Degen Sing

沒有人再連續使用相同的模型了。 → gemini 3.1 適用於需要長上下文窗口的任何情況 → sonnet 4.6 當你想要聰明又不想浪費代幣時 → opus 4.7 當問題真正值得時 → codex 當你太懶得寫範例程式碼時

沒有人再連續使用相同的模型兩次。
→ gemini 3.1 用於需要長上下文窗口的任何情況
→ sonnet 4.6 當你想要聰明又不想浪費代幣時
→ opus 4.7 當問題真正值得時
→ codex 當你太懶得自己寫範例程式碼時
→ GPT 5.5 當你團隊中的某人堅持時
真正的答案是：這取決於你想要避免思考的內容。

我們打造了世界上最有信心的錯誤答案機器。
→ 問它胸痛，它回答「可能是肌肉拉傷」
→ 「可能」在那裡扮演了很重要的角色
→ 它並沒有說謊。
它只是……沒有足夠的擔心去再次確認
→ 你也一樣，因為它聽起來如此平靜
→ 事後診斷與重症監護室的感覺截然不同
問題不在於 AI 會出錯。
而在於它出錯時，使用的語氣與正確時完全相同。

AI 並沒有讓你變得更聰明。它讓你變得依賴。你的拼寫會出錯。你的記憶會淡化。你在請模型幫你形成想法之前停止思考。 → 你曾經憑直覺進行除錯。現在你只會貼上並等待。 → 你曾經憑感覺起草。現在你只會提示。

我的堂兄花了六年時間「幾乎開始」一個新聞稿。
已經想好了名字。已經確定了利基市場。已經有一個滿是草稿的 notion 文件。
從未按下發布鍵。
與此同時，一個想法更差、寫作更差的人在同一個領域開始了一個。
那個人現在有4萬訂閱者。
我的堂兄仍然只有那個 notion 文件。
他們之間的差距不是天賦。
也不是時機。
甚至不是執行力。
而是決定成為一個會交付成果的人，而不是一個只會規劃的人。
應用程式、部落格、書籍、品牌……它們都不存在，直到你讓它們存在。
而且這裡沒有人會大聲說的部分：資產會複利。
三年前的部落格文章仍然能吸引人。
你在一個週末建立的應用程式，仍然在你睡覺時運行。
你在覺得自己還沒準備好的時候開始的品牌，仍然在傳遞你的名字。
這一切都不會起作用，直到你開始它。
開始那個事情。

到2026年，最高薪的科技職位已不再是五年前你所預期的那幾個。 → AI/ML 架構師：$180K-$320K。 機器仍然需要人類來設計。 → 雲端安全架構師：$160K-$260K。 一切都轉移到了雲端。安全措施卻跟不上。 → 應用人工智慧

AI 不是讓你變得更聰明。它讓你變得更依賴。
你的拼寫會出錯。你的記憶會淡化。你停止形成想法，還沒讓模型幫你形成。
→ 你曾經憑直覺排除錯誤。
現在你貼上並等待。
→ 你曾經憑感覺起草。
現在你提示並潤色。
→ 你曾經記得事情。
現在你懶得去記。
這些工具確實很強大。我不是反AI。
但有一種情況是，你在五年後醒來，才意識到你一直在外包那讓你的思考有價值的部分。
用它來走得更遠。不是更少。

2026 年最高薪的科技職位並不是五年前你所預期的那樣。
→ AI/ML 架構師：$180K-$320K。
機器仍然需要人類來設計。
→ 雲端安全架構師：$160K-$260K。
一切都轉移到了雲端。安全措施跟不上。
→ 應用 AI 工程師：$150K-$250K。
將模型轉化為實際產品。
→ 區塊鏈工程師：$145K-$230K。
去中心化金融不會消失。
→ AI 產品經理：$140K-$220K。
技術與現實世界之間的橋樑。
→ 平台/DevOps：$135K-$210K。
直到系統崩潰，沒有人在意。
→ 網絡安全專家：$130K-$200K。
威脅擴大，員工數量卻沒增加。
→ 高級數據科學家：$125K-$195K。
數據越來越多，需求也越來越大。
→ 全端工程師：$110K-$180K。
仍然是你可以做的最具多樣性的投資。
模式：越接近 AI 基礎設施或安全，薪資越高。
這不是巧合。

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每個人都說要快速出貨。沒有人談論你實際快速朝向的是什麼。 → 一個沒有人要求的產品，更快 → 每天累積的技術債務 → 一個沒有推廣計劃的發布 → 一個第一次就沒成功的第二版 速度就是

大家都說要快速出貨。
沒有人談論你實際快速前進的方向。
→ 一個沒有人要求的產品，更快
→ 每天累積的技術債務
→ 一個沒有推廣計劃的發布
→ 一個第一次沒成功的第二版
速度只有在方向正確時才有價值。

我的 2026 堆疊基本上是「為什麼自己做任何事情？」
舊方式：
→ 選擇一個工具並精通它
→ 等待功能推出
→ 在 6 個不同的用戶界面之間切換
→ 實際執行工作
新方式：
→ 連接相互提供資訊的工具
→ 比工具更新得更快地推出
→ 一個提示，多個輸出
→ 將任務委託給堆疊而非人類
真正的轉變不是擁有最好的 AI，而是擁有能與其他 AI 溝通的 AI，同時你還在跑步機上。

上週走進一家新創公司的路演會議。
CTO 花了 15 分鐘解釋他的「定制架構」實際上就是 react + 他上一份工作用的技術棧 + 一個 stack overflow 的認證實作 + 「我們之後會重構」。
簡報說已經準備好進入 A 輪融資。
代碼庫卻說「拜託請聘一個 DevOps 人員」。
投資人問到測試問題。
得到一個空洞的眼神和「說實話我們動作很快」的回答。
但事情是：它真的運作了。他們籌集了 1000 萬美元。
所以要麼我們整個評估框架都是表演，要麼我們只是在資助那些能講出最好技術負債故事的人。

墳場不斷填滿，但贏家從未改變。 2018-2024 年： → CSS 框架 (tailwind 主導)。 → JS 框架 (react 贏得)。 → Twitter 排程工具 (buffer 持續)。 → 低代碼工具 (zapier 繼續贏)。 → chatGPT 包裝器 (幾個月內就死了)。 → openAI API

入門級曾經意味著你可以在工作中學習。
現在它意味著：
→ 至少5年的經驗。
→ 全棧數據技能 (SQL、Python、機器學習、實驗)。
→ DevOps 知識 (AWS/GCP/Azure、Kafka、Spark)。
→ 商業敏銳度和領域專業知識。
→ “所有權心態” (創業公司用語：做三份工作拿一份薪水)。
→ 與你的技術能力相匹配的溝通技巧。
標準並沒有提高。
它變成了一項完全不同的運動。

墳場不斷填滿，但贏家從未改變。
2018-2024：
→ CSS 框架 (tailwind 佔主導地位)。
→ JS 框架 (react 贏了)。
→ Twitter 排程工具 (buffer 保持不變)。
→ 低代碼工具 (zapier 繼續贏)。
→ chatGPT 包裝器 (幾個月內死亡)。
→ openAI API 包裝器 (也死了)。
2025-2026：
→ 每個人都在構建 Claude。
→ 每個人都在構建 openAI。
→ 每個人都在構建 Anthropic。
你不再在構建產品。
你只是在從三家公司租用計算資源。
這種變化一直是對真正模式的分心。

每個人都在追逐 AI 角色。提到數據工程，人們就有點走神。上個月看了大約 100 位研究生選擇專業方向。AI 的課程很滿。數據的課程……對，沒那麼滿。這種情況一直在重演。
我們被聽起來很強大的事物吸引。其實我們並不真正……

每個人都在追逐 AI 角色。
提到數據工程，人們就有點走神。
上個月看了大約 100 位研究生選擇專業方向。AI 堆滿了。數據則……是的，沒那麼熱鬧。
事情一直都在以同樣的方式重演。
我們被聽起來強大的東西吸引。
我們並不真正思考它為何會強大。
一位學生說得很對：
「AI 是力量的表達。數據本身就是力量。」
聽到這句話，我就一直記在心裡。
AI 獲得所有的關注。數據只是……在做實際的工作。
說真的，這個領域中最重要的人不是那些設計最佳提示的人。
而是那些真正建立數據集、清理雜亂資料、理解數據真正意義的人。
枯燥的工作。真正的優勢。

每個人都想成為 AI 工程師。沒有人想做這份工作。數學、Python、資料、機器學習基礎、深度學習、PyTorch、自然語言處理、計算機視覺、LLMs、提示工程、微調、向量資料庫、嵌入、RAG、代理、評估、部署、Docker、雲端、擴展，