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还是要去创业 昨天看了一篇文章讲的挺好的 上班的工资上限也只能拿到百万，就算是985/211毕业，95%的人也拿不到这么高的工资 创业底线看着低，但上限高 且拿百万年薪和创业赚百万概率其实差不多，现实情况是后者的概率也许还高一些....

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15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天，总共的代码产出量是 84 万行，有一万多个 commit，非常高效。 交互入口的演变： 他们曾经押注 TUI，后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口，再之后整个删除了所有的 TUI，只留下了 Web UI。 开发与工程规范： 整个项目的测试代码比生产代码多很多，基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多，说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个，但最后只留下了一个，目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态：从昨天发布到现在 20 小时，GitHub 已经涨到了 8 万多的 star，非常快。插件体系标签（DSH plugin）已经有 1425 个项目，但有很多并不是真正的插件，看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库，主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施，甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文： 他们顺便发了一篇 88 页的论文，其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。

最近有件事让我挺意外的： 我发现很多普通高校的大学生，尤其是非 985、211，哪怕学的是软件开发、计算机相关专业，对现在这波 AI 其实都没什么了解。 前几天跟一个朋友吃饭，他学的就是软件开发相关专业。 我本来以为 Claude、Codex、Agent、AI 编程这些东西，对他来说应该已经是日常了。 结果聊下来发现，他基本都不知道，也没怎么关注过。 这反而让我特别好奇： 一个正在学软件开发的人，为什么会不知道现在 AI 编程已经发展到什么程度了？ 后来想想，可能是我们天天泡在 AI 圈子里，已经产生了一种错觉——觉得 Claude、Codex、Agent 这些东西人人都知道。 但真实世界可能完全不是这样。 尤其是大量普通高校的学生，每天接触的可能依然是课本、考试、Java、数据库、课程设计，学校教什么就学什么，很少有人会主动去追行业最前沿的变化。 AI 圈里每天都在讨论「程序员会不会被 AI 淘汰」。 但现实可能是： 很多未来要当程序员的人，甚至还不知道 AI 已经进化到哪一步了。 这种信息差，可能比我想象中大得多。