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从我的个人经验来讲，目前我工作的重心，已经从程序设计与架构，转向了如何最大化的给 AI 提供合理的上下文。以方便 AI 能够最大可能的生成我需要的代码。

所以我认为，AI 时代，其实对于程序员自身的知识面宽度以及素质要求，其实是更高了。
过去可能需要的更多是孔乙己，现在需要你是鲁迅了。

想了想，还是忍不住想延展一下，细说一下“有价值的东西，不一定被所有人欢迎”这块。

1 、以机器学习为主干，Transformer 为主导的统计学 AI 的可怕之处在于，颠覆了很多垂直领域的既有规则。

因为人类大脑的“缓存”太小，导致人类不擅长统计学，也就让人类无法通过大量的数据来自我修正与找到更优解。
而目前的统计学 AI 恰巧弥补了这一点。统计学 AI 做到哪个领域，哪个领域的玩法就要被颠覆（因为统计学 AI 总是可以找到更优路径）。

颠覆的同时，当前领域的既得利益者就会失去自己赖以生存的护城河。
很大程度上，这就是他们“不欢迎”，乃至“愤怒”的来源。这是人之常情。

2 、现阶段的 AI 无论如何改进（推理也好，引入激励也罢，乃至从零开始的强化学习），最终依然是依赖统计学原理的，这就导致其一定和真实情况有一定的偏差。
也就是所谓的统计学解只是最大概率解，统计学只能最大限度的贴近事实，但不能成为事实。

所以无论如何精进，面对 AI 的输出依然会有信任危机。
这也是“不欢迎”的一个方面。

3 、人是有风险厌恶的，总会依赖既有的成功路线。

首先，反感 AI 内容 ≠ 认为 AI 内容没有价值。
反之亦然，有价值的东西，不一定被所有人欢迎。
当然，原因有很多方面。

然后，我看了楼主转发的链接。貌似抱怨的是 AI 评论了他的工作内容，这让他感到冒犯？
我觉得这个从某些角度上讲也是说得通的。

就像是柯洁被 alpha zero 气哭，认为 alpha zero 在戏耍他一样。

最后，至于说 V 站不允许 AI 回复这块。
这个规定是 GPT3.5 时代的产物，那时候的 AI 幻觉严重，如果允许一个社区出现 AI 内容，基本上这个社区就会迅速失去价值。因为读者会对社区中的内容瞬间失去信任度。

就像是你怎么看待 CSDN 一样。

如果只讨论快手这一次的话，
只能说他们的审核机制环境与真实 C 端不一致，才会出现如此长时间的失控与击穿的情况。

1 、没有人，或者说没有权限够高的人第一时间了解 C 端实际的现象。
2 、C 端（实际客户端）与 B 端（管理平台端）出现不一致时，没有机制能够快速对齐不一致的直播间，导致无法单点修正或封禁。

这就导致最终是直接把整个直播功能下架才解决问题。

垂直细分领域有很多，而且很多都是无感的。

比如天气预报领域。

你作为一个商业产品，入驻一个平台总要有个理由。
要么图流量，要么图功能，要么图便捷。

1 、chat 场景不是所有应用的终极答案。
2 、现在大模型的 api 众多，没必要绑死 OpenAI 。
3 、chatGPT.com 目前也不是统治级的流量入口。

所以厂商没有理由入驻。

1 、可以每次对话都手动强调一遍。防止上下文过长注意力机制忽略前置信息。
2 、控制每次生成的代码规模，阻止过大的上文检索。

本质上就是，大模型的 token 有限，AI coding 产品处于成本考虑，会对你的提示词以及既有代码进行再加工，几个工序下来，信息损失是必然的。

btw：JWT 是一种 token 的实现形式。
和“是否采用双 Token”、“是否遵循 OAuth 2.0”等话题风马牛不相及。

所以，“ jwt 续签为什么要使用双 token”严格来讲是个错误命题。