粘貼回聊天里。99% 的情況下,這就夠了。AI 會(huì)說(shuō):好的,我找到了,然后修復(fù)它。

  第三種:如果連這都不夠,那就進(jìn)入“代碼審查與評(píng)估”。我今天最常用的工具是Codex(OpenAI)。做法是:無(wú)論我做什么構(gòu)建,我都會(huì)導(dǎo)出到 GitHub。Lovable 允許你擁有代碼,Cursor 也一樣,所有這些工具都允許你導(dǎo)出一份自己的代碼。然后我把它導(dǎo)入 Codex。

  我從 Beta 就開(kāi)始用 Codex。這里我會(huì)把它當(dāng)成“外部工具促進(jìn)者”。第一步我完全在工具里氛圍構(gòu)建;第二步我把自己當(dāng)成“意識(shí)促進(jìn)者”;第三步我引入外部工具作為“診斷促進(jìn)者”:我去 Codex 里聊,把診斷結(jié)論再帶回 Lovable 修復(fù)。

  我不會(huì)讓 Codex 直接替我改代碼——很多人會(huì)問(wèn)為什么。我當(dāng)然知道它模型很好,但我不確定它的 agent 行為我是否完全理解;我不想用一個(gè)“我還不會(huì)駕駛”的工具去做危險(xiǎn)操作。所以我只用它做診斷,然后回到熟悉的工具里修復(fù)。

  再往前推一步,在 Codex / Cloud Code 之前的舊工作流,我也會(huì)用 Repo Mix 之類(lèi)的工具把整個(gè)代碼庫(kù)壓縮成一個(gè)文件,然后上傳到 Claude 或 ChatGPT:“這是我的代碼庫(kù),這是問(wèn)題,這是控制臺(tái)日志?!?/strong>這就像你去外面請(qǐng)了個(gè)顧問(wèn)——你團(tuán)隊(duì)處理不了了,你去找外部專(zhuān)家,對(duì)吧。

  第四種(而且通常是最有效的):很多時(shí)候問(wèn)題是我的錯(cuò)。無(wú)論你自尊多大,兄弟,相信我,很多時(shí)候就是你的錯(cuò)。你給了一個(gè)壞提示詞,你用錯(cuò)誤方式設(shè)定前提,你不愿承認(rèn),或者你忘了自己做過(guò)什么,但很多時(shí)候就是你把系統(tǒng)帶偏了。

  所以這一步是:回滾。Lovable、Cursor、Cloud Code 都內(nèi)置版本控制。你發(fā)現(xiàn)前三種都不行,就退回三步,重新想一遍提示詞,呼吸一下,散個(gè)步,喝杯咖啡,腦子清醒一點(diǎn)再來(lái)一遍。因?yàn)橛袝r(shí)候 AI 只是非??斓貙?xiě)代碼,它可能被一個(gè)很小的“石子”絆了一下,你重試同樣的請(qǐng)求,它就能過(guò)去。這往往只是一個(gè)小 snag、一個(gè)語(yǔ)法小錯(cuò)誤之類(lèi)的東西。

  然后我會(huì)做最后一件事,這件事才是關(guān)鍵:當(dāng)問(wèn)題修復(fù)之后,我會(huì)切到聊天模式問(wèn)它(我叫它 Lola):“我剛才用了四種方式才修好。你能不能教我,下一次我該怎么提示,才能一次就到位?”

  99% 的時(shí)候,它會(huì)給我一個(gè)特別好的答案,讓我下次知道該怎么做。

  所以總結(jié)一下:我們需要意識(shí),也需要現(xiàn)實(shí)。這些工具在被正確使用時(shí),非常擅長(zhǎng)把事情做對(duì)。很多時(shí)候問(wèn)題不在工具,而在輸入:我沒(méi)有動(dòng)態(tài)移動(dòng) token 的分配,我沒(méi)有引用正確的文件,我沒(méi)有用正確方式說(shuō)清楚。

  對(duì)我來(lái)說(shuō),作為一個(gè)非設(shè)計(jì)師,我也不知道術(shù)語(yǔ)、也不知道各種標(biāo)題怎么叫,所以我經(jīng)常在提示上卡住。這時(shí)我就用聊天模式讓它幫我起草一個(gè)更好的提示詞。任何人都可以這么做:如果你卡住了,晚上十點(diǎn),你不知道怎么問(wèn)——切到聊天模式,大腦傾倒,然后說(shuō):“幫我起草一個(gè)更好的提示詞,幫我更好地提示你。”

  讓工具有效地提示它自己。很多時(shí)候你根本不會(huì)走到“壞輸入導(dǎo)致的 bug”。

  主持人:你分享的東西太有意思了。我先復(fù)述一下你的“卡住時(shí)的序列”,然后跟進(jìn)一個(gè)問(wèn)題:這會(huì)發(fā)生在每個(gè)人身上。

  第一步:讓工具“嘗試修復(fù)”。很多時(shí)候它會(huì)說(shuō):我發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤了,我來(lái)修嗎?你說(shuō):請(qǐng)修??赡芫秃昧恕?/p>

  第二步:加更多控制臺(tái)日志,讓它看見(jiàn)問(wèn)題發(fā)生的全過(guò)程。我太喜歡這個(gè)建議了:讓它給自己的 console 加更多調(diào)試信息,幫助它知道發(fā)生了什么。

  第三步:去 Codex。這也很有意思,我經(jīng)常聽(tīng)人說(shuō):Codex 像“最精英的工程師”。Karpathy 之前好像也發(fā)過(guò)推。我們也請(qǐng)過(guò) Codex 的負(fù)責(zé)人上播客,他說(shuō):每次遇到最亂七八糟的 bug,他就丟給 Codex 跑半小時(shí),能解決掉——這在其他工具里不太能做到。所以你去 Codex,把代碼、日志、問(wèn)題描述都給它,讓它去定位。

  第四步:回滾、冷靜、重寫(xiě)提示——很多時(shí)候問(wèn)題根源是提示本身。

  然后你還有“最后一步”:把這次當(dāng)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì),問(wèn)智能體:我怎么做才能下一次一次到位?

  甚至更進(jìn)一步:把這次學(xué)到的東西寫(xiě)進(jìn) rules.md——因?yàn)榉凑鼤?huì)讀 rules,那就讓它把“你這個(gè)人容易犯的錯(cuò)”記下來(lái),讓它下次自己幫你提示自己,就是把上下文從“你腦子里”移動(dòng)到“規(guī)則里”。

  主持人:除了“現(xiàn)在就去構(gòu)建點(diǎn)東西”,你還有什么想對(duì)聽(tīng)眾說(shuō)的嗎?

  Lazar:技術(shù)棧不再重要。

  人們總癡迷:這是 HTML 寫(xiě)的,還是 React 寫(xiě)的?——不重要。它以前就沒(méi)那么重要,而現(xiàn)在更不重要。最終用戶(hù)只想要一個(gè)卓越體驗(yàn)。

  我們正生活在一個(gè)“任何人都能產(chǎn)出‘夠用’”的世界里。所以你最好開(kāi)始學(xué)習(xí)怎么產(chǎn)出“魔法”,否則你最后就會(huì)跟數(shù)百萬(wàn)人一樣淹沒(méi)在一起。但同時(shí),如果你還不知道“魔法”長(zhǎng)什么樣,也別沮喪——先從構(gòu)建任何東西開(kāi)始,從“夠用”起步,再一點(diǎn)點(diǎn)提高。

  提高的最好方式,是接觸時(shí)間:花更多時(shí)間學(xué)習(xí),比花時(shí)間編碼更重要。去讀智能體輸出,去理解它怎么想,這樣你才知道“什么是可能的”。然后也要去找靈感:在 X 上關(guān)注好的設(shè)計(jì)師;找到能產(chǎn)出好設(shè)計(jì)的工具,關(guān)注它們的創(chuàng)作者。

  有一個(gè)工具,我就專(zhuān)門(mén)關(guān)注那個(gè)做工具的人,因?yàn)樗麕缀趺刻彀l(fā) 40-50 分鐘的視頻,邊設(shè)計(jì)邊講。我想看一個(gè)世界級(jí)設(shè)計(jì)師怎么做,我想看他怎么跟工具對(duì)話(huà),怎么寫(xiě)提示詞——這就是我學(xué)習(xí)變強(qiáng)的方式。

  所以還是那句話(huà):接觸時(shí)間。要有意識(shí)地把更多時(shí)間放在學(xué)習(xí)上,而不是編碼上。因?yàn)槟憧梢院芸炀幋a,但你既可以很快編碼出垃圾,也可以很快編碼出魔法?;ǖ臅r(shí)間差不多,關(guān)鍵在于你的輸入。

  忘掉技術(shù)棧決策吧。忘掉用哪個(gè)后端、哪個(gè)前端,那不重要。

  重要的是:質(zhì)量、品味、設(shè)計(jì)。這就是你在未來(lái)需要優(yōu)化的一切。

  https://www.youtube.com/watch?v=0XNkUdzxiZI

  https://lovable.dev/blog/series-b

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弄月公子
2026-03-07 18:36:52
楊尚昆和哈梅內(nèi)伊的“三無(wú)”會(huì)見(jiàn),楊尚昆說(shuō)了幾句轉(zhuǎn)身就走

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犀利強(qiáng)哥
2026-03-04 21:40:54
金茂兩位高管被帶走調(diào)查

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地產(chǎn)微資訊
2026-03-07 10:52:24
河村勇輝閃耀G聯(lián)賽卻難打NBA!專(zhuān)家詳解困境:最大原因還是身高

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羅說(shuō)NBA
2026-03-08 06:12:07
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八卦南風(fēng)
2026-03-04 12:18:44
中俄邊境傳來(lái)了好消息,俄羅斯終于是想通了,廢棄25年的鐵路重新開(kāi)通

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王姐懶人家常菜
2026-03-08 01:53:07
與名模離婚凈身出戶(hù)5年后,40歲的前男籃國(guó)手孫悅,今已判若兩人

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小熊侃史
2026-02-16 07:10:12
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時(shí)光尋覓者
2026-03-07 19:15:03
“一臉刻薄相,再漂亮也沒(méi)用”,英歌舞女孩火了,堪比二十歲心機(jī)

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澤澤先生
2026-03-07 20:16:52
延安時(shí)期:我黨真的一窮二白嗎?紅軍的主要收入是什么?

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冰語(yǔ)歷史
2026-03-07 07:38:08
2026-03-08 13:27:00
AI前線 incentive-icons
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