分类： AI场景落地

一、核心事件原文引用

1. Andrej Karpathy（卡帕西）核心推文（2025年12月27日，X平台）

“作为一名程序员，我从未如此强烈地感到落后。这些新工具就像强大的外星工具被抛到人间，却没有附上说明书。这场变革不是普通的技术迭代，而是震级9级的职业地震。如果能正确串联这些AI工具，能力可以提升10倍，反之则是技能问题。”

“现在有一个全新的可编程抽象层需要掌握：agents、sub-agents、prompts、context、memory、模式、权限、工具、插件、skills、hooks、MCP、LSP、斜杠命令、工作流、IDE集成……与此同时，还必须在脑子里构建一个覆盖全局的心智模型，去理解这些本质上是随机的、会犯错的、不可解释的、不断演变的AI实体。”

2. Theo（t3.gg创始人）核心观点（2026年1月初，视频回应）

“在我运营和顾问的多个团队中，70%-90%的代码由AI直接生成，而非简单辅助补全。这是软件工程领域永久性的拐点，不是普通技术迭代，而是职业本身的重新定义。”

“焦点已经从’程序员贡献的代码位’转移到了更高层次的编排：智能体、子智能体、上下文、记忆和工作流。AI不是取代程序员，而是取代不会用AI的程序员。”

3. Linus Torvalds（Linux与Git之父）态度转变（2026年1月12日，GitHub项目README）

“Also note that the python visualizer tool has been basically written by vibe-coding. It started out as my typical ‘google and do the monkey-see-monkey-do’ kind of programming, but then I just went with the flow and let the AI do its thing.”

“AI写的代码比我手写的还好（针对小型个人项目）。”

4. Shane Legg（Google DeepMind联合创始人）物理定律分析

“人脑是20瓦移动处理器，神经信号速度每秒30米；AI数据以光速传播，硅芯片时钟速度达60亿Hz，是生物神经元的6万倍（部分资料称6000万倍）。代码是纯粹逻辑，编译器是完美裁判，无模糊地带，是AI最擅长的战场。”

二、关键信息源链接速览

信息类别	标题	发布时间	链接
核心报道	再见，程序员!硅谷全员AI Coding，卡帕西宣告9级地震来了	2026-01-14	https://www.163.com/dy/article/JR196K3B05118P5L.html
Karpathy分析	Andrej Karpathy:一场里氏9级的大地震正在重塑整个编程行业	2025-12-29	https://www.huxiu.com/article/4821754.html
行业反应	一条Karpathy推文引发的开发者九级地震	2026-01-14	https://36kr.com/p/3638410115976320
Linus案例	Linus Torvalds now vibe codes with Google Antigravity, says results beat manual work	2026-01-12	https://www.indiatoday.in/technology/news/story/2850691-2026-01-12
生存指南	5步适应AI编程新时代	2026-01-15	https://www.51cto.com/article/834295.html
AGI预测	编程领域率先抵达AGI效应	2025-12-31	https://cloud.tencent.com/developer/article/2610964

三、程序员新角色核心转变原文

传统角色	新角色原文描述	来源
代码工匠	“未来的开发者，其角色将更像一个’智能体指挥家’或’系统架构师’，而非事必躬亲的’代码工匠’。核心能力将体现在：如何精准地将复杂需求拆解为AI能够理解和执行的任务；如何为AI提供恰到好处的’上下文’信息和’记忆’，使其能够连贯地工作；如何设计和编排多个AI智能体协同工作。”
编码实现	“程序员核心价值从’编码实现’转向’AI Agent编排’，需掌握全新能力模型：设计和使用AI代理(Agents)、拆解任务给子智能体(Sub-agents)、提供恰当上下文(Context)和记忆(Memory)、编排AI协作流程(Workflows)、构建全局心智模型，驾驭随机性AI实体。”

四、5步生存指南原文要点

1.  测试AI极限：“用AI在几分钟内完成过去一周的任务，建立对AI能力边界的直觉，‘感到不适才说明足够努力’。”

2.  阅读AI思考过程：“通过Plan Mode观察AI如何分析代码库、制定计划、拆解任务，培养’提示词优化’与’错误预判’能力。”

3.  建立agent.md体系：“在代码库创建维护agent.md文件，记录AI代码修改规则，3个月可将AI准确率提升至95%。这是最关键的一步，每当你手动修改AI代码时，就往这个文件里加一条规则。”

4.  学会编排多个Agent：“让多个AI Agent协同工作，像交响乐团一样。这涉及到Sub-agents（不同Agent负责不同任务）、Context管理（给每个Agent提供恰当的信息）、Memory机制（让Agent记住历史）、Workflow编排（定义协作流程）。”

5.  管理者警告：“不要强制员工使用落后模型。强制使用旧模型会导致顶尖人才流失…高级工程师时薪$100-200，用劣质模型需修改50%AI输出，用最佳模型仅需修改5%，工具成本远低于人力成本。”

五、行业大佬态度转变原文

人物	原文引用	来源
DHH	“不用AI写代码的程序员，就像拒绝用电脑的打字员。”
Jaana Dogan	“用AI在一小时内搭建了一个分布式代理系统——这在以前需要一个团队一周的时间。”
Redis之父	“直言不再亲手写代码，AI在常规、重复的编程任务上已经超越了人类。”

需要我把这些引用和链接整理成可直接复制的纯文本清单，方便你粘贴到笔记或文档中吗？

AI漫剧风口正盛，自媒体作者“AI也不要香菜”分享了一套用“豆包 + 即梦4.0”组合制作AI漫剧分镜与动态成片的高效流程，零手绘基础、零专业剪辑技能也能快速出片，全程仅需3天。

第一天：用豆包搭好创作“蓝图”

第一步是搞定剧本，新手无需死磕原创，可选用公版小说、热门网文片段（仅限学习练手），或直接用豆包生成。比如给豆包输入核心梗“写一个重生逆袭的短剧剧本第一集，镇国校尉林辰被挚友与未婚妻背叛惨死后，重生回悲剧发生前三个月，开启复仇棋局”，再对AI生成的剧本手动优化，让对话更自然、冲突更密集。

接着让豆包拆解剧本：一是总结核心主题与主要矛盾，把握故事灵魂；二是生成男女主角详细人物设定，包括年龄、性格、外形与穿着特征，作为后续生图的标准；三是按顺序列出所有场景并标注内景/外景、白天/夜晚，形成清晰的场景清单。

最后用即梦4.0模型生成人物定妆照与关键场景空镜，画面比例选16:9，提示词需包含风格、人物完整形象、纯色背景等信息，确保形象可视化。

第二天：用即梦AI实现从分镜到动态画面

先让豆包将剧本改写为分镜头脚本，包含镜头序号、景别、画面内容、3-5秒的单镜头时长、台词或音效备注。

再用即梦AI文生图功能生成漫画素材，提示词遵循“风格+景别+场景+人物动作表情”公式，需做到三点：所有提示词开头风格统一（如全程用“国风动漫厚涂”）；删减过于细腻的抽象描述，保留核心动作与表情；每个镜头批量生成多张，筛选最贴合的画面。

之后用即梦AI图生视频功能让静态画面动起来：上传选好的漫画图，提示词要具体简单，比如“转头看向窗外”；对话镜头按1秒2.5个字估算时长；空场景图则描述环境动态，最终得到5秒左右的动态视频片段。

第三天：用剪映完成后期合成

用剪映智能配音功能，为每个角色固定音色，比如男主用沉稳有力的青年音、女主用清亮温柔的女生音，输入台词分句并调节语速与情绪。

添加剪映音效素材库中的脚步声、开门声等音效，同时搭配背景音乐，注意BGM音量不能盖过人声。最后检查并调整：口型不对就补点头或沉思镜头，节奏拖沓就剪掉静态停顿，确保故事顺畅。

这套方法的核心是“把创意交给AI实现，把判断留给自己”，创作者只需明确需求，从AI产出的方案中筛选符合故事感的内容即可。

面对密密麻麻的文字逻辑或复杂的流程说明，很多人都会感到脑子转不过弯。人类大脑对图形的处理速度是文字的6万倍，“一图胜千言”并非夸张。如今，借助AI工具，你不需要掌握专业的绘图软件，只需一段文字描述，就能将抽象的逻辑关系一键转化为清晰的可视化图表。

一、 核心逻辑：用“代码思维”训练AI

AI生成图表的关键在于 结构化指令 。你需要明确告诉AI：你要画什么（类型）、包含什么（元素）、遵循什么规则（关系）。

以下是三种常见场景的实操指令模板：

1. 流程图（Flowchart）

原始需求： 用户注册登录流程，包含手机号验证、密码设置、邮箱绑定等步骤。

AI指令示例：

“使用Mermaid代码生成一个用户注册登录的流程图。要求分步骤展示：1. 输入手机号；2. 获取验证码；3. 验证通过后设置密码；4. 可选择绑定邮箱（可选分支）；5. 完成注册跳转首页。请使用标准流程图符号，逻辑分支清晰。”

效果： AI会直接输出Mermaid代码，将文字中的“步骤”和“条件”转化为带有箭头和判断框的流程图。

2. 思维导图（Mind Map）

原始需求： 一篇关于“产品需求分析”的长文，包含用户画像、功能模块、技术限制、时间节点等内容。

AI指令示例：

“请将以下关于‘产品需求分析’的文本内容，转化为Markdown格式的思维导图。中心主题为‘产品需求分析’，一级分支包括：用户画像、核心功能、技术约束、排期计划。每个一级分支下需提取原文中的关键词作为二级节点。”

效果： AI会自动提炼文本中的层级结构，生成树状思维导图，让你一眼看清文章的骨架。

3. 架构图（Architecture Diagram）

原始需求： 描述一个简单的微服务系统，包含前端、API网关、用户服务、订单服务、数据库。

AI指令示例：

“请生成一个Mermaid格式的系统架构图。要求展示：Client（客户端） -> API Gateway（API网关） -> 左侧分支User Service（用户服务）连接MySQL，右侧分支Order Service（订单服务）连接MongoDB。用箭头标注数据流向。”

效果： AI生成的架构图能直观展示组件间的依赖关系和数据流。

二、 落地步骤：三步实现可视化

1. 输入指令： 按照上述模板，将你的需求结构化地告诉AI（如ChatGPT、Claude等）。
2. 复制代码： AI通常会返回Mermaid或PlantUML代码。
3. 在线渲染： 打开在线工具（如 Mermaid Live Editor），粘贴代码，即可实时生成高清图表，还能导出PNG或SVG格式。

利用AI将文字逻辑转化为图表，不仅能极大提升个人对复杂系统的理解效率，更能在团队协作中降低沟通成本。下次再遇到令人头秃的抽象概念或冗长文档，不妨试试这个“一键可视化”的技巧，让逻辑不再隐形。

很多职场人在考虑副业时，常常陷入一种自我设限：“我只是个普通行政/会计/HR，没有画画、编程这种硬核才艺，怎么可能做副业？”

这种想法其实忽略了一个事实： 专业技能可能具有行业壁垒，但通用能力往往具有极强的迁移性。 你在主业中积累的沟通技巧、逻辑思维、流程管理能力，完全可以包装成标准化的服务产品，在另一个场景中变现。

以下是一套将主业经验转化为副业收入的实操三步法。

第一步：技能拆解——从“工作内容”到“能力模块”

大多数人描述自己的工作时，只会说“我负责写报告”或“我负责招聘”。这是在描述 动作 ，而不是 价值 。你需要做的是“向上抽象”。

拿出一张纸，列出你日常工作中最擅长的3件事，然后问自己： 完成这件事，需要用到哪些底层能力？

• 案例：
  • 日常工作： 写会议纪要。
  • 拆解后的可迁移技能： 信息筛选与提炼能力、结构化表达能力、跨部门沟通的精准度。
  • 日常工作： 整理报销单据。
  • 拆解后的可迁移技能： 规则执行与细节把控能力、流程优化意识、Excel数据处理能力。

第二步：场景匹配——寻找“高频痛点”市场

拆解出能力后，下一步是找到需要这些能力的 非职场场景 。不要试图在同一个领域和专业人士竞争，要去寻找那些“非专业人士需要专业帮助”的缝隙市场。

• 行政/运营岗：
  • 技能： 流程优化、SOP（标准作业程序）制定。
  • 副业场景： 为个体创业者或小团队代写SOP、梳理业务流程、提供效率工具使用培训。
• 会计/财务岗：
  • 技能： 预算管理、合规意识、数据敏感性。
  • 副业场景： 为自由职业者提供基础财税咨询、撰写通俗易懂的财务科普文案、甚至是帮助家庭做年度预算规划。
• HR/销售岗：
  • 技能： 识人、沟通、谈判、情绪管理。
  • 副业场景： 简历优化、面试辅导、职场沟通课程助教、社群运营。

寻找场景的核心逻辑： 高频、痛点、低门槛切入。

第三步：价值验证——低成本测试闭环

不要一上来就辞职或花大价钱做网站。利用业余时间，进行最小可行性产品（MVP）测试。

1. 包装你的服务： 把你的技能转化为一个具体的“产品”。例如，不要说“我提供咨询”，要说“30分钟简历诊断，帮你揪出被HR忽略的硬伤”。
2. 寻找种子用户： 从你的朋友圈、行业社群或小红书、豆瓣小组开始。发布一篇关于你技能的干货文章，文末附上你的服务。
3. 收集反馈并迭代： 哪怕是免费帮人做，也要收集对方的真实反馈。问他们：“这个服务解决了你的问题吗？你愿意为此付多少钱？”根据反馈调整你的服务内容和定价。

结语

所谓的“副业”，本质上是将你已有的时间和经验进行二次售卖。你不需要重新学习一门手艺，你只需要换一个角度审视你的日常工作。 经验即资产，别让它只躺在你的打卡记录里。

在AI技术重构职场生态的当下，单纯的“懂技术”或“懂业务”已难以形成壁垒。真正的核心竞争力，在于将AI工具与垂直领域知识深度耦合。通过“定位-行动-展示”三步法，个体可以快速完成从“工具使用者”到“解决方案提供者”的跃迁。

一、 定位：寻找“专业壁垒”与“AI工具”的交叉点

打造复合竞争力的第一步，是精准找到AI无法替代的人类专业价值。AI擅长处理结构化数据、生成内容和执行重复性任务，但缺乏领域内的“隐性知识”和“判断力”。

• 操作逻辑： 列出你的核心专业技能（如会计、法律、医疗、设计），然后思考AI在该领域的短板。
• 落地方向：
  • 会计： 税务政策的解读（人类）+ AI数据分析（工具）= 智能税务筹划。
  • 法律： 判例库的理解（人类）+ AI法律检索（工具）= 高效案件分析。
  • 医疗： 临床经验（人类）+ AI影像识别（工具）= 精准辅助诊断。
  • 关键结论： 你的定位不是“让AI帮你干活”，而是“你驾驭AI产出高附加值成果”。

二、 行动：掌握“提示词工程”与“场景打磨”

定位清晰后，需要通过刻意练习将AI融入工作流。这不仅是学会使用工具，更是学会“教AI如何工作”。

1. 工具选型与精通： 不要贪多求全。选择1-2款与你专业高度相关的工具（通用型如ChatGPT、Claude，垂直型如Midjourney、Stable Diffusion或行业大模型）。深入学习其高级功能，如GPTs的定制化、图像生成的参数调整。
2. 场景化SOP（标准作业程序）构建： 针对你工作中的高频任务，构建一套“人类-AI”协作的SOP。
   1. 案例： 市场策划撰写推文。
      • 人类动作： 拆解营销目标、明确受众画像、确定核心卖点。
      • AI动作： 基于上述指令生成5版文案初稿。
      • 人类动作： 对初稿进行专业润色、注入品牌调性、最终定稿。 这一过程的核心是 “提示词工程” ——你需要用精确的语言描述需求边界，这本身就是专业能力的体现。

三、 展示：构建“可感知”的AI复合能力资产

能力需要被看见。你需要将“AI+专业”的能力进行产品化包装，形成可交付的资产。

1. 作品集（Portfolio）升级： 不再是单纯展示最终成果，而是展示 “AI生成前” 与 “人类优化后” 的对比，或者展示你如何通过AI工具解决了传统方法难以解决的复杂问题。
2. 构建案例库与知识图谱： 将你调试好的优质提示词、训练好的专属知识库（如企业内部文档微调模型）整理成案例。这不仅是你的工作手册，更是你专业深度与AI应用能力的证明。
3. 开源与分享（可选）： 如果你开发了某个提高行业效率的AI插件或自动化脚本（如Excel+AI的财务分析插件），将其开源或在专业社区分享，能迅速建立行业影响力。

“AI+专业”的本质，是利用AI的算力放大人类的脑力。通过这三步法，你需要完成的思维转变是： 从“我会做什么”转变为“我能用AI带领团队/客户做到什么”。 当你能让AI成为你大脑的延伸，你就在竞争中建立了难以复制的护城河。