Vibe 編碼生產力的提升並不均勻分佈。我對 Exa 的估算是： - 全棧產品工程：1.5x-2.5x - 前端，內部工具：5x-10x - 難度高的低層系統編程：1.2x-1.5x - 可靠性和基礎設施：0.5x（這裡的錯誤代價高昂，哈哈） 總體而言，不同類型的工程成本現在是不同的，這重新調整了不同類型工作的成本效益分析，每個人都必須相應調整。 一個瘋狂的例子是，有一次我們在處理一個事件時，我們的一位工程師在事件的前五分鐘裡，使用 Streamlit 編碼了一個完全自定義的事件儀表板。這是你在 AI 出現之前絕對不會想到的事情，但現在卻是正確的做法。

安德烈·卡帕西是人工智慧界的基努·里維斯

看跌的 OpenAI 對我來說毫無意義。ChatGPT 擁有約 10 億的每月活躍用戶，但目前的變現幾乎為 $0。最後一家擁有這麼多用戶的公司，大家都認為因為缺乏變現而會燒到地面的是 Facebook。