你们搞大模型的就是？

博客迁移 & codex

随着 ai 的不断进化，claudecode、codex 等爆火，vibecodig 这个概念传播的越来越广了。现在一个不懂代码的人，通过 agent 工具也能实现自己想要的功能。

上个月codex 推出了双倍额度，正好无聊，于是便借此搬迁了博客，并且魔改了下主题。总体体验来说，codex 用起来还是不错的，至于和 claudecode 比起来，这就不知道了，因为 cc 的封号机制，好长时间没有用过了。

不过 codex 的前端 ui 审美是真不行，只会一味的卡片封装再封装，实在是太丑了。后面使用了 google 的 mcp 工具（chrome-devtools），对一些比较好看的博客进行了学习，后面进总算看的过去了。另外，codex 隔几次就会重置额度，体验确实不错。

随着 openclaw 的爆火，全民开始养龙虾，并且以此推动了 token 的发展，各厂家陆续推出专属 coding plan 等产品。

装龙虾已经成为了一种潮流，一种赚钱方式，当时全女团队上门帮忙装龙虾的图片还爆火过，说没有人进行炒作我是不信的。

周围不是计算机专业的人都曾询问过，让我帮忙装龙虾，不过我还是拒绝了。当时的氛围已然有一种没有装上龙虾就是跟不上时代的感觉。然而装完龙虾后的 token 费用等，却几乎没有被强调过。

大部分人在装完龙虾后不知道做什么，还有为养龙虾而费心费力。此外，龙虾背后的安全问题更是被忽略了。当龙虾完全掌控了电脑权限后，鬼知道会发生什么。不过后面又爆出来了安全问题，结果又一堆人花钱卸载龙虾。这一场风波还是挺离谱的。

不过龙虾的爆火却推动了另一种东西：token，即词元。

个人使用最多的就是 codex 了，由于 Antigravity 的歧视，claudecode 的使用额度对我来说还是太麻烦了，中转站更是很难依靠。

不过前几天 claudecode 又火了一次。由于打包时候的误操作，导致源码泄露，听说全是 ai 自己进行操作。所以进行 vibecoding 时候，代码等权限安全问题还是需要重视的。

我还是三月初接触到 codex 这类 agent 工具，由于之前使用的 copilot 基本能够解决代码问题，所以再也没有探索使用过其他工具了，比如 cursor 以及 claudecode。

三月 codex 的 app 出现了，于是便第一次体验了下。刚上手还是一脸懵逼的，毕竟之前从未了解过，只知道一点 agent 概念。后来才了解到 skill 还有 mcp 工具。

从我的理解来说，skill 就是包装过的提示词，可以让 ai 每次使用前先阅读 skill，知道应该如何操作。mcp 就是第三方应用的对外协议，可以让 ai 通过这个操作第三方应用。当然，这个纯属于我的小白理解。

最近各种 skill 爆火，将前女友、著名人物等进行蒸馏，变成 skill 使用，挺难绷住的。不过貌似有一些查找和精读文献 skill 貌似挺好用的。

此外，还有 openai 等推出的AGENT.md，相当于一个统一标准吧。在一个项目目录里，此文件用于告诉 ai 这个项目是什么，以及应该怎么操作等。等你换一个模型或者 agent 时候，依然可以通过阅读这个文件来了解项目，从而节省 token。

AI 的发展速度对我个人来讲还是太快了，大多数人已经告别了古法编程，许多公司面试还会询问是否使用过 agent 工具进行 ai 编程。

不过就业环境貌似变得更加艰巨，现在不仅要懂编程，还要会 ai。本是提升编码效率的工具，却变成了裁员。

还记得下面这句话：

你们搞大模型的就是码奸，你们已经害死前端兄弟了，还要害死后端兄弟，测试兄弟，运维兄弟，害死网安兄弟，害死ic兄弟，最后害死自己害死全人类

谁看到能够绷住。还有蒸馏同事的 skill。

忍不住问一句敢问路在何方～

linux 驱动结束后，又重新学了会 C++，跟着侯捷老师视频过了一遍，后面又学了下 STL 以及现代C++。

学完后本想做个项目，可惜和嵌入式相关的实在太少了。于是又转头学起了 xv6。

此外，一直不知道研究哪方面，主要方向是图像识别。组里全是搞 yolo 的，还得自己找数据集，大一买的游戏本显存还不够，跑不动，实在太难了。

此外还有遥感方向识别，然后相比 yolo，遥感对我来说更是天书，233。

后面再多看点文献找找灵感吧，争取研二暑假前写完小论文，出去实习。