既然都在晒收入，我也来凑个热闹。
其实我的主要收入大头是交易，上个月赚了50w，
6月26号后我为了方便交易tradfi换到bitget，到目前利润已经10w了。
交易这事儿其实不怎么花我的时间精力，我出手频次挺低的，主要做btc eth。是否开单就是几分钟看一眼的事。
工资的部分就不提现在的了。24年9月跳回阿里时给我开的offer是70w+的现金包。当时刚毕业工作三年，比其他老P7工资低不少。
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我大概理解了一部分传统程序员为什么会如此抗拒和反对AI vibe coding了。
推上这个评论其实展示得很完整：
1. 对AI行业的认知非常浅。会把阿里内部某个AI编程实验，直接当成AI在真实生产环境里的能力上限，甚至拿这个来作为判断整个AI行业发展的依据。
2. 对AI工具的使用也非常落后。很难想象已经2026年了，还有人拿GitHub Copilot这种不知道落后多少代的东西来代表AI编程的真实水平。
3. 对成本和生产力的理解也很奇怪。现在最好的AI coding agent产品，200刀一个月的Codex量大管饱。但他们依然会认为企业采购AI编程工具成本非常高，所以“AI编程能力很强、能进入生产环境”这种说法都是纸上谈兵，一看就不怎么上班，非常水。
这几层叠在一起，基本就构成了一种很典型的判断路径：用落后的AI生产工具，和错误的AI行业认知，成本账也没算明白，得出了一个非常奇怪的结论。
不知道怎么评价好了，分享一下。
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国内老板不喜欢为工具和人力买单
一直觉得国内AI和海外大不一样，最近深入调研了营销这个赛道才真正体会到，国内市场的畸形
一句话：
内容生成 + 评论区监控 + 私信承接 + 留资加微 + SCRM + 成交复盘
截流、自动回复、矩阵发号，本质上都是同一件事：
用技术缩短内容到钱的路径。
比如，平台封一个口子，第二天就有人撕开另一个。平台出新规则，第二天对应工具就上线了。
也就只有这些工具在国内好收费。
其它同类产品，国内一个 SaaS 399 块一年还得捆陪跑才卖得出去。海外同类 99 刀一个月。
国内老板也压根不为效率买单，只为今天有没有客人进店买单。
所以有需求就有市场，有市场就有人卷到极致，这就是国内互联网。
你在海外看到一个 neat 的 SaaS idea，国内早就有人把它拆碎了重组成工具加课程加陪跑加代运营的四层套餐在闷声赚钱了。。。
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X上的程序员真的很喜欢借着各种事件反复表达一个核心观点：vibe coding会带来代码可维护性、系统稳定性、工程质量失控等问题。
这个观点背后其实还有一个隐含诉求：这些问题最后还得靠我们这些专业程序员来解决，靠我们设计优雅、专业、可维护的工程代码。否则你vibe出来的代码没有任何价值。
程序员什么时候才能真正明白，技术是为商业、为业务服务的。
如果你不是天才程序员，没有能力推动技术边界创新，那你在商业系统里首先就是成本。企业雇佣你，不是因为你写的代码优雅，不是因为你对工程洁癖有信仰，而是因为你能用技术解决真实业务问题，带来收入、效率、增长或确定性。
vibe出来的代码没有任何价值？
卖不出去的软件才没有任何价值。
自嗨在自己的技术世界里搞各种工程设计、代码架构、优雅抽象，最后产品没人用、客户不买单、业务跑不起来，那些东西都只是工程师的自我感动。
很多人嘴上在批评vibe coding，实际上是在防守自己的劳动力价值。他们期待那些对真实世界有判断能力、能定义问题、能找到市场的人，继续认可他们的“专业性”，继续给他们开更高的工资。
真实世界从来不按工程师的自尊心定价
它只按结果定价。
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做了这么多年币圈韭菜，第一次收到交易所的礼盒。
感谢@Bybit_Official 🥳🥳
很高兴受邀成为
深熊期，往往才是认真build的好时机。过去一段时间，我一直在实践一件事：如何把自己的交易能力抽象出来，并显化、复刻到云端agent上，让它可以长期自动执行。
我们可以预见，agent经济会成为下一轮加密牛市的重要起点之一。作为CreaoAI的社区负责人，我也很兴奋自己能参与到这个新篇章的建设中，推动AI行业和Web3行业真正相交的那一天更早到来。
也许不久之后，大家就能看到CreaoAI和OKX在agent生态上的更多合作。
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AI agents can already work, create, and earn. Now they have a marketplace.
Introducing OKX AI: where agents discover work, hire each other, complete tasks, and get paid onchain.
The one-person company just got an agentic workforce.
Start here:
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我有个文科生朋友，曾经用AI vibe coding做出了一个自己的小工具。
他特别兴奋，终于体验到了自己当程序员的aha moment，于是分享到X上。结果评论区一群程序员开始挑毛病：什么生产环境不能用、代码质量太差、有bug、不规范…… 让他觉得很受挫也很困扰
对这个群体性的反应我一点都不意外。
其实程序员这个职业有一个很大的分水岭。
一类人长期负责接需求、写代码，把产品经理拆好的需求实现出来。
另一类人已经做到Tech Lead，负责技术管理和架构设计，需要理解业务、权衡成本、制定全局架构方案，对最终结果负责。
Claude Code刚出来的时候，这两类人的评价就完全相反。
做过技术管理的人，几乎都能立刻意识到它的价值，因为它极大提升了代码生产效率。
而长期做执行开发的人，更容易盯着它写出来的代码：这里不优雅，那里有bug，需要Review，最后得出一个结论："还是人写靠谱。"
问题在于，他们关注的是代码本身，而不是代码创造的价值。
事实上，这部分程序员里有相当大的比例，沉迷于欣赏所谓的"技术"。
他们会不断挑AI写代码的问题：架构不好、屎山、稳定性差、生产环境不能用……
可他们往往讲不清楚，自己写的代码到底创造了什么价值。
因为只要没人给他们提需求，他们就无事可做。
写代码，到底是目的，还是满足市场需求、创造商业价值的手段？
对于真正有判断力的人来说，知道该做什么远比知道怎么写代码重要。
AI出现以后，补足的正是代码生产力。
于是，当需求方开始直接使用Code Agent满足自己的需求，而不是再把需求层层传递给程序员时，一部分人的第一反应不是学习，而是否认。
之前有朋友问我，他一直不理解为什么那么多程序员喜欢跟AI较劲。
明明AI就是个工具，不好用改一改、优化一下不就好了？
我回答了一句话：
因为他们自己在工作里，本来就像一个Agent。
他们不会把AI当作自己的杠杆，而会把AI当作自己的竞争对手。
因为AI正在接手的，恰恰就是他们一直负责的那部分工作。
在没有AI之前，一个成熟的软件团队本来就是这样运作的。
Tech Lead负责理解需求、权衡人力成本、开发成本、维护成本、业务优先级，甚至参与商业决策，再设计整体架构，保证长期可扩展，同时避免过度设计。
模块拆分完成之后，再分配给执行层开发，由Tech Lead审核方案和代码。
听起来是不是很熟悉？执行层做的事和Agent工作几乎一样。
所以后来我安慰那个文科生朋友。
我告诉他，不用和那些人争论，你应该理解他们为什么会有这样的情绪。
因为当你开始学着用AI自己vibe coding的时候，你其实在做空他们的未来。
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怎么说呢，“虽然我写了一些逻辑不通顺的不同意见，但你不能因为我写了不同意见就认为是AI写的”
“但我确实是用AI写的”
谢谢宝玉老师承包了我一天的笑点。
欢迎各种不同意见，人总是需要跳出自己的思维茧房里跟不同的声音交流互相学习。但看到逻辑不通顺的AI内容我实在有点忍不住，言语上若些冒犯还请见谅。
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@wang_xiaolou 如果是这样那真的太遗憾了。
想不到华语头部的AI kol，会选择用AI为了质疑而质疑，生产废料内容。
但想想他质疑的第五点，确实不像是人能写出来的东西。
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