Kevin Simback

如果你想看到經濟的真正勞動者，就在早上6點在紐約市走走
送貨司機、咖啡店老闆、街道清潔工，以及其他讓這座城市為400萬工作人口運轉的人
他們在凌晨3-4點起床，通勤一個小時，並且大多數人都不被注意到

打造產品從未如此容易，知道該打造什麼卻從未如此困難

週末是用來建設的……除了今天大部分時間都在清理雜亂的程式碼
所以我發布了一個我做的技能來幫你們節省一些時間——它是一個指令 /tech-debt-skill
你會得到一份非常詳細的審查文件，列出所有需要處理的事項
不僅僅是錯誤和問題，還有那些可以被清理或做得更好的地方
我花了一半的時間在清理 Hermes Atlas，然後對所有已完成的工作進行了審查，將其整合到這個技能中，接著在另一個專案上運行，結果真的找到很多問題
在我開始之前，我以為 Claude Code 內建一些相關技能，但事實並非如此，而且絕對沒有從整體角度看待技術債務的功能
所以如果 AI 正在進行所有的編碼，並且你在專案中逐步構建，你100%會累積大量的技術債——不時使用這個技能來清理它，然後再感謝我吧

聽到很多人說我們是「計算受限」，因為這是我們最近在使用模型時的感受
但問題真正出在訂購GPU到產生Token之間的實體工作
資料中心延遲與取消：
- 還記得Stargate嗎？2025年1月宣布10GW，14個月後實現約200MW，600MW的Abilene擴展據報告已取消
- 2026年美國AI資料中心容量約16GW的公告中，只有約5GW在建
- 預計2026年美國資料中心建設的一半將延遲或取消，主要原因是缺乏電力
元件短缺：
- 變壓器的交貨期現在超過5年，較2020年前的24-30個月大幅延長
- 西門子、GE、Vertiv、Eaton都報告創紀錄的積壓
勞動力短缺：
- 微軟報告電工是其資料中心擴展的第一大阻礙
- 北維吉尼亞的電工人數自2018年起翻倍，達到14,700人，但仍不夠
- 學徒訓練需要4-5年
你不得不思考，僅在2026年的資本支出如何部署，超大型雲端服務商和實驗室根本無法用花錢來解決這個問題
思考這個問題的影響，其中一個非常明顯的就是——本地AI將持續成長，並成為一個重要的趨勢

保姆模式 - 該怎麼做？
最近我注意到模型 (Claude、GPT、GLM) 都似乎更頻繁地在完成時停頓
它們會暫停並等待我確認，而其實不應該需要這樣
所以我不得不更頻繁地「看護」它們，只是為了說「繼續」
我相信這是有意的行為，為了在需求激增時進行限制，我理解，但這真的很煩人
還有人也經常遇到這個問題嗎？你們用什麼工具或提示來避免保姆模式？

很明顯，Anthropic 正在比其計算能力擴展得更快地擴展產品
我認為這是一件好事——這使得一家公司在通往通用人工智慧的競賽中難以過度領先

到目前為止，還有人對 Opus 4.7 感到失望嗎？
在我得出結論之前，需要給它更多的任務，但早期預測並不會有太大的提升
也許我對 Mythos 聽說後期望太高了

目前我對人工智慧領域中三個非常感興趣的主題：
1. 本地模型以成本優化模型使用
為什麼 -> 我認為我們不會再長時間以每月200美元的近乎無限制使用來獲得最佳模型
跡象已經顯示，大型實驗室無法再長期補貼
所以趁著Claude Max還在時好好享受，但很快每家公司和高階用戶都需要學會如何高效地在不同模型之間路由以完成任務，以及在雲端與本地之間切換，而本地是關鍵
2. 識別代理產品中的護城河
為什麼 -> 代理將對世界產生巨大影響，但價值的累積並不明顯
我一直在做相關研究，已經找出五個在代理領域形成護城河的元素 - 相關報告即將發布
提示：護城河不是套件本身，而是套件收集的內容
3. 情境工程作為競爭優勢
為什麼 -> 在一個智慧充裕的世界裡，情境是產生比他人更佳結果的關鍵
不論是哪個領域，情境都很重要，專有數據作為情境則是新的智慧財產權

一個LLM維基是一個彙編的知識庫——這很棒並且有其用途
但它不是一個“第二個大腦”
一個LLM維基捕捉了你所研究的內容，也許還有你所閱讀的內容
但它沒有捕捉你對所讀內容的想法，而這個差異才是重點

人們具有競爭性
我們喜歡競爭，我們喜歡觀看他人競爭，並且我們喜歡對他人競爭的結果下注，這本身也是一種競爭形式
人工智慧代理為一個全新的競爭類型打開了設計畫布
期待我的代理進行比賽

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