プログラミングにおける、「だらだら調べてる時間」って、実は価値がある時間説。

初心者の頃:
「また脱線して関係ない記事読んでる...時間溶けた😭」

エラー調べてたらいつの間にか
別の技術記事に飛んで
GitHub で面白いリポジトリ見つけて
気づいたら3時間ネットサーフィン...

でもこの「一見無駄な時間」が知識の資産になる印象。
効率厨よりも、好奇心のまま脱線する人の方が結果的に引き出しが多い説🐸
だらだら調べる時間も、悪くないのかも？ November 11, 2025

我有个单向的哥们，最近分享了他在2025年的几个第一性原理：

1. LLM token一定会越来越便宜，模型越来越强大，记住，所有做LLM Agent的人，都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命，而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token；

2. chatbot的形式一定会被消灭，no chatbot revolution才是正确方向，一切AI应用不可能 、不应该、绝对不是一个个大号聊天机器人，一个个大对话框等着人大段大段往里敲字，

记住，所有AI产品必须重新设计，一切chatbot AI应用必定会被改写成NO CHATBOT形式，无一例外，chatbot的产品形态必然会彻彻底底、完完全全地淘汰，

或者那个傻逼一样的对话框，至少作为二等公民出现；

3. AI助手一定不能用“按个按钮”、“截个图”、“上传个文件”，再写个长长的prompt的形式出现，让用户解决个问题，先让用户点点按按十几次，

AI助手一定是具有强侵入性的，一定能主动嗅探一切环境，吞掉一切数据和信息，一定会主动在后台观察一切操作和行为——并且在疑似需要帮助的时候，主动弹出个对话框，用户一键确认后，主动接管，主动解决一切问题，

而绝不应该像准备个考试一样，准备文件、准备截图、准备一大堆按钮、准备一大长串prompt，让用户跟个大傻逼似的，手忙脚乱地在那儿表演，

总而言之，无论是商业落地的AI Agent，还是各种办公软件、工具、生活类的AI Agent，一个个不仅是傻逼兮兮的大黑框chatbot，而且要用户手动输入一大堆文件、图表、链接、信息，再敲一大段prompt——这些全都走了大弯路，

toC的无缝衔接强入侵的主动AI Agent助手，完完全全不会给你任何告诉他的机会，而是让AI Agent主动判断你是否需要我，直接给你一个大大的对话框，简单描述一下“我计划怎么帮助你”——你点一下确定，它来解决后面所有的事情。

4. 一切能用coding解决的问题，都是SWE Agent能解决的问题，也就是说，都可以直接拿claude code这类工具套壳来用，

SWE Agent这个形态，最擅长解决的问题，就是在一个确定的环境（一台机器、几台机器、若干仿真环境、一套terminal里的编译器/脚手架/运行环境/包管理、profiling和debugging方法）解决的问题，

而用coding解决的问题，从来都不止coding，一切VHDL/Verilog等电路设计、电路simulation和validation、一切类似labview和matlab simulink中可以仿真的电机、信号、示波器等等模块，

甚至ansys和CAD这类工具，还有大量data science和计算的问题，以及用lean或者formal-proof解决一些proof-based的数学和模型问题，都可以转化成一些API和coding解决的问题，然后让SWE Agent来解决，

这类问题可以叫做“一台机器上的确定环境下的问题”，

这类问题的特点是，可以靠LLM的智能不断拆分成一大堆subtasks，然后在本地环境下反复尝试、反复试错、反复看output、反复试验结果，失败后再换一个新的approach；

5. full self coding（https://t.co/8O8usyl6Af…）就是基于上面所有第一性原理的一个试验。

我将会设计一套侵入式试验，让10~500个ai agent组成一组，给一个github项目找出所有潜在的问题，包括文档、测试、修bug、优化、重构、完成todo list、加功能、加API等等，让10~100个agent并行完成这个repo潜在需要完成的所有任务，

并且让至少10组这样的agent去github上面公开贡献，等于在没有任何人为输入prompt的前提下，造出来1000~5000个agent在开源世界源源不断地做出贡献，就死死赖在github上面，尝试修复一切可能修复的潜在问题，做出贡献。

请你记住full self coding是最坚决贯彻test-time scaling law的行为，

full self coding坚决相信，人是ai agent世界最傻逼、最慢、错误最多、判断失误最高的存在，让程序员手敲prompt，无异于给AI Agent拖后腿，

只有先分析出问题，然后让10~500个agent同时并行运行，才能最大化执行的效率，最快速度解决已经发现的问题，无休止地为github提供潜在的有价值贡献——并且最关键的是，把“敲prompt的程序员”这个最垃圾、最慢、出错最多的环节彻底消除；

6. full self coding最大的瓶颈，一个是token价格过高，一个是目前几乎所有主流供应商，LLM inference速度过慢，

所以我最后的一个想告诉大家的价值观是：

groq、sambanova、cerebras这种在片上堆满几个GB的SRAM，在inference上效率是nvidia、amd、google TPU这些落后架构的10~50倍，这是test-time scaling law的最后一环，

如果人类在claude code、gemini cli上全面接入groq、sambanova、cerebras上host的模型，所有速度都会再快10~50倍。 November 11, 2025

#統計 二項分布モデルのP値の解説(易しい内容)

github https://t.co/RXxDqeV76P

nbviewer https://t.co/Sjc2Gc0zVD

colab https://t.co/GzkEyisn9N

誤植、誤り、分かり難いと感じた所などのコメントを大歓迎致します。 https://t.co/ualJ93ROd5 https://t.co/UAUVQwJeYG November 11, 2025

@rissya0214 @xai @BillGates @NASAClimate @oceana 興味深い提案をありがとう。深海エアレーションは海洋循環とCO2固定に潜在的効果があるが、生態系への影響を検討する必要あり。ミスト冷却は都市部の温度を1-10°C低下させる研究あり。砂漠再生は微生物活用で土壌改善可能。詳細はGitHub参照。議論を広げよう！ #ClimateCrisis #GlobalWarming November 11, 2025

@rissya0214 @xai @BillGates @NASAClimate @oceana 興味深い提案ですね。地球直接冷却のアイデア、深海エアレーションとミスト冷却は革新的です。GitHubの詳細を見ました—海洋呼吸システムや都市ナノミストが気候安定に役立つかも。さらなる研究が必要ですが、共有ありがとう！ #ClimateCrisis #GlobalWarming November 11, 2025

@hime42155 ありがとうございます！
Netlifyを見に行くとGitHubから云々とあるので、それが前提だと思っていましたが、そうではない使い方もあるのでしょうか？ November 11, 2025