artshooter

@artshooter 第五点描述的不太对。那个机器不叫插秧机器人，叫悬架式农业机器人。他也不只能插秧， 打顶 除草 收割 都能干。

谢邀
1. 超大型互联网公司和垂直度极高的专业软件领域的公司，还在零零散散地招一些资深程序员，进行前沿技术的开发。但别的一些小公司和传统 SaaS 行业已经完全被 AI 打趴下了，基本不招人了。因为大模型厂商已经能够一键产出一个稳定可用的系统了。

2. OpenClaw 依旧继续存在 ，并且覆盖率更大。它所带来的“每个人都能有一个智能助手”的这个概念已经深入人心。 或许每个人在他的数字生活过程中，并不一定都在用 OpenClaw ，但或多或少都一定会用到类似的智能助手。智能助手已经变成了每个人的一个电子替身，去帮助人们进行信息交流。

3. 外卖、网约车和快递这三个行业依旧存在，依旧有很多人在这些行业工作。在这三个行业当中，升级替代最快的其实是快递行业：各种智能运载工具正在努力解决快递的最后一公里问题。

4. 还是有人在工厂打螺丝。工厂的自动化在持续进行，整个制造业在快速迭代，但还没有完全达到自动化生产。
以物流仓库为例，已经出现了一些智能叉车和电子贴单来管理货物。但是仍然需要部分人工来处理实际生产过程中的问题。

5. 农业有了一些试点案例，但并不是以机器人的形式，而是以各种特定工作的智能机器。比如插秧由一个插秧机器人来处理，这个机器人的结构有点像蜘蛛侠里的八爪鱼博士：通过四个脚立在地面上，中间有一个机械手，能够把秧苗插到稻田里来作业

6. AI 医生在大众医疗领域已经快速落地。在家庭和社区里，出现了一些小型的智能诊疗设备。方便随时看病。
通过简单的问答和一些生化指标检测，就可以快速知道你得了哪些常见病，并且给你开出一些常见的药品。

7. 投资变简单了，投机变难了。好的公司会被更多人看到并得到投资。

8. 工作、生活和赚钱的方式并没有被完全彻底重构，大家依然有工作机会，需要去上班、挣钱，然后消费。灵活就业的人倒是变多了。 人们从生活方式上，已经基本接纳了 AI 出现在生活的各个领域，但从精神和心理上还没有完全想好未来人类和 AI 的发展是怎样的。
关于 AI 的讨论自始至终就从未停止。在技术思想界，越来越多的先驱者在讨论新时代的人类应该怎么生存、如何和 AI 共存，但直到现在也没有结论。

9. 普通人在近几年更焦虑了。或许，其实也不能说是更焦虑，应该说被更分化了。AI 在近几年已经极大地拉高了生活的下限，上班族在失业之后，会被分化到两个极端：彻底躺平 或 陷入对未来的 fomo 。人的差距被显而易见的拉大了。

我之前还真不知道！！ 谢谢。 Orz
@Need4more
@whoosy

老哥去讲脱口秀吧，生活素材真丰富！

@abc0123xyz 是个好问题。我得想想🤔

@KinBob 那就让 PM 去搞这些。


@ooee2016 技术圈～技术圈～技术是个圈🤪

不过 如果真要严肃讨论这个问题的话 -- “咱们现在的系统中，每次运营有什么问题都需要自己描述问题，然后让程序去理解并处理，这样的话如果第一次提问程序误解了问题，就会导致后续很容易陷入错误的循环中”

我会觉得，要解决这个问题 得继续往业务的上游去挖掘。
“运营在什么情况下需要这个数据？” “运营为什么要去做这件事情？” ...

拿 ERP 中的采购备货 举例，比如每年换季的时候 运营需要去创建 不同种类衣服的采购单。
运营下单的逻辑是依赖于“换季”这个备货策略的。

那么 有没有可能把 备货策略 到 下采购单这个过程中的逻辑整理出来，然后自动化处理。
再往上 有没有可能把 营销活动/打折促销/换季售卖 这些动作 到 备货策略的逻辑 也整理出来。
再往上 有没有可能把 “什么情况下需要去打折促销” “什么情况下需要去搞换季售卖” 的触发条件 也整理出来。

有点理想化🤣，但或许是个方向 hahhhhh

@abc0123xyz
token 的钱好说。开掉一个前端就有了
（🐶狗头保命，我也是前端）

@journalistFromHK
@imagecap
@afstyle
@abc0123xyz

我想了想，
在我的场景下，其实这个 Skills 不只是解决了我后台页面的代码开发问题，还解决的是一整套的前端系统 构建/维护 问题（路由、部署、登录等各方面）

如果要这个运营后台页面的话，我就得从头开始搭建 做一套新的前端出来。

用 Skills 的话，我只需要把核心接口做出来。通过自然语言去调用这些接口，就能完成大部分运营操作，相当于直接省掉了一整套运营后台的前端部分。

或许是 先在朋友的电脑上装一个 claude 或者 opencode ？，然后就让他们自己运行装 openclaw