数学家陶哲轩与 Dwarkesh Patel 深度对谈，以开普勒发现行星运动定律的历史为切入点，剖析 AI 在数学与科学发现中的真实边界：AI 擅长广度（穷举假设、套用已知技术），但无法替代人类在"深度"上的判断——识别什么有意义、什么值得追求。核心洞察"人工聪明 ≠ 人工智能"和"验证循环可能长达数十年"对任何依赖 AI 做决策的人都有直接参考价值。
Simon Willison 用 Claude 反编译了 1985 年的 Turbo Pascal 3.02A——一个仅 39,731 字节却包含完整 IDE 和编译器的传奇程序。这个实验展示了 LLM 在「理解二进制 + 生成可交互可视化」这条工作流上的实际能力边界，对 AI 辅助逆向工程和代码考古场景有直接参考价值。
独立开发者 Herman 分享了他从夜猫子转型为早起者的五年经历，核心是用早晨「保护」最重要的深度工作时间。文章本身偏个人感悟，洞察密度不高，但「用结构性时间隔离保护高质量状态」的思路对独立开发者有一定参考价值。
这篇短文回应了 AI 时代各职能互相认为"对方可以被替代"的集体幻觉——设计师觉得 AI 让工程师多余，工程师觉得 AI 让设计师多余，管理层则坐收渔翁之利。Paul Ford 的一句话点出核心：你热爱的那个专业，没有你鄙视的那些专业，根本无法存在。文章较短、论据偏薄，但提出的问题切中当下 AI 协作焦虑的本质。
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