Vibe 编码生产力提升并不均匀分布。我对 Exa 的估计是： - 全栈产品工程：1.5x-2.5x - 前端，内部工具：5x-10x - 硬件，低级系统编程：1.2x-1.5x - 可靠性和基础设施：0.5x（这里的错误代价很高，哈哈） 总体而言，不同类型工程的成本现在不同，这重新调整了不同类型工作的成本效益分析，大家都必须相应调整。 一个疯狂的例子是，有一次我们在处理一个事件时，我们的一位工程师在事件的前 5 分钟里使用 Streamlit 进行 vibe 编码，创建了一个完全自定义的事件仪表板。这是你在 AI 之前绝对不会想到要做的事情，但现在却是正确的做法。

安德烈·卡帕斯基是人工智能界的基努·里维斯

看跌的OpenAI对我来说毫无意义。ChatGPT的月活跃用户大约有10亿，但目前几乎没有实现货币化。最后一家拥有如此多用户的公司，人们认为由于缺乏货币化而会崩溃的，就是Facebook。