AI kann so gut programmieren, warum kann es dann nicht die Feishu Multidimensional-Tabelle ersetzen? Die Feishu Multidimensional-Tabelle ist ein Produkt, das ich sehr mag und das ich auch schon oft empfohlen habe, besonders wegen der integrierten AI-Funktionen wie AI-Feldkurzbefehle, Dashboard-AI-Analysen und AI-generierte Formeln. Man kann AI nutzen, wenn man mit Tabellen arbeitet. Früher hatte die Multidimensional-Tabelle das Problem, dass sie an Feishu gebunden war, man musste ein Feishu-Konto haben, um sie zu nutzen. Jetzt kann sie jedoch als eigenständiges Produkt verwendet werden, das nicht nur Feishu unterstützt, sondern auch andere Plattformen.

Vor ein paar Tagen habe ich ein Video mit dem Titel "Jingmengyuan" gesehen, das sowohl Ton als auch Bild hat. Die Konsistenz zwischen Ton und Bild ist sehr gut. Heutzutage ist die Generierung von Bildern zu Videos bereits recht ausgereift, aber die Integration von Ton und Bild, insbesondere das präzise Abstimmen von Mundbewegungen, Gesichtsausdrücken und Sprache, ist immer noch nicht einfach. Später habe ich erfahren, dass dieses Video vollständig mit dem Video-Modell von Baidu Steam Engine generiert wurde, das die Tonerzeugung sehr gut unterstützt, insbesondere für chinesische Sprache.

Lass uns lernen und kritisieren, wie große Unternehmen wie FAANG "Vibe Coding" machen: "Zuerst lassen wir genügend Stakeholder zustimmen" "Dann gibt es ein Design-Review" "Danach folgt wochenlange Dokumentationsarbeit" "Und dann, nach drei Monaten, können wir endlich mit dem Vibe Coding beginnen!" --- So machen wir bei FAANG "Vibe Coding" Hallo zusammen. Ich wollte hier einen Beitrag verfassen, weil ich ständig sehe, dass Leute sagen, dass mit AI unterstützter Code überhaupt nicht in echten Produkten verwendet werden kann. Das ist absoluter Unsinn. Zuerst ein bisschen Hintergrund: Ich bin ein AI-Softwareingenieur mit über zehn Jahren Erfahrung, von denen ich die Hälfte bei FAANG verbracht habe. In der ersten Hälfte meiner Karriere war ich Systemingenieur und nicht Entwickler, aber ich schreibe seit fast 15 Jahren Code. Genug der Vorrede, jetzt erkläre ich, wie unser Team begonnen hat, AI zu nutzen, um echten **Produktionscode (production code)** zu schreiben. 1. Du musst immer mit einem **technischen Entwurfsdokument** beginnen. Das ist der Kern der gesamten Arbeit. Dieses Dokument ist wie ein Vorschlag, und du musst genügend Stakeholder überzeugen, dass dein Ansatz machbar ist. Nur wenn das Design genehmigt ist, kannst du mit der Entwicklung des Systems selbst beginnen. In diesem Dokument sollten die vollständige Systemarchitektur, Integrationspläne mit anderen Systemen usw. enthalten sein. 2. Vor der Entwicklung muss ein **Design-Review (Design review)** durchgeführt werden. In dieser Phase werden die Senior Engineers im Team dein Entwurfsdokument gründlich durchgehen. Das ist eine gute Sache, ich nenne das **"Schmerz vorwegnehmen"**. 3. Wenn das Review erfolgreich ist, kannst du offiziell mit der Entwicklungsarbeit beginnen. In den ersten Wochen werden alle viel Zeit damit verbringen, detailliertere Dokumente für jedes Subsystem (subsystem) zu erstellen, das das Entwicklungsteam aufbauen möchte. 4. Dann folgt die Entwicklung des **Backlogs** und die **Sprint-Planung (sprint planning)**. In dieser Phase treffen sich die Entwickler mit den Produktmanagern (PMs) und technischen Projektmanagern (TPMs), um die großen Ziele in konkrete Aufgaben zu zerlegen, die die Entwickler umsetzen können. 5. **Softwareentwicklung**. Endlich können wir mit dem Programmieren beginnen und die Aufgaben abarbeiten. Und hier entfaltet AI ihre wahre Kraft, sie ist unser **Effizienzverstärker (force multiplier)**. Wir verwenden das **Testgetriebene Entwicklungsmodell (Test Driven Development, TDD)**, also ist das Erste, was ich tue, dass ich den **AI-Agenten (AI agent)** bitte, die Testfälle für die Funktion, die ich entwickeln möchte, zu schreiben. *Nur wenn die Tests geschrieben sind, beginne ich, den AI-Agenten zu bitten, die spezifischen Funktionen zu erstellen.* 6. **Code-Review**. Unser Code muss vor der Zusammenführung in den Hauptbranch (main) von zwei Entwicklern genehmigt werden. In diesem Schritt zeigt AI auch großes Potenzial und kann uns bei der Überprüfung unterstützen. 7. **Tests in der Staging-Umgebung**. Wenn alles gut läuft, veröffentlichen wir offiziell in der Produktionsumgebung (prod). Insgesamt haben wir festgestellt, dass die **Geschwindigkeit des gesamten Prozesses um etwa 30%** gestiegen ist, von der Funktionalitätsvorschlag bis zur endgültigen Bereitstellung. Das ist ein großer Fortschritt für uns. **Zu lang, um es zu lesen (TL;DR):** Immer mit einem soliden Entwurfsdokument und einer Architektur beginnen; dann Stück für Stück umsetzen; immer die Tests zuerst schreiben.

Wenn Sie sich für die Funktionsweise von Claude Code interessieren, sollten Sie diesen Artikel unbedingt lesen. > Claude Code hat an jedem Architekturentscheidungs-Punkt Einfachheit gewählt – eine Hauptschleife, einfache Suche, einfache To-Do-Listen usw. Widerstehen Sie dem Drang zur Übergestaltung, schaffen Sie eine gute Bühne für das Modell und lassen Sie es dann sein Bestes geben! Ist das nicht eine Wiederholung des „End-to-End“-Ansatzes im Bereich des autonomen Fahrens? Bittere Lektionen, wie ähnlich sie sind? Kernpunkte des Artikels: 1. Kontrollschleife (Control Loop) 1.1 Halten Sie eine Hauptschleife (höchstens einen Zweig) und eine Nachrichtenhistorie 1.2 Verwenden Sie jederzeit kleine Modelle für verschiedene Aufgaben 2. Eingabeaufforderungen (Prompts) 2.1 Verwenden Sie den claude .md-Modus, um Benutzerpräferenzen und Kontext zu verwalten 2.2 Verwenden Sie spezielle XML-Tags, Markdown und viele Beispiele 3. Werkzeuge (Tools) 3.1 Große Sprachmodell-Suche >>> RAG-basierte Suche 3.2 Wie entwirft man nützliche Werkzeuge? (Fortgeschrittene Werkzeuge vs. Basiswerkzeuge) 3.3 Lassen Sie Ihren Agenten seine eigene To-Do-Liste verwalten 4. Steuerbarkeit (Steerability) 4.1 Ton und Stil 4.2 Leider bleibt „Bitte beachten Sie, das ist wichtig“ der Weg 4.3 Schreiben Sie den Algorithmus auf, fügen Sie heuristische Regeln und Beispiele hinzu.

Twitter empfiehlt mir ständig verschiedene Inhalte über unabhängige Entwickler und Unternehmertum im Ausland. Nach über einem Jahr des Lesens kann ich mit vielen Phänomenen und Ansichten nicht übereinstimmen und möchte meine persönliche Meinung äußern. 1 Ein Produkt, das einige Monate lang entwickelt wurde, zeigt dann ein Bild von monatlichen Einnahmen von mehreren Tausend und beginnt, Erfolgserfahrungen zu teilen, und das alles wird sehr überzeugend zusammengefasst, mit vielen Likes, Favoriten und Shares. Nach meiner Erfahrung sind die zusammengefassten Inhalte allesamt Unsinn, sie sind nur für die Generierung von Aufmerksamkeit und Followern verpackt. Wenn du so viel Zeit damit verbringst, solche Inhalte zu lesen und sie zu speichern, ist das völlig verschwendete Zeit. Echte Unternehmer sind nach einigen Monaten erst am Anfang. Wenn du von Anfang an Einnahmen hast, solltest du zuerst dem Himmel danken, dass du Glück hattest. Du musst weiterhin vorsichtig und bescheiden sein, versuchen, einige Veränderungen und Erfahrungen festzuhalten, deine ursprünglichen Annahmen schrittweise zu aktualisieren, im zweiten Monat weiter beobachten und validieren. Ich empfehle, keine Erfahrungen zusammenzufassen, denn du hast keinen vollständigen Zyklus durchlaufen, es gibt keine festen Erfahrungen. Alles ist wie das Blindenexperiment mit dem Elefanten. Wenn du alle Teile des Elefanten berührt hast und immer noch auf dem Schlachtfeld stehst, kannst du Erfahrungen zusammenfassen. Daher empfehle ich, solche Tweets einfach zu ignorieren, um keine Angst vor verpassten Gelegenheiten zu haben. Es handelt sich definitiv um Müll, der nur zur Generierung von Aufmerksamkeit dient, ohne Ausnahme. 2 Viele unabhängige Entwickler verbringen ihre Zeit im Unternehmen und spekulieren gleichzeitig an Projekten, während sie auf Twitter unverblümt darüber sprechen. Ich halte diese Vorgehensweise für sehr schlecht. Ich habe viele kleine, erfolgreiche Unternehmer gesehen, die während ihrer Anstellung sehr verantwortungsbewusst und motiviert waren. Sie waren alle sehr engagiert und haben in ihrem Unternehmen ein gewisses Niveau und Erfolge erreicht. Wenn sie dann selbstständig werden, bleibt ihr Zustand unverändert, und so können sie gleichgesinnte Menschen anziehen und ein gutes Team aufbauen. Mit dem Geld des Unternehmens herumzuhängen und die Hauptenergie in Nebentätigkeiten zu stecken, ist eine äußerst unethische Handlung und zeigt, dass man nichts über Unternehmertum, Arbeit und den Umgang mit Menschen versteht. Man kann nichts Gutes schaffen. Denn diese Werte beeinflussen die Entscheidungen einer Person und führen zu eigennützigen, kurzsichtigen und abgekürzten Entscheidungen. Du kannst versuchen, Risiken zu vermeiden, bevor du selbstständig wirst, ohne deinen Job zu kündigen, aber die Voraussetzung ist, dass du deine Arbeit im Unternehmen gut machst. Wenn du es wirklich nicht schaffst, beides zu bewältigen, solltest du auf keinen Fall deinem Unternehmen und deinem Team schaden und nicht so tun, als wäre alles in Ordnung, während du auf Twitter dein Unternehmen und dein Team herabsetzt. Du solltest zumindest wissen, dass du nur in der Lage bist, Nebentätigkeiten zu machen, weil das Unternehmen dir Gehalt zahlt und das Team deine Arbeit übernimmt. 3 An viele Entwickler, die ein Geschäft machen oder gerade damit anfangen wollen, möchte ich ein paar Worte richten. 1) Ja, ich spreche von Geschäften, in der Antike nannte man es Handel. Vergiss die Konzepte von unabhängiger Entwicklung und Ein-Personen-Unternehmen, die nur oberflächlich sind. Du musst lernen, wie man ein Geschäft macht. Das kannst du nur selbst lernen, während du es machst, oder indem du eng mit jemandem zusammenarbeitest, der im Geschäft ist. Es gibt keinen anderen Weg. Also, wenn du es machen willst, fang einfach an. Während du es machst, wirst du langsam lernen. Überlege dir, wie du mehr Ressourcen ansammeln kannst, gib weniger aus und halte durch. Solange du nicht völlig ungeeignet bist, wirst du langsam etwas lernen und schrittweise Fortschritte machen. 2) Um Geschäfte zu machen, musst du zuerst etwas haben, das andere brauchen, und dann gibt es einen Teil der Menschen, die es von dir kaufen wollen. Halte an einem altruistischen Ansatz fest: Mach ein gutes Produkt, biete einen guten Service an, und langsam wirst du mehr Dinge wahrnehmen und in der Lage sein, das Geschäft zu betreiben. 3) Vertraue nicht blind auf Marketing, es sei denn, du bist darin wirklich gut, hast ein starkes Bedürfnis, dich auszudrücken, und ein gutes Gespür für das Internet. Zuerst musst du schrittweise die Rolle eines Produktmanagers und eines Vertriebsmitarbeiters übernehmen, die Kunden, die du kennst, beobachten, ihre Bedürfnisse finden, ein Produkt entwickeln und es langsam bewerben und verfeinern. Du musst genügend Zeit einplanen, mindestens 1-2 Jahre. Die Fälle, in denen innerhalb von drei Tagen eine große Menge erzeugt wird oder innerhalb eines Monats weit verbreitet wird, sind wie ein Lottogewinn – sie existieren, sind aber nicht Teil deines Plans. Wenn du die Zeit verlängerst, wird dein Bedarf an Traffic nicht so groß und dringend sein. Wenn du ein Demo veröffentlichst, benötigst du vielleicht nur 10 Personen. In diesem Moment musst du ein Verkäufer werden, dickhäutig, ohne Stolz, und diese Leute finden. Solange du aufrichtig und beharrlich bist, wirst du sie finden. Ich wage zu sagen, selbst wenn du etwas Schlechtes machst, wirst du 10 Personen finden, die es nutzen. Dann musst du ein Produktmanager werden, das Nutzerverhalten beobachten, mit den Nutzern sprechen und dann analysieren und verbessern. Dann verbessere dein Produkt, fasse deine Verkaufsargumente zusammen und gehe auf die Suche nach 50 weiteren Personen. Langsam findest du den PMF, und dein Marketing wird ebenfalls langsam kommen. 4) Respektiere die Zeit. Bei allen unternehmerischen Ängsten gibt es eine Lösung, wenn man die Zeit als Variable verlängert. Daher ist langfristiges Denken, Ausdauer und Beharrlichkeit das Wichtigste im Unternehmertum, sogar wichtiger als Intelligenz. Daher ist es entscheidend, wie du lange genug durchhältst, was das Wichtigste ist, worüber du am ersten Tag des Unternehmertums nachdenken solltest. 5) Unternehmertum und Geschäfte haben keine geheimen Tricks oder magische Lösungen. Das sind die Inhalte, die am häufigsten auf Twitter geteilt werden. Der Großteil ist Unsinn, ein kleiner Teil ist Glück. Viele Dinge haben eine sehr geringe Wahrscheinlichkeit, und ich betrachte sie als nicht existent. Auf kleine Wahrscheinlichkeiten zu setzen, ist wie mit einem Revolver auf den eigenen Kopf zu zielen. Die Unternehmer, die ich kenne, nutzen im Grunde genommen einfache Methoden, aber sie sind alle sehr klug. Klugheit in Kombination mit einfachen Methoden ist eine der Wahrheiten dieser Welt. Wenn du gerade ein Geschäft machst, halte dich unbedingt von solchen Müllinhalten fern und bewahre deine Gelassenheit. Eine gute Einstellung ist eine wichtige Unterstützung für deinen Fortschritt und dein Vorankommen. 6) Sei nicht spekulativ. Spekulation hat viele Bedeutungen. Eine typische Art ist, dass ich immer noch glaube, dass die Methode eines unabhängigen Entwicklers, in einem Monat ein Produkt zu entwickeln und in einem Jahr mehrere Dutzend zu schaffen, eine abwegige Methode ist. Sie könnte nur für eine sehr kleine Gruppe von Entwicklern geeignet sein, die im Marketing stark sind, bereits eine Persona und Follower aufgebaut haben und mit Traffic experimentieren können. Aber das ist ein Problem des Brunnenbohrens: Wenn du mit einer Schaufel gräbst und kein Wasser findest, bedeutet das nicht, dass kein Wasser da ist. Allgemeine Entwickler sollten sich eher an die klassischen Markttheorien halten, das ist zuverlässiger. Eine andere Art von Spekulation ist, Müll zu produzieren, anstatt hochwertige Produkte zu machen. Es ist allgemein bekannt, dass es besser ist, ein hochwertiges Produkt zu machen als viele minderwertige Produkte. Aber ich möchte ausdrücken, dass der Entscheidungsprozess und die Einstellung eine Rolle spielen. Wenn du ein paar minderwertige Produkte machst, verlierst du das Interesse und die Geduld, hochwertige Produkte zu machen. Hochwertige Produkte sind das Ergebnis eines langfristigen Denkens. Obwohl ich auch nicht erfolgreich bin, habe ich viele Misserfolge und Erfahrungen gemacht und viele Dinge gesehen. Das sind alles meine persönlichen Eindrücke, die ich nach eigenen Erfahrungen gemacht habe. Lies sie mit Bedacht.

Heute hat mich jemand gefragt, wie man ein Angebot auswählt. Ich denke, aus der Perspektive der Erfolgsquote sollte man entweder zu einem der zentralsten Unternehmen gehen oder zu einem Unternehmen, das Schaufeln verkauft. Um es am Beispiel von AI zu verdeutlichen, gibt es nur wenige Kernunternehmen wie OpenAI, Anthropic... Unternehmen, die Schaufeln verkaufen, sind zum Beispiel Nvidia oder etwas breiter gefasst Stripe, Vercel, Cloudflare; egal ob Web3 oder AI im Trend sind, sie können immer mitmischen; natürlich sollte man auch berücksichtigen, was man selbst gerne macht. Außerdem gilt: Je kleiner das Unternehmen, desto wichtiger ist es zu beurteilen, ob der CEO ein Idiot ist. Manchmal ist der Geschmack und das Urteil des Kapitäns ebenfalls sehr wichtig, wie zum Beispiel Jensen Huang, der fest entschlossen ist, CUDA zu machen, anstatt auf die Investoren zu hören. Schließlich sollte man nicht denken, dass man es nicht kann; die meisten Menschen haben immer noch ein ernsthaftes Imposter-Syndrom.

Die neuesten AI-Modelle schreiben keinen schlechten Code, das Modulniveau übertrifft bei weitem das durchschnittliche Niveau menschlicher Programmierer. Wenn der generierte Code schlecht ist, sollte man zuerst überprüfen, welches Modell gewählt wurde, ob der Kontext ausreichend ist und ob die Eingabeaufforderungen optimiert werden müssen. Bei modulübergreifendem Code, der durch die Länge des Kontextfensters eingeschränkt ist, könnte es notwendig sein, dass Menschen bei der Planung und Gestaltung helfen. Wenn die Projektstruktur sinnvoll ist, kann die AI ebenfalls bestehenden Code wiederverwenden, um DRY (Don't Repeat Yourself) zu gewährleisten.

Dieses POC kann von jedem heruntergeladen werden, kostet nur 942 Dollar. Ach, jetzt hält sich niemand mehr an die Regeln.

Es ist nicht die Müllzeit für AI-Produkte, sondern genau die Phase des schnellen Wachstums, weil: 1. Das Wachstum der Modelle ist zwar nicht mehr so schnell, aber die Fähigkeiten sind bereits ausreichend und die Kosten sind akzeptabel. 2. Der Rückgang des Wachstums der Modelle hat die Bedenken bezüglich "Modellen und Produkten" verringert, man muss sich nicht mehr zu sehr sorgen, dass man umsonst gearbeitet hat, wenn das Modell aktualisiert wird; man kann beruhigt Produkte auf der Basis der bestehenden Modelle entwerfen und konstruieren. 3. Es gibt bereits erfolgreiche Beispiele, auf die man sich beziehen kann, wie ChatGPT, NotebookLM, Cursor, Claude Code usw. 4. AI Coding hat die Geschwindigkeit des Produktaufbaus erheblich beschleunigt. Wir sind gespannt.

Ich habe nie viel von allgemeinen Anwendungen gehalten. Allgemein bedeutet, dass alles nicht gut funktioniert. Die meisten, die sich mit allgemeinen Anwendungen beschäftigen, spekulieren wahrscheinlich nur auf den Kapitalmarkt. Es ist einfach, den Investoren eine große Illusion über die Möglichkeiten dieses Marktes zu vermitteln. Allgemeine Anwendungen sind schwer quantifizierbar und messbar. Selbst wenn man ein Bewertungssystem für allgemeine Agenten aufbauen möchte, muss man es auf der Grundlage von vertikalen Fähigkeiten angehen. Es ist sehr schwierig, einen einheitlichen Rahmen zu abstrahieren, um verschiedene Dimensionen von Fähigkeiten zu bewerten und zu belohnen. Allgemeine Anwendungen sollten sich erst nach der vertikalen Entwicklung entfalten. Das ist auch die fünfte Phase der AGI, die OpenAI einst geplant hat: die Führungspersönlichkeit. In der Zukunft wird es in jedem vertikalen Bereich viele spezialisierte Agenten geben. Die Führungspersönlichkeit wird wie ein CEO sein, der Agenten mit ähnlichen Werten und passenden Fähigkeiten findet, um gemeinsam Ziele zu erreichen. Diese Zielsetzung ist komplexer und grandioser, und nicht so allgemein wie jetzt. Natürlich gibt es auch eine Art von Allgemeinheit, die Aggregation ist, basierend auf Szenarien, die Bedürfnisse zu erkennen und dann vertikale Agenten zu verteilen. Zusammenfassend wird der Hype um Agenten enden, wenn Manus/Genspark keinen Käufer mehr hat. Wenn die Leute sehen, dass die überbewerteten Spitzenunternehmen platzen, werden sie erkennen, dass zwischen diesen Agenten und der Realität, die den Menschen wirklich hilft, Probleme zu lösen und die Produktivität zu steigern, eine große Lücke besteht. Sobald dieser Konsens erreicht ist, wird das Feld der AI-Agenten in eine Panik geraten, in der es schwierig wird, Finanzierungen zu erhalten. Investoren werden endlich verstehen, dass diese Agenten sehr schwer zuverlässige Ergebnisse liefern können, und daher könnten mindestens 40-60% der Unternehmen möglicherweise im nächsten Jahr scheitern.