sentinelK
如果说的是 AI 使用上的细节，至少在现在没有说服力。
因为目前 AI Coding 还在高速迭代阶段。你目前擅长的技能与使用的经验可能 3~6 个月后就没什么特殊意义了。
楼主混淆了几个概念。 1 、义务教育≠教育。义务教育的目的是扫盲。教育的目的是筛选。
2 、AI 能力强≠不需要知识储备。过去有个形容我认为很自洽，既人的认知是一个圆。你的知识储备越强，你的圆面积越大。但同时，你的周长也越长。周长指的就是你接触未知，探索未知的能力与可能性。
3 、孩子…
短线看确实没有关系。中长期看有一定关系。 建议在分批建仓这种宽基指数以外，可以针对性的投一两个行业 ETF 。这样可以增加一定的盈利概率。
另外，高股息的类似“红利 ETF”，也可以作为对冲进行一定量的购买进行防守。
是，我也不太懂为何你们要把家里大门暴露出去。 进贼了怪我门锁干什么，明明是你们要把家里大门暴露到外界的。
外面装个防盗门不好吗？
如果公司提供，那么你的 KPI 其实是计算了 AI 赋能之后的。相当于你理论上应该完成更多的工作。 如果公司不提供，你自购就可以利用你的生产力和公司 KPI 之间的差偷偷划水。
里外里，想不到任何不用 AI Coding 的理由。
所以经济类纠纷，律师都是按照赔偿比例收费的。这就避免了律师利益方向和事主不同的问题。
1 、在表达方式上，监督学习的结果一定是讨好审核者的。 2 、因为大语言模型是统计学，所以讨好使用者和你最终得到的结果是否“降智”没有特别相干的关系，可以尝试多提供一些上文，从而排除一些错误的局部最优。
程序错误 ≠ 编译报错 不需编译 ≠ 运行前无法检查错误
VibeCoding 同理，他只能降低参与门槛，但不能降低软件工程行业的门槛。
因为软件工程的商业价值从来不是“写代码”本身。 餐馆后厨的商业价值也从来不是“做饭”。
目前能做的，只能是阐述你在积极的拥抱 AI ，以及对 AI Coding 以及统计学模型的理解。 实用层面没有价值。