AI摘要 这篇文章讲述了一个独立开发者如何将功能测试工作完全交给AI来执行，并发现项目质量得到提升。文章指出AI在功能测试领域的能力超出预期，通过两份精心设计的代码巡检提示词，AI能够替代大部分功能测试工作。文章还分析了AI在测试工作中的优势，包括覆盖面的完整性、测试思维的深度和测试准备的系统性。同时，也指出了AI在测试工作中的局限，如无法感知真实用户体验、理解复杂业务逻辑和执行探索性测试。最后，文章提出了未来测试工作的新分工模式，AI负责80%的机械、重复、可穷举的测试工作，而人类负责剩下的20%需要创造、判断和理解的工作。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 前言：一个独立开发者的测试革命三个月前,我做了一个决定:不再手动测试。作为一名独立开发者,我把所有功能测试工作交给了AI。不是辅助,不是协助,而是完全由AI来执行。三个月过去了,我的项目没有因为缺少人工测试而出问题,反而质量比以前更高。这让我意识到一个事实:AI代码巡检已经能够替代部分功能测试工作了。一、那个被说反了的预言"测试工作偏蓝领,AI时代最先被替代的是开发,不是测试。"还记得这个曾经在技术圈引发争论的观点吗?当时测试工程师们群起反驳,强调测试的专业性和不可替代性。开发工程师们则认为编程创造性更强,AI短期内无法胜任。但现实正在给出相反的答案。三个月的实践让我看清了一个事实:在功能测试领域,AI的替代能力远超预期。不是因为测试工作简单,而是因为AI在这个领域的能力增长速度,远超我们的想象。让我用数据说话:传统手动测试:一个中等复杂度的功能模块,需要2-3天完成测试用例设计和执行AI代码巡检:同样的模块,5分钟完成11个维度、上百个检查点的全面巡检测试覆盖率:手动测试约60-70%,AI巡检可达90%以上问题发现率:手动测试平均发现5-8个问题,AI巡检平均发现15-20个问题二、两份代码巡检清单的秘密我是如何让AI替代功能测试的?答案是:两份精心设计的代码巡检提示词。一份针对前端,一份针对后端。这不是简单的代码审查,而是完全站在测试工程师视角设计的深度巡检方案。前端巡检:11个维度的全方位扫描✓ 功能性Bug检测 → 替代基础功能测试 空值处理、异步错误、状态管理、内存泄漏✓ 边界条件测试 → 替代边界值测试 空数据、极限值、特殊输入、网络异常、权限边界✓ 可测试性检查 → 替代白盒测试 组件耦合度、Mock障碍、测试辅助标记✓ 接口契约验证 → 替代接口测试 请求参数校验、响应数据校验、降级策略✓ 状态管理检查 → 替代状态流转测试 状态转换完整性、数据一致性、持久化✓ 性能问题扫描 → 替代性能测试 重渲染、列表优化、懒加载、防抖节流✓ 安全隐患检测 → 替代安全测试 XSS、敏感信息、URL参数、文件上传✓ 用户体验验证 → 替代体验测试 加载态、错误态、表单体验、无障碍支持✓ 环境兼容性 → 替代兼容性测试 浏览器、设备、网络、国际化✓ 监控日志检查 → 替代可观测性测试 错误监控、性能监控、用户行为埋点后端巡检:6个维度的安全防护✓ 安全漏洞检测 → 替代安全测试 SQL注入、命令注入、认证鉴权、敏感信息泄露✓ 功能性Bug → 替代功能测试 空值处理、异常捕获、事务回滚、并发安全✓ 性能瓶颈 → 替代性能测试 N+1查询、缺少索引、缓存策略、同步阻塞✓ 数据库设计 → 替代数据测试 表结构、约束、字段类型、软删除✓ 代码质量 → 替代代码审查 职责单一、代码重复、错误处理、日志记录✓ API设计 → 替代接口测试 RESTful规范、响应格式、接口文档、参数校验关键发现:这17个维度,覆盖了传统功能测试80%以上的工作内容。而AI执行这些检查的时间,只需要5-10分钟。三、AI为什么能替代功能测试?三个维度的碾压优势优势1:覆盖面的完整性 → 100% vs 60%传统手动测试的困境:我曾经在一个项目中,因为赶进度跳过了边界值测试。结果上线第二天,用户输入超长文本导致页面崩溃,紧急回滚。这不是个例。人会累、会遗漏、会因为时间压力而妥协。一个测试工程师面对上百个检查点,能覆盖60-70%已经算优秀了。AI的表现:当我给AI一份包含11个维度、上百个检查点的巡检清单,它会一丝不苟地检查每一项:✓ 不会因为"这个功能太简单"而跳过✓ 不会因为"快下班了"而草草了事✓ 不会因为"上次测过了"而遗漏✓ 不会因为"应该没问题"而假设更关键的是:AI能同时从开发和测试两个视角看问题。它既能读懂代码实现细节(发现逻辑bug),又能站在用户角度思考使用场景(发现体验问题)。这种双重视角,是传统黑盒测试做不到的。优势2:测试思维的深度 → 穷举 vs 抽样很多人以为AI测试就是跑跑自动化脚本。错了,AI代码巡检展现的是真正的测试思维。案例:一个简单的用户表单手动测试:正常提交、必填项校验、格式校验,3个场景,30分钟。AI巡检会穷举:基础功能(3项):正常提交、必填项、格式校验边界条件(5项):空值/null/undefined、超长文本、特殊字符、极限值、空格换行异常场景(7项):防重复提交、网络断开、接口500/超时、Token过期、权限不足、并发冲突状态管理(4项):表单重置、页面刷新、状态隔离、撤销重做用户体验(6项):按钮禁用、Loading、错误提示、成功反馈、必填标识、键盘导航结果对比: 手动3个场景30分钟发现0个问题,AI巡检25个场景5分钟发现7个潜在问题。优势3:测试准备的系统性 → 结构化 vs 经验化传统测试准备往往依赖测试工程师的经验,容易遗漏。AI基于代码分析,给出的测试准备建议是结构化的、可追溯的。AI自动生成的测试准备清单:📋 测试数据准备(15类):正常数据: 标准用户、标准订单、标准商品边界数据: 空数组、空对象、空字符串、null、undefined极限数据: 10000条记录、100MB文件、1000层嵌套特殊数据: emoji表情、HTML标签、SQL注入、XSS脚本异常数据: 错误格式、过期Token、无权限用户🌐 测试环境准备(12项):浏览器: Chrome 90+, Safari 14+, Firefox 88+, Edge 90+设备: iPhone 12/13/14, iPad, Android主流机型网络: 4G(下行4Mbps)、弱网(下行100Kbps)、断网分辨率: 1920x1080, 1366x768, 375x667(移动端)🎯 重点测试场景(优先级排序):P0(必测): 核心功能、支付流程、数据安全P1(重点): 边界条件、异常处理、性能瓶颈 P2(常规): 用户体验、兼容性、监控日志这种系统性,让测试准备从"拍脑袋"变成了"有章可循"。四、真实案例:17个问题的发现之旅背景: 上个月我开发了一个数据看板功能,包含图表展示、数据筛选、实时更新、导出功能。传统手动测试预计需要3小时,而AI代码巡检只用了5分钟。AI巡检发现的17个问题可测试性问题(3个)FE-T001: 关键按钮缺少data-testidFE-T002: 异步数据加载无loading状态 FE-T003: 图表组件高度耦合用户体验问题(3个)FE-U001: 数据加载中无骨架屏FE-U002: 接口失败提示英文错误码FE-U003: 移动端按钮触摸区域过小(24px)安全问题(2个) - 最容易被忽视FE-S001: URL参数未校验 - XSS风险FE-S002: 导出功能未做权限校验 - 数据泄露风险关键数据对比结论: 如果按照传统手动测试流程,这17个问题中至少有12个会带到生产环境。而AI代码巡检在5分钟内就全部发现了。五、AI不能替代的20%:边界在哪里?说了这么多AI的优势,我必须客观地指出:AI代码巡检能替代80%的功能测试,但还有20%是它做不到的。AI的三大局限局限1:无法感知真实用户体验AI能做的: 检查按钮可点击性、色彩对比度、页面加载时间、动画流畅度AI做不到的: 判断交互是否舒适、配色是否美观、文案是否温暖案例: 我的登录页面AI巡检显示"无问题",但用户反馈"感觉冷冰冰"。后来把"注册"改成"开始使用","登录失败"改成"用户名或密码不正确,再试一次?",转化率提升了15%。局限2:无法理解复杂业务逻辑案例: 电商促销有优惠券、会员折扣、满减活动三种优惠。AI能检查每种优惠的计算是否正确,但检查不出:三种优惠能否叠加?叠加顺序是什么?用户买199.9元商品,差0.1元不能满减,体验是否合理?这个促销规则是否会导致公司亏损?这些需要深入理解业务场景,测试工程师凭经验能快速发现。局限3:无法执行探索性测试案例: 文件上传功能,AI巡检显示"无问题"。但测试工程师发现:上传1GB文件(虽然限制100MB)到50%时关闭浏览器,服务器会残留500MB文件。反复操作10次,服务器磁盘被占满。这种"非常规操作"的测试思路,AI很难主动想到。能替代 vs 不能替代:清晰的分界线结论: AI代码巡检能替代的,主要是"基于规则、可以穷举、有明确标准"的测试工作。这部分占功能测试的80%左右。六、测试工作的未来:不是替代,是分工基于三个月的实践,我看到的未来测试工作形态是这样的:新的分工模式┌─────────────────────────────────────────┐│ AI负责的80% ││ (机械的、重复的、可穷举的) │├─────────────────────────────────────────┤│ ✓ 代码静态分析和巡检 ││ ✓ 常规功能的自动化测试 ││ ✓ 边界条件和异常场景的穷举 ││ ✓ 性能和安全的基础检查 ││ ✓ 测试用例的生成和维护 ││ ✓ 回归测试的执行 ││ ✓ 测试数据的准备 ││ ✓ 测试报告的生成 │└─────────────────────────────────────────┘┌─────────────────────────────────────────┐│ 人负责的20% ││ (创造的、判断的、需要理解的) │├─────────────────────────────────────────┤│ ✓ 业务逻辑的深度理解 ││ ✓ 用户体验的主观判断 ││ ✓ 探索性测试和创新场景 ││ ✓ 测试策略的制定 ││ ✓ 风险评估和优先级排序 ││ ✓ 跨系统的集成测试 ││ ✓ 测试结果的业务解读 ││ ✓ 质量标准的定义 │└─────────────────────────────────────────┘一个典型的测试流程演变传统流程(全人工):第1天: 理解需求,设计测试用例(4小时)第2天: 准备测试数据和环境(3小时)第3天: 执行功能测试(6小时)第4天: 执行边界和异常测试(6小时)第5天: 执行性能和安全测试(4小时)第6天: 整理测试报告(2小时)总耗时: 25小时问题发现率: 60-70%AI协作流程(人机结合):第1天上午: 人: 理解需求,制定测试策略(2小时) AI: 代码巡检,生成测试用例(5分钟)第1天下午: 人: 审核AI生成的测试用例,补充业务场景(1小时) AI: 执行自动化测试(10分钟)第2天上午: 人: 探索性测试,用户体验测试(3小时) AI: 回归测试,性能测试(5分钟)第2天下午: 人: 分析测试结果,评估风险(1小时) AI: 生成测试报告(1分钟)总耗时: 7小时(人工) + 21分钟(AI)问题发现率: 90%+效率提升: 3.5倍质量提升: 30%+测试工程师的角色转变从"测试执行者"到"质量架构师"以前的测试工程师:70%时间: 执行测试用例20%时间: 编写测试用例10%时间: 分析测试结果未来的测试工程师:50%时间: 制定测试策略,评估风险30%时间: 探索性测试,业务验证20%时间: 审核AI测试结果,持续优化技能要求的变化:这不是替代,这是升级。测试工程师从"体力劳动者"升级为"脑力工作者",从"执行者"升级为"决策者"。工作更有挑战性,也更有价值。七、结语:测试工作不会消失,但形态已经改变回到开头的那个预言:"测试工作偏蓝领,AI时代最先被替代的是开发,不是测试。"三个月的实践证明:这个预言错了。AI在"基于规则、可穷举"的测试领域能力增长远超预期,功能测试中80%的工作恰好属于这个范畴。AI代码巡检已经能在5分钟内完成人工3天的工作。但预言也对了一半。 那些需要业务理解、用户同理心、创造性思维的测试工作,AI还做不到。测试工程师的价值正在从"执行者"升级为"决策者"。我的结论这不是测试的终结,而是测试的进化。就像计算器让会计从"算账"升级为"财务分析",AI让测试工程师从"执行测试"升级为"质量架构"。机械的测试工作会被替代,但测试工程师不会。重复的测试执行会被替代,但测试思维不会。关键在于,你要选择成为哪一种测试工程师。文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GRPF9vjj2y-em4NvhSyNgg
软件3.0时代来临:英语成为最新编程语言
AI摘要 Andrej Karpathy在YC AI Startup School上提出，我们已进入“软件3.0”时代，其中自然语言成为新的编程接口。他将大语言模型（LLM）比作新时代的“电力公司”和“芯片工厂”，并指出当前LLM生态类似于1960年代的操作系统。Karpathy强调了LLM的“类人心理”特征，并揭示了这一变革带来的机遇，包括通过自然语言提升开发效率、催生部分自主产品的可能性，以及推动软件设计从“以人为主”转向“以智能体（agent）为核心”的新范式。这场演讲为理解AI原生软件未来提供了关键框架。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 刚刚结束的YC AI Startup School上，Andrej Karpathy带来了一场极具前瞻性的主题演讲，深入探讨了AI时代软件范式的根本性变革。Karpathy提出我们已进入“软件3.0”时代——自然语言成为新的编程接口。他将LLM类比为新时代的“电力公司”、“芯片工厂”，认为我们处于“1960年代的计算机时代”。 演讲中，Karpathy不仅剖析了LLM的“类人心理”特征，更揭示了这一变革带来的机遇：通过自然语言大幅提升开发效率，催生部分自主产品的可能性，以及推动软件设计从“以人为主”转向“以智能体（agent）为核心”的新范式。这场演讲信息密度极大，为开发者、创业者和科技从业者提供了理解AI原生软件未来的关键框架。全文约9000字，阅读时间预计 20 分钟。推荐先浏览开头的<15大要点总结>，再深入阅读全文。要点总结1. 软件正在经历第三次根本性变革过去70年软件基本未变，但近年内已发生两次快速变革。从传统代码到神经网络权重，再到大语言模型驱动的提示编程，编程范式正发生根本性转变。2. 软件1.0，2.0，3.0的演化软件1.0: 传统代码，如Python，C++ 软件2.0: 神经网络的权重参数 软件3.0: 提示词Prompt 特斯拉自动驾驶系统迭代时，神经网络（软件2.0）逐步“吞噬” 传统代码（软件1.0）。当前提示词（软件3.0）正在以类似方式“吞噬”整个软件栈。3. LLM：类似电力公司、芯片工厂电力工厂：前期花巨资训练，后期按照token收费，低延时与高可用性。 芯片工厂：训练成本高，研发集中于头部大厂 4. LLM：类似1960年的操作系统当前LLM生态类似于1960年代的操作系统：LLM=CPU，上下文=内存，Prompt = 程序。 LLM 贵且集中在云端，个人 LLM 革命未至，但本地推理初现（如 Mac mini 跑小模型）。5. LLM心理特征：强项与缺陷并存类似于“人类灵魂的模拟器”，具备超强知识广度。但常产生幻觉、缺乏持续记忆，易受安全攻击等。6. 自主滑块（Autonomy Slider）构建AI应用时，用户可以选择 AI 自主的程度。 例如，用户可以选择AI全自动写代码、半自动（AI修改人选中的代码），低自治（自动补全代码）等。用户具有控制权。7. 机会：部分自主（Partial Autonomy）应用软件未来逐步实现“部分自主化”，从人与AI协作完成任务，逐步实现Agent完全自主化。典型例子Cursor和Perplexity。支持自主滑块选择AI介入程度，提供可视化界面（GUI）辅助人类验证审核。8. 成功应用：构建“AI生成+人类验证”闭环AI当前仍不可靠，必须构建“AI生成+人类验证”的快速循环。GUI 设计极其重要，可大幅加速人类验证效率；并需要给AI“套上缰绳”，避免AI过度自主导致错误扩散。9. 教育与AI：构建可审计的学习路径教育产品应设计为两个应用：“教学”与“学习”分离。创建可审计的中间结构（课程），确保学习内容结构化、可追踪，从而避免AI“跑偏”。10. 2025-2035是Agent的十年对“2025是Agent元年”这一说法表示担忧。Agent自主软件的研发难度堪比自动驾驶，其成熟与普及可能需要十年周期。11. Vibe Coding：全民编程时代的到来自然语言成为新的编程语言，任何人都可以通过提示词（Prompt）生成代码（Vibe Coding）。这大幅降低了编程门槛，成为未来软件创作的主流方式。12. 重构Agent的互联网：文档与数据适配LLM当前大多数内容（网页、文档）是为人类设计的，LLM难以直接理解。未来应构建“LLM友好”的数据格式与接口，如Markdown格式、支持MCP协议的工具等。 13. 钢铁侠战衣：从AI辅助到全自动化如同《钢铁侠》中的战衣，既可辅助增强人类能力，也可实现完全自主操作——我们将逐步推动AI从辅助工具走向完全自主的Agent。现阶段应构建“AI增强工具”而非酷炫的“Agent Demo”。14. 推荐看的3部电影《雨人》（Rain Man）《记忆碎片》（Memento）《初恋50次》（50 First dates）第一部电影主角拥有近乎完美记忆，类比LLM能记住特定代码片段的超能力。后两部影片主角每天都会记忆重制，类似LLM无法保留上下文记忆。15. 现在是加入的黄金时代所有的软件需要被重写。构建新软件的机会前所未有。软件正从传统代码向大语言模型驱动的新时代跃迁，带来全新编程范式、应用形态及协作方式。软件（又）变了——Andrej Karpathy大家好，欢迎来到今天的分享。我是 Andrej Karpathy，非常高兴能在这里和大家聊聊“AI时代的软件”。我听说台下有很多是本科、硕士甚至博士阶段的学生，正准备进入职场。我想说，现在是进入行业的绝佳时机，因为软件行业正在经历根本性的变革。软件的范式变革在过去的70年里，软件都没有出现过根本性的变化。但过去几年，它经历了两次巨变。这意味着，我们将有大量软件需要被重写，也有大量新软件需要诞生。有个工具叫“代码宇宙”（Map of Github)，它把整个开源软件的生态用图谱可视化，把整个软件世界看成是一张地图。几年前我注意到一种新的软件形态正在兴起，称之为“软件2.0”。在软件2.0里，不是直接写程序，而是准备数据集，然后用优化器训练模型，最后得出一组参数。这些参数就是程序本身。软件1.0：人类编写的代码（如Python、C++） 软件2.0：神经网络的权重参数 Hugging Face 就像是软件2.0的 GitHub。比如下图中最大圆圈中间的点，是图像生成模型Flux的参数。每次微调就相当于在这个空间里的一次“代码提交”。下图中间是 AlexNet 图像识别网络，是过去我们熟悉的那种“固定功能神经网络”：比如图像到类别、语音到文字等。但最近发生了非常根本的变化：神经网络可以通过大语言模型（LLM）让来“编程”了。我给它一个新名字：软件3.0，写给LLM大语言模型的Prompt提示词。提示词Prompt 就是程序，编程语言是英语。软件1.0 是写给计算机的代码程序 软件2.0 是写给神经网络的权重参数 软件3.0 是写给LLM的提示词Prompt 举个例子，比如你要做情感分类，你可以通过：软件1.0：写一堆Python代码 软件2.0：训练一个神经网络 软件3.0：直接写一句提示词（Prompt） Github上很多项目已经不是纯代码了，中间夹杂着大量英语。这是一个信号，一种全新的“代码语言”（英语）正在诞生。几年以前我第一次意识到这点时发了一条推特：最火的新编程语言是英语。引起了很多人的关注。我在特斯拉负责自动驾驶系统（Autopilot）时，我们见证了软件2.0吞噬软件1.0的过程。那时候给车辆编写的自动驾驶系统，输入是摄像头图像，输出是转向和加速等控制指令。系统底层有大量 C++ 编写的传统代码（软件1.0），同时也有一些神经网络来做图像识别（软件2.0）。随着系统不断迭代，我们发现神经网络模型（软件2.0）的能力越来越强，与此同时，原本用C++编写的很多功能和逻辑（软件1.0）都被迁移到了软件2.0中，所以很多代码被删除了。举个例子，很多来自不同摄像头、跨时间的信息拼接工作，原本是由代码完成的，现在全被删掉了。软件2.0“吞噬”了软件1.0 的代码栈。我认为这一点非常了不起。今天，我们似乎看到了同样的事情再次发生：软件3.0正在“吞噬”整个软件栈。我们现在有三种完全不同的编程范式：软件1.0：传统代码 软件2.0：神经网络权重 软件3.0：提示词Prompt 未来的程序员需要熟练掌握这三种“编程思维”。训练一个神经网络？还是直接提示一个大语言模型？还是写一段显式的代码？需要根据不同任务选择最合适的范式，并且可能需要在不同范式之间灵活切换。LLM 大语言模型新范式LLM： 公共设施（Utility，如电厂）斯坦福计算机教授吴恩达Andrew Ng 曾说过：“AI 就是新的电力。”我认为这句话非常贴切。今天的大语言模型LLM很像一种“公共设施”（Utility）：OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等机构，像是建电厂，需要花巨大资本训练大模型 然后通过 API 按用量收费向所有人提供智能服务 我们按照每百万Token付费 我们对这种API有很多类似于“公共设施”的需求：延迟低、稳定可用、输出质量一致。就像用电一样，你不希望断电、不希望电压忽高忽低。在电力系统中我们有电源切换器（比如电网、电池、发电机）。在 LLM 领域，我们有 OpenRouter，可以自由切换调用不同的大语言模型。因为这些 LLM 是软件，不会像物理电站那样互相抢地盘，所以你可以拥有六家 LLM 供应商互相共存。最近几天，很多 LLM 出现大面积“宕机”。我觉得特别有意思：LLM宕机，就像整个世界的“智力停电”了，全球范围内的人类集体变笨了。这就是“智能依赖”带来的新现象。我们对 LLM 的依赖已经非常深了，这种趋势还会加剧。LLM： 半导体工厂（Fab）LLM 不仅像电力，它也像半导体工厂（Fab）。训练模型需要巨大的前期资金投入（CAPEx），而且技术栈越来越深，研究成果逐渐集中在大厂内部。不过，这个类比也有点模糊，因为正如我提到的，这毕竟是软件，而软件的可塑性很强，防御性较弱。所以这是一个有趣的思考角度。还有很多类比可以套用，比如“4纳米工艺节点”可能类似于某种拥有特定最大算力的集群。当你使用Nvidia GPU时，如果你只做软件而不碰硬件，这有点像“无厂模式”（fabless）；但如果你自己也在造硬件，并且在TPU上训练模型（比如谷歌），那就有点像“英特尔”模式，自研自产。LLM： 操作系统我觉得最贴切的比喻是：LLM 正在变成一种操作系统。可以把 GPT、Claude、Gemini 类比成不同的闭源 OS 系统(Windows、macOS)；LLaMA 是开源生态里的 Linux。我们现在还处在早期阶段，因为这些大语言模型目前还比较简单，但我们可以看到，它们会变得越来越复杂——不仅仅是模型本身，还包括工具使用（tool use）、多模态（multimodality）等等。我画了下面这张图，你可以这样理解：LLM = CPU 上下文窗口 = 内存 Prompt = 程序 工具调用和多模态交互 = 系统接口 还有一些其他的类比也觉得很有意思，比如，你想安装一个应用：在传统系统中你下载 VSCode，可以在 Windows、Linux、Mac 上运行 在 LLM 世界，你可以下载像 Cursor这样的IDE，它背后的LLM可以是 GPT、Claude、Gemini。 1960年代的计算机阶段我们现在可能正处于类似1960年代的阶段。当年，计算机非常昂贵和庞大，只能部署在中心化的数据中心。现在的大语言模型也是一样：运行成本非常高，所以大多集中在云端。像早期用终端机连接大型主机一样，我们每个人都是“远程用户”，通过网络去使用这些模型。没人能独占一台大模型，所以我们采用“分时共享”（time sharing）——轮流使用它的算力。就像当年计算机运行时，我们只是批处理任务中的一个维度一样。“个人计算机革命”还没有发生。因为从经济角度来说不划算。但这并不意味着它不会发生。我们已经看到了一些早期的迹象：比如Apple 的 Mac mini其实就很适合运行某些轻量的大语言模型。这些模型在推理时内存占用高、但计算量相对较低，而 Mac mini 的架构刚好能很好地满足这一点。所以它在本地运行一些模型时表现也不错。我认为这是“个人智能计算机”时代即将到来的一个苗头。当然现在还不知道未来真正的形态是什么。但在座的你们，有人就会成为那个发明它、定义它、或者让它走进现实的人。还有一个类比：每次我用纯文本和大模型对话时，我都觉得自己像是在使用操作系统的命令行界面（Terminal）。这是一种直接、基于文字的交流方式。但目前还没有一个真正适用于所有任务的“图形用户界面”（GUI）。虽然有些 LLM 应用有各自的界面，但缺乏一个统一的跨任务GUI。未来这方面的探索空间还很大。LLM 还有一点与传统操作系统不同，它逆转了技术扩散的方向。过去每一波新技术（电力、计算机、加密、GPS、计算机等）最先用的都是政府和大公司，因为它们有钱、有资源，而普通消费者则要等很久之后才能用。但这次完全相反：LLM 是从消费者端率先爆发的。早期计算机最先用于军事和弹道预测。而今天的 LLM，大家用来查“鸡蛋怎么煮”之类的日常问题。政府和企业反而慢了一拍。总结一下：它像电力、像半导体厂 类似于1960年的操作系统 分时共享，每个人都能用 ChatGPT 的发布，一夜之间就传到了全球数十亿人手中。太疯狂了。现在轮到我们进入这个行业，去编程这些计算机了。这太不可思议了。LLM的心理特征LLM 类似于“人类灵魂”的随机模拟（Stochastic Simulation of People）。这里的“模拟器”是一个自回归Transformer 模型。这个模拟器基于整个互联网的所有文本进行训练，最终形成了一种“人”的模拟器。因为基于人类数据训练，所以出现了这种“类人”的心理学特性。拥有百科全书式的知识，远超任何人。强烈推荐大家看一部电影《雨人》（Rain Man），达斯汀·霍夫曼饰演的自闭症天才拥有近乎完美的记忆力，他可以看完一本电话簿并记住所有的名字和号码。而大语言模型也能轻松记住各种哈希值、代码片段之类的东西。它们确实在某些方面拥有“超能力”。但它们也有严重的认知缺陷，比如说：幻觉频发（Hallucination），编造事实 缺乏强大的“自我知识”模型（Self-knowleadge Model） 智能参差不齐，有些方面超人，有些地方低级错误百出（比如Strawberry 有两个 R，9.11大于9.9） 顺行性遗忘（Anterograde Amnesia，无法把新的信息转化为长期记忆） 推荐大家看两部电影《记忆碎片》（Memento）和《初恋50次》（50 First dates）。两部电影的主角都有固定的“权重”，每天早上醒来时上下文窗口都会被清空（失忆），导致他们无法维持正常的人际关系。而这对LLM来说是常态。此外，LLM还有安全性问题，容易受到“提示注入”（Prompt Injection）攻击，容易暴露数据。所以，LLM不是万能的，我们需要了解它的长处与短板，发挥它的“超能力”，也要避免它的“坑”。AI应用的未来机会部分自主应用 （Partial Autonomy Apps)这是我非常兴奋的一个方向。以编程为例，你可以复制代码粘贴到ChatGPT问，但更合理的是使用一个专用工具，比如 Cursor，我也在用Cursor。Cursor 是一个典型的早期LLM应用，它保留了传统用户界面，支持人类手动完成所有工作。而且加入了LLM的集成，支持人类以更大的“块”（chunk）来处理任务。 它的设计有一些特点，所有 LLM 应用都可以借鉴：LLM能够管理大量的上下文 编排协调多个LLM的调用 嵌入模型用于文件索引，聊天模型用于交互，代码差异模型用于修改代码 图形用户界面（GUI） 这一点非常重要但容易忽略。人类阅读和理解文本效率很低。比如查看代码差异时，用红色和绿色标注新增和删除更容易人阅读；直接点击“接受”和“拒绝”比手动输入命令快得多。 自主滑块（Autonomy Slider）：允许用户自主调整AI控制权 自动补全代码：用户主导 Command- K： 让LLM修改一小段代码 Command- L：LLM修改整个文件 Command- I：让LLM“自由发挥”，随便改整个仓库 （这是完全自主的大理模式，agentic mode） Perplexity是另一个成功的例子，也具备类似特性：整合了多个LLM模型的能力提供清晰引用和结果的GUI，可查看引用的来源自主滑块：可选择普通搜索、深入搜索、研究搜索。后者可能需要10分钟才返回结果。我相信未来很多软件都会变成“部分自主”形式。对开发者来说，如何让你的产品实现这部分自主？LLM能否“看见”人类所能看见的一切？ LLM能否采取与人类相同的行动？ 人类是否能持续地监督并参与这个过程？ 举个例子：在 Photoshop 这种图形软件中，未来 LLM 做出修改时，所谓的差异应该是什么样子？传统的差异是红绿代码，而 Photoshop 的差异可能是图层、滤镜、像素级调整。传统软件 UI 的各种控件和开关都是为人类设计的，未来都需要重新设计，让它们能被LLM理解和使用。加速“AI生成+人类验证”的循环我想强调的一点，也是我认为很多人容易忽视的：我们现在正在与 AI 合作，AI 负责生成内容，人类负责验证。我们需要让“AI生成 + 人类验证”这个循环尽可能快速地转动。有两种方式实现这点：1. 加速验证过程——GUI（可视化界面）极其重要人类视觉处理远比阅读文本高效；一个好的GUI可以加速人类的验证过程。2. 给AI“套上缰绳”很多人对AI Agent过于兴奋。对我来说，直接让AI“一次性修改1万行代码”并没有帮助。因为没人能一下子验证10万行代码没有bug，而且符合安全规则。所以关键在于：让生成和验证的循环运行得非常快。同时又必须以某种方式控制住AI，防止它过度反应。就像我自己的编程习惯：小步快跑，每次只解决一个具体而微小的问题，确保每一步都正确，然后快速迭代这个循环。最近看到一篇关于LLM工作最佳实践的博客文章，其中提到明确提示词的重要性——模糊的指令会导致验证失败，进而陷入反复修改的恶性循环。因此花时间精确描述需求能显著提升验证成功率。AI教育产品我对“AI时代的教育”也很感兴趣，花了大量心思思考如何“拴住AI”。我觉得直接去问ChatGPT“嘿，教我物理”这种方式是行不通的，因为AI很容易迷失方向。这应该是两个独立的应用：一个应用是为教师创建课程内容 另一个应用则是把这些课程呈现给学生 在这两种情况下，我们现在有了一个可验证审核的中间产物——课程。我们可以确保课程质量，确保内容连贯，并且把AI被限制在一个特定的教学大纲和项目进度之中。这就是一种“拴住AI”的方式，我认为这种方式成功的可能性更高，AI不会迷失方向。特斯拉的GUI设计我对“部分自主”并不陌生，在特斯拉工作期间就研究这个领域大约五年时间。那也是一个部分自主的产品，具备很多类似的特性。比如，在仪表盘上就有一个自动驾驶的GUI界面，它会显示神经网络所“看到”的内容。我们还有一个“自主滑块”，为用户实现了越来越多的自主任务。2025-2035，Agent的十年简单分享一个故事： 我第一次体验自动驾驶汽车是在2013年，当时我的一个朋友在Waymo工作，他邀请我在帕洛阿尔托兜风。我用当时很火的Google Glass拍了一张照片（可能你们很多年轻人都没见过那玩意儿）。我们上了车，在帕洛阿尔托的高速公路和街道上开了大约30分钟的车，整个过程完美无缺，没有任何人工干预。那是2013年，距今已经12年了。我当时觉得自动驾驶马上就要实现了，但12年过去了，我们仍然在努力攻克自动驾驶技术。即使是现在，那些自动驾驶的Waymo车辆，其实背后仍然有大量的远程操作和人类干预。我们还没有真正宣布成功。我认为它最终肯定会成功，只是这需要很长时间。所以我认为，软件也很难搞，就像驾驶一样难。所以当我看到有人说“2025年是AI Agent元年”时，我就会感到非常担忧。我觉得这将是“Agent的十年”，但这也意味着我们需要在这个过程中保持谨慎，必须让人类留在验证循环之中。毕竟这是软件，我们必须认真对待。钢铁侠战衣我一直很喜欢《钢铁侠》，我觉得它在很多方面都非常准确地预见了技术的发展路径。“钢铁侠战衣”既是增强工具（Augmentation）——托尼·斯塔克可以亲自操控它；同时也是一个智能体（Agent）——在某些电影情节里，战衣可以自主飞行、找到托尼等等。这个“自主滑块”意味着我们既可以构建增强工具，也可以构建智能体，我们两者都想做。但在目前这个阶段，考虑到LLM还不完美，我认为我们更应该构建的是“增强工具”而不是“炫酷的Agent Demo演示”。我们应该打造部分自主的应用，这些产品拥有定制化的GUI和UI/UX用户体验，目的是让“AI生成内容，人类验证”的循环变得非常非常快。同时我们也不能忘记，从原则上讲，这些工作未来是可以被完全自动化的，所以你的产品里应该有一个“自主性滑块”。你要思考如何调整这个自主滑块，让你的产品随着时间的推移变得更加自主。Vibe Coding 氛围式编程英文成为了编程语言，意味着每个人都是程序员。过去你需要花五到十年时间学习编程才能在软件领域有所作为，但现在情况完全不同了。我发的这条推文首次提出了“Vibe Coding”这个概念，听说它现在已经成为一个热门梗了。我已经用了Twitter大概15年了，但我一直搞不懂哪条推文会火，哪条会无人问津。我本来以为这条推文会是后者，就是那种发出来没人理的类型，只是我灵光一现的想法而已。不知道为什么它突然就火了，成了一种文化现象。我真的搞不懂，但它确实引起了很多人的共鸣，给大家都感受到却说不清楚的东西命了名。现在甚至有了维基百科页面，感觉就像做出了重大贡献一样。另外，Hugging Face的Tom Wolf分享了一个超棒的视频，我特别喜欢。视频里是一群9-13岁的孩子在“vibe coding”。我觉得这个视频太治愈了，看到它后怎么会对未来悲观呢？未来是光明的！我认为它会吸引更多人进入这个领域。我自己也尝试了一下vibe coding，真的很有趣。当你想做一个超级定制化的东西，而这个东西似乎并不存在时，你就可以直接上手尝试。我做了一个iOS应用，虽然我不会Swift编程，但我真的很惊讶，居然能在一天之内做出一个超级基础的应用。这个应用运行得还不错，当天做出来了。我当时就想：“哇，这太神奇了！”我不需要花五天时间去学习Swift就能开始动手，这种感觉太棒了。我还用vibe coding做了一个叫Menu Genen的应用，现在它已经上线了，你可以在 https://www.menugen.app/试用。我遇到的问题是：每次去餐厅，看菜单却不知道上面写的是什么，因为没有图片。于是我就想：“嘿，我来vibe coding一个吧。”这就是它的样子：你打开menu.app，拍一张菜单的照片，然后Menu Genen就会自动生成图片。注册时每个人还能获得5美元的免费额度，所以这对我来说其实是个较高的成本，目前是个“亏本”的应用。但让我感到着迷的是，在vibe coding的过程中，写代码其实是最简单的一部分。真正困难的是让它变成一个真实可用的产品——你需要增加身份验证、支付功能、域名设置、部署流程等等各种DevOpes相关的工作。这些都不是写代码，而是在浏览器里点来点去，进行各种配置，非常繁琐，花了我整整一周时间。所以很有意思的是，我其实在电脑上花了几个小时就做出了Menu Genen的演示版本，但真正让它“上线”却花了一周时间。比如你想在网页上添加Google登录功能，虽然看起来是个小事情，但那个Clerk库给出的操作指南极其冗长，它会告诉你：去这个URL，点这个下拉菜单，选这个，再去那个地方，点那个……就像有个电脑在一步步指挥你该做什么，而我却在被迫执行这些指令，这太让人抓狂了。所以，我今天演讲的最后一部分聚焦在一个问题上：我们能不能直接为Agent构建产品？我不想再做这些繁琐的工作了，能不能让Agent来帮我搞定？为Agent重构互联网过去有两种方式：人类通过GUI操作，计算机通过API交互。如今我们有了一个全新的数字信息操作者——Agent，是计算机，又像人类，可以说是“互联网上的灵魂”。 我们需要开始为 Agent 构建互联网。这是一个全新的领域。举几个例子：大家通常会在网站放一个robots.txt文件，告诉网络爬虫如何抓取。同样的，我们可以在网站根目录创建一个 llm.txt 文件，用Markdown格式专门向LLM介绍这个网站，LLM不用再解析复杂的 HTML。 ![640.webp][46] 大量文档是写给人看的，强调排版、加粗文字和图片。但这些对LLM来说并不直接可读。接下来文档不再只写给人读，也要让 LLM 可读（Markdown 格式）。Vercel、Stripe 等公司已经开始将文档转为 Markdown，方便LLM阅读。 ![640.webp][47] 油管上的3blue1brown写了一个很酷的Manim动画库。我也想做但不想读文档，于是我直接把文档粘贴给 LLM，它帮我生成了动画代码。 ![640.webp][48] 文档里的“点击这里”不方便LLM操作。Vercel把“点击这里”替换成了等效的curl命令，这样LLM就可以直接代替你操作了。 ![640.webp][49] 还有Anthropic推出的MCP 协议，也是直接与Agent沟通的方式，能够高效获取信息。我非常看好。 还有一些小工具，比如把GitHub URL改为 Gitingest，可以把整个repo汇总成文档，便于 LLM 读取。 ![640.webp][50] 还有 DeepWiki，自动将 GitHub 项目生成说明书式的文档。 ![640.webp][51] 如果我们能让文档对LLM变得可读，那将会释放出巨大的潜力，我认为这应该成为未来的趋势。当然，未来LLM可能像人一样自己点击按钮、浏览网页等等。其实现在也可行，但是成本高、效率低。因此仍然值得主动“为LLM铺路”，让它们更容易获取信息。可以预见，在长尾应用场景中，许多软件可能不会专门适配LLM——比如那些非标准化的数据仓库或数字基础设施。针对这类情况，我们确实需要开发专门的适配工具。但对于绝大多数应用而言，在人类与AI之间寻找平衡点将极具价值。所以我对这两种路径都非常看好。现在是加入的最佳时机我们现在正处在一个多么令人激动的时代啊！大量代码被重写，需要你我来写 LLM像电力公司、芯片工厂，本质上更像处于1960年代的操作系统 LLM还像不完美的“人类灵魂”，我们需要构建基础设施，理解并使用它们 构建LLM应用时，设计好的GUI可以加速“生成验证”循环，逐步提高Agent自治能力 回到“钢铁侠战衣”的比喻，我认为在未来十年中，我们将逐步把这个“自主滑块”从左向右滑动。从AI与人协作，到完全自主化的Agent。这将会是一个非常有趣的过程，我迫不及待想和你们一起参与其中。完文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/H2CK2SMmCxJSm6xnpT_oKQ
AI摘要 摘要：本文为软件创业者提供销售策略，包括了解客户需求、建立信任、展示产品价值、差异化竞争、促成交易、提供试用和保证、建立长期关系和利用社交及口碑营销，以吸引客户注意并实现成交。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 提问GPT: 请结合我给你的图片内容，目前各种项目很多，但是又没见着签约和回款，前期项目说的油爆爆的，最后都是“然后就没有的然后”，你知道这句话的意思吗？就是没有结果，没搞成的意思。请结合销售的底层逻辑，以及中国人的人性，我该如何去与人相处，如何说服客户购买我的产品，如何吸引客户的注意，达到最终成交的目标并从中获得丰厚的利润我明白你所描述的情况。许多项目在前期谈得很好，但最终却没有结果。这种情况在销售中确实很常见。结合销售的底层逻辑和中国人的人性，我会给你以下建议，帮助你更好地与人相处，吸引客户注意并达成交易。一、了解和尊重客户1、 建立信任：真诚沟通：与客户进行真诚的沟通，了解他们的实际需求和痛点，站在客户的角度考虑问题。保持诚信：在与客户交流时，务必保持诚信，不夸大产品的功能和效果。2、倾听和反馈：倾听客户意见：认真倾听客户的反馈和意见，展示你对他们需求的重视。及时反馈：对客户的疑问和需求进行及时的反馈，展现你的专业性和负责态度。二、打动客户1、 精准展示产品价值：针对性演示：根据不同客户的需求，准备有针对性的产品演示，展示产品如何解决他们的问题。实际案例：使用成功的实际案例，展示产品的效果和价值，增强客户的信任。2、强调差异化：独特卖点：突出你产品的独特卖点，与竞争对手相比，你的产品有什么独特之处。个性化服务：提供个性化的解决方案，让客户感觉到你的产品是为他们量身定制的。三、促成交易1、合理定价和灵活付款：透明定价：提供透明、合理的定价策略，让客户感觉到物有所值。灵活付款方式：提供多种付款方式，减少客户的付款压力，提高成交的可能性。2、 提供试用和保证：免费试用：提供免费试用期，让客户亲自体验产品，增强他们的购买意愿。质量保证：提供售后服务和质量保证，解除客户的后顾之忧。四、持续跟进和维护1、建立长期关系：定期回访：与客户保持联系，定期回访了解他们的使用情况和新需求。客户维护：通过生日祝福、节日问候等方式维护客户关系，增强客户的忠诚度。2、 利用社交和口碑：社交平台推广：利用社交媒体平台进行产品推广，增加产品曝光度。口碑营销：鼓励满意的客户推荐你的产品，通过口碑传播吸引更多客户。五、总结建立信任，真诚沟通精准展示产品价值，强调差异化合理定价和灵活付款，提供试用和保证建立长期关系，利用社交和口碑
AI摘要 本文介绍了如何解决SQL Server 2008评估期已过的问题。首先，通过输入相应的产品密钥进行版本升级。如果升级后仍提示评估期已过，可以通过修改注册表中的“CommonFiles”值来解决。此外，文章还提供了解决SQL Server 2008安装需要一直重启的问题的方法，即删除注册表中的PendingFileRenameOperations键值。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 今天上班一打开SQL Server，就报了下面这个问题很显然，SQL Server 试用期到了，微软提醒我们购买。大家经济允许的话，还是要买正版。对于我们这些暂时无力承担正版费用的屌丝群体怎么办呢？显然，重装不是一个好的办法。SQL Server软件装起来很麻烦，还需要一段时间。况且光卸载老版本就是个问题，很难卸载干净。卸载加安装，半天就过去了。通过百度，找到了一些解决方案，通过自身的具体实践，终于把问题解决了，特将问题与解决方法记录下来，给遇到同样问题的伙伴提供一种解决方式，也方便自己日后查看。1.开始-->所有程序-->MicrosoftSQL Server 2008-->配置工具-->SQL Server 安装中心2.打开SQL Server安装中心(64位) 点击维护-->版本升级，如果提示失败1，电脑没有重启，这个时候就需要我们手动进行重启，重新打开电脑后，从步骤1开始；接着按照提示一直点下一步，到产品密钥的时候输入Microsoft SQL Server 2008 R2序列号密钥开发版32位：MC46H-JQR3C-2JRHY-XYRKY-QWPVM开发版64位：FTMGC-B2J97-PJ4QG-V84YB-MTXX8工组版：XQ4CB-VK9P3-4WYYH-4HQX3-K2R6QWEB版：FP4P7-YKG22-WGRVK-MKGMX-V9MTM数据中心版32位：PTTFM-X467G-P7RH2-3Q6CG-4DMYB数据中心版64位：DDT3B-8W62X-P9JD6-8MX7M-HWK38企业版32位：R88PF-GMCFT-KM2KR-4R7GB-43K4B企业版64位：GYF3T-H2V88-GRPPH-HWRJP-QRTYB标准版32位：CXTFT-74V4Y-9D48T-2DMFW-TX7CY标准版64位：B68Q6-KK2R7-89WGB-6Q9KR-QHFDW输入密钥之后进行升级，升级完成后，再次打开SQL Server。如果还是提示评估期已过，进行如下操作：修改注册表： win键 + r 打开运行界面 输入regedit 就能打开注册表页面找到 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\MicrosoftSQL Server\100\ConfigurationState里的“CommonFiles”值改成3，在重新执行上面的操作。sql server 2008安装需要一直重启的解决办法：同样打开注册表找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager 位置然后在右边窗口右击PendingFileRenameOperations，选择删除，然后确认
AI摘要 成都萨莫尔科技成立于2019年，专注于为企业提供定制化系统开发、平台化SaaS系统运营、企业级系统维护等服务。公司以客户为中心，提供智能数字化管理服务，核心团队成员拥有10年以上企业信息化建设经验。萨莫尔以诚信、务实、高效、创新为核心价值观，致力于为客户提供一流的数字化解决方案，目标客户为中小企业。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 成都萨莫尔科技成立于2019年5月21日，专注于运营商级别的BOSS AAA计费认证系统，企业内部工作流管理系统，企业业务流管理系统、社群营销管理系统，微商级分销系统，资产管理系统，商品进销存系统，2B/2C/S2B2C交易平台系统，CRM系统，CallCenter呼叫系统，电销系统及各类小程序开发维护及运营支撑。承接成都地区的企业系统维护升级迭代。公司将定位三个方向：订制化系统开发平台化sass系统运营企业级系统维护增值服务：企业IT咨询服务等萨莫尔公司介绍：萨莫尔科技公司成立于2019年5月，核心团队成员皆为软件工程师和数据库工程师，均有10年以上企业信息化建设从业经验；我们曾服务过大型民营企业、A股上市公司以及中小型企业，我们为客户提供一条龙的智能数字化管理服务。萨莫尔经营理念：客户致上，服务致优，我们的价值在于给客户创造更高的价值。萨莫尔核心价值观：诚信、务实、高效、创新、共创、共享、共荣、共赢 。萨莫尔使命：为我们的客户提供一流的、智能的数字化解决方案。萨莫尔愿景：致力于企业智能数字化发展，努力创建更加高效、智能化的信息系统，使公司成为行业中备受推崇和尊敬的优秀企业。萨莫尔服务理念：精于心，简于行，用心聆听客户的需求，专业服务共建共赢萨莫尔目标客户：中小企业官网地址：http://www.samool.cn
AI摘要 轻武计费认证系统KDBOSS是一款针对中小型企业的宽带运营支撑系统，支持多业务受理，历经15年发展，已在多个省会城市成功部署运营，承载用户超过500万户，年收入超过15亿。团队拥有十年宽带运营经验，系统基于服务器+客户端软件模式，开发平台为DELPHI 7.0，后台数据库采用MICROSOFT SQL SERVER，独立研发的小区宽带RADIUS认证系统，支持百万用户同时在线认证，稳定、安全、可靠、方便。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 轻武计费认证系统KDBOSS主要针对中小型企业，用户规模在1-100万内的小区宽带运营商，本系统可作为宽带运营支撑系统，同时该系统支持多业务受理，包括宽带业务，商业客户，语音业务，增值业务等。本系统历经15年千锤百炼，历经百万宽带用户的洗礼，一体化解决方案是一款宽带运营必不少的管理软件。轻武计费认证系统KDBOSS在先后在成都、重庆、北京、郑州、石家庄、深圳、大连、济南、南京、杭州、福州、厦门、贵阳、长沙、广州、太原、南昌等省会城市均成功部署运营，总承载用户超过500万户，创年收入超过15亿。我们的成功运营经验可以复制，我们曾经的辉煌也可以再现，KDBOSS助您成功！我们的团队拥有十年宽带运营经验，曾经支撑百万宽带用户，借鉴顶级运营商经验的同时，同时又立足于自身的发展，每一个环节都经过精雕细琢，每个流程都经历了时间的打磨，宝贵的运营经验和技术+持续创新的理念造就了我们独一无二的产品.KDBOSS系统基于服务器+客户端软件模式，通过ADO数据库组件访问后台数据库，开发平台为DELPHI 7.0，后台数据库采用高效可靠的MICROSOFT SQL SERVER，为企业客户资料管理提供了可靠的保证。独立研发的小区宽带RADIUS认证系统，完美适配REDBACK SE800、华为ME60、JUNIPER E320等BASE设备，支持百万用户同时在线认证，完全媲美电信级认证系统，十年运营经验打造出一套稳定、安全、可靠、方便的PPPOE宽带认证系统.官方网站：[http://www.kdboss.cn]()轻武计费认证系统介绍.docx
【通俗版】宽带网络公司是如何进行网络计费的？
AI摘要 宽带网络公司通过拉线、开通账号密码、PPPOE拨号等方式为用户提供网络服务。BOSS系统是网络公司的核心，包括CRM、认证计费等。计费系统多基于FreeRadius修改，第一梯队公司如亚信、中兴软创、东软等，主要服务电信运营商；第二梯队如萨莫尔等，服务二级民营运营商。轻武计费认证系统（KDBOSS）主要针对中小型企业，支持多业务受理，历经16年发展，是宽带运营的重要管理软件。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 从最近15年国内网络发展看，从最初的赶猫上网到VDSL、ADSL，再到光纤上网，网速得到了极大的提升，我们的网络生活也更加丰富，在线视频、网络下载、游戏、在线教育、网络会议、在线办公等等，特别是在今年疫情期间，我国的网络基础环境经受住了前所未来的考验，因为有了网络，即使家里蹲我们的生活也没有受到多少影响。得益于网络基础构架的完成、智能手机的普及、互联网各行业也开始蓬勃发展。宽带网络公司是如何运作的呢？当我们需要宽带接入的时候，网络公司会拉一条线路到家里（光纤小区是通过光纤进入用户家里，再通过光猫数据转换后进行上网，广电网络是通过电视数字信息线路上网，还有一种就是通过楼道的宽带接入盒，接入一根网线到用户家里），线路接通之后，网络公司开通帐号和密码，用户通过帐号密码进行PPPOE拨号上网。技术解释：网络公司在BOSS里创建了用户帐号，缴费后更新用户到期时间，当用户拨号时，消息首先到达BASE设备（如果华为的ME60，SE8000等BASE设备进行PPPOE协议通讯），然后再通过AAA认证（也有叫Radius认证）检查帐号密码是否匹配，检查用户是否到期等，通过之后下发宽带属性到BASE设备（就是是下载速度、上传速度信息），验证通过后即可上网。BOSS系统是什么？BOSS系统是网络公司最重要的系统之一，主要包括BSS和OSS两大块，按通俗的语言讲主要是客户资料管理系统（CRM），认证计费（Radius系统），还有工单系统、呼叫系统、缴费系统、业务受理系统、资源管理系统等等。计费系统如何选择？大多数计费系统都是FreeRadius修改而来，像网上有不少做一体系统的，大多数是按用户许可收费，一般支持能力在1万用户以内，属于三流计费系统。第一梯队做计费系统的公司：如亚信、中兴软创、东软等，主要客户是中国电信、中国移动、中国联通，管理用户在1000万以上。第二楼队：萨莫尔等，主要客户是二级民营运营商，如长城宽带、宽度网络、艾普网络。管理用户在500万以内。宽带运营中，用户计费只是整体体系中最重要的一块，其实还包括了运营支撑，如用户开通、缴费、故障处理、客服系统、电销系统等。轻武计费认证系统如何？轻武计费认证系统（KDBOSS）主要针对中小型企业，用户规模在1-100万内的小区宽带运营商，本系统可作为宽带运营支撑系统，同时该系统支持多业务受理，包括宽带业务，商业客户，语音业务，增值业务等。本系统历经16年千锤百炼，历经百万宽带用户的洗礼，一体化解决方案是一款宽带运营必不少的管理软件。下载：轻武计费主证系统介绍上线城市
过来人劝你35岁之后不要轻易去卖保险（一）
AI摘要 文章讨论了35岁后不要轻易转行卖保险的观点。作者通过自己的经历，分享了进入保险行业的原因和保险公司培训的套路，指出保险公司实际上是在招客户而非员工。同时，作者也提到了35岁在职场上的尴尬处境，以及保险行业的诱惑和挑战。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 前段时间在朋友圈看到一张图《职业生涯》职业--->25岁--->28岁--->32岁--->35岁码农--->软件工程师--->高级软件工程师--->架构师--->外卖骑手产品--->产品经理--->高级产品经理--->产品总监--->滴滴专车运维--->运维工程师--->高级运维工程师--->运维总监--->淘宝店主市场--->市场专员--->市场经理--->市场总监--->开店运营--->运营专员--->运营经理--->运营总监--->微商HR--->HR专员--->HR经理--->HR总监--->卖保险从25岁到28岁，32岁到35岁职位的变化，在朋友圈疯狂转发，说明这个路径引起了大家的共鸣，35岁确实是一个门槛，特别是互联网企业基本上只招35岁以下的，这是一个尴尬的年龄，高不成低不就，很多人之前大小至少是一个部门经理，由于各种原因辞职后，到新公司从0开始，待遇跟以前大相径庭，和年轻人相比，加班时间比不上，社会压力更比不上，到了我们这个年龄，上有老下有小，房贷、车贷，这个年龄确实尴尬呀。。。不少人在这个时候选择了进入保险行业，原因有几点：保险是一个有前途的行业，很阳光，有未来多劳多得，按劳分配时间自由，且有高薪机会能学很多知识公司有一群积极向上，充满激情的同事伙伴各种荣誉，各种旅游机会，各种奖励在这些诱惑之下，很多人或被忽悠、或自愿进入了保险行业，本人属于后者。去年我在某某合资保险公司卖一年保险，且听我慢慢道来。我以前的工作软件工程师，负责公司企业信息化建设，包括了软件开发，系统运营，也带了一个小团队，做技术出身的，接触的人不多，基本上都是公司各部门的人，进入保险公司之后，才是真正进入了社会，以前在公司上班，由于没有经济关系，和同事相处都很好，同事就是朋友，你把他们当朋友，其实别人不是这么想的，通过卖保险你就分辨谁才是真正的朋友。刚进入保险公司时，确实能学到一些以前不知道的知识，包括了保险的基础知识，保险理念，人际有关系，着装，法律知识，医学知识等等。。。其实过来人都知道，保险公司的培训课程都是有套路的，都是带有洗脑性质，保险是唯一合法的直销商品，所有微商、直销的培训课程都是带有洗脑性质。这些直销公司说是招员工，其实他们是招客户，当培训完之后，所有参加的培训的学员都是客户，哈哈哈（。。。待续。。。）
用了多年的自动升级小工具《KDBOSS升级助手》
文章介绍了一个名为《KDBOSS升级助手》的自动升级小工具，该工具由作者8年前编写，用于客户端软件升级，具有稳定性和易用性。主要功能包括：采用idhttp下载、使用ini作为配置文件、支持下载进度百分比显示、支持下载速率显示以及支持自动下载和自动更新。文章提供了工具的源码下载链接，并附上了详细的代码...[...]
C4模型是一种可视化架构设计工具，通过四个抽象层次（系统、容器、组件和代码）帮助人们理解和沟通架构设计。它包括四张核心图（系统上下文图、容器图、组件图和代码图）和三张扩展图（系统景观图、动态图和部署图），以覆盖不同场景和维度。C4模型直观、易于理解和使用，有助于提高团队的沟通效率和设计质量。[...]