一周热榜

我希望人工智能代理能够在后台像同事一样为我工作，而不需要我持续的监督。TSK 允许你在沙箱容器中排队任务给 Claude Code 或 Codex - 当它们完成时，你会得到一个 Git 分支供你审查。这让你可以腾出时间专注于更有趣的问题，而不必不断被代理审批打断。 举个例子，启动一个新任务的命令如下： ``` tsk run --type feat \ --name greeting \ --description "为用户每次在 TSK 中运行命令时添加问候语" ``` 对于这个命令，TSK 会复制你的代码库，创建一个使用你所用技术栈的隔离 Docker 容器，启动一个前向代理以限制互联网访问，将你的 Claude Code 配置和代码库挂载到容器中，最后启动编码代理。互联网访问仅限于代理 API 端点和管理依赖项的常用工具，例如 crates.io 或 pypi。 “feat”任务模板包含一些重复但重要的指令，如“编写单元测试”、“更新文档”和“撰写详细的提交信息”。“description”标志会被注入到模板中。添加新的任务模板非常简单，它们与 Codex 或 Claude 中的斜杠命令非常相似。 当代理完成后，会在你的代码库中非干扰性地创建一个新的提交和分支，供你审查。 此外，你还可以使用 `tsk server` 来并行运行多个代理。这个命令会告诉 TSK 服务器并行运行 Claude Code 和 Codex，使用完全相同的指令： ``` tsk add --type refactor \ --name clippy \ --description "修复代码库中的所有 clippy linter 错误。" \ --agent claude,codex ``` TSK 还支持 `tsk shell` 命令，该命令在其中一个沙箱中启动一个交互式 shell。这与多路复用器结合使用，可以很好地管理多个交互式代理。 我刚刚完成了对 Codex 的支持和多代理比较，所以觉得现在是分享的好时机！

这款浏览器最近推出，名为 Comet AI Browser。目前，官方推广活动允许用户通过推荐链接免费获得 1 个月的 Perplexity Pro（无需信用卡）：<p>https://pplx.ai/hellohua34509<p>领取免费一个月的步骤：<p>下载 Comet 并登录您的账户。<p>使用 Comet 并至少提问一次。<p>您将免费获得 1 个月的 Perplexity Pro。<p>这是获取免费 Pro 计划的唯一方式。如果您不使用推荐链接，您需要支付每月 20 美元来升级到 Pro 版本。此推广活动为限时优惠，官方网站尚未宣布何时结束——可能随时结束。

公平地说，这种情况早在人工智能出现之前就已经开始发生了，当程序员的角色逐渐被商品化为“Python编码员”、“PHP脚本员”、“dotnet开发者”等等。虽然这些确切的词汇并没有出现在职位描述中，但招聘人员和客户开始用这样的方式称呼程序员。 然而，大型语言模型（LLM）将这一趋势推向了更高的层次，今天的编码者开始转变为LLM提示者，这主要是软件生产的方式。尽管如此，他们仍然需要对这些LLM进行细心的监控，在将代码推送到代码库进行持续集成/持续交付（CI/CD）之前，必须彻底审查和测试代码。再过几年，随着更强大的LLM能力的出现，比如“推理”、“上下文确定”、“启发”等等（甚至可能包括“工程”！），这些能力可能会成为gpt-9或当时最热门的LLM版本的一部分。 问题在于，尽管最终结果将是一个非常强大的程序，充满了创造力，但其中并不会有任何人类的创造力。“悲惨科学”这一词最早是由中世纪学者如托马斯·卡莱尔用来指代经济学的。我们只能猜测他们使用这个术语的动机，但或许那个时代的人们认为经济学在某种程度上剥夺了人类社会的生命力，这与许多人今天对人工智能/LLM的看法非常相似。 我理解养家糊口的必要性。为了在这个竞争激烈的IT就业市场中生存，我们必须适应不断变化的趋势和技术，这包括掌握LLM的技能。尽管如此，我仍然对这种新的软件开发方式感到非常沮丧，你不觉得吗？

我弟弟刚开始学习编程。当我学习的时候，我花了几周的时间构建小型演示和练习——计算器、待办事项应用、小游戏——但现在，大多数这些都可以通过人工智能助手在几秒钟内完成。我在想：新程序员是否仍然应该像我们当初那样——手动构建一切——还是有更好的方法来利用人工智能工具进行学习？ 你有没有看到一些新开发者在人工智能辅助下有效学习的例子？他们是如何组织自己的学习或项目的？ 我很想听听你、你的学生或初级同事们今天的成功经验。