新互联网时代
以互联网泡沫历史为镜，预测AI泡沫破裂后的赢家与输家。作者核心论点：当年专注"互联网本身"的公司大多失败，只有把互联网当作实现目标的工具才能胜出；同理，今天追逐AI本身而非商业目标的企业将重蹈覆辙。具体预测：Apple因几乎不涉足AI反而安全；Microsoft、Meta、Google虽有冲击但可凭其他业务存活；OpenAI和Anthropic将崩溃并被收…
Neward & Associates
Ted Neward 的博客，关于软件架构、编程语言与开发者生态的深度思考。
文章
研究：LLM 默认使用什么语言？
当不指定编程语言时，LLM 默认用什么写代码？本文复现了 Chad Fowler 的经典实验，在本地运行 Qwen、Gemma、GLM 等模型进行测试。结果：Python 是绝对默认项，与云端模型一致。最大发现是 glm-4.7-flash 在 48 个任务中全部失败——输出超长、自我推翻、无法收敛。作者详细记录了适配过程、各模型表现差异，并开放了可复用的…
关于新互联网时代的一些随想
作者将当前 AI 泡沫与 90 年代末互联网泡沫进行类比，核心论点：就像电力从 C 级高管议题变成基础设施、互联网从目标本身变成工具手段一样，AI 也将从"独立目标"降格为"实现目标的工具"。成功不在于设立"首席 AI 官"，而在于把 AI 融入实施策略。作者给出具体预测：Apple 因几乎不涉足 AI 反而安全；Microsoft、Meta、Google…
关于编程代理与IDE，我的一些零散思考
一位有25年经验的资深开发者用编程向导(Wizard)、VB拖拽式开发和IDE崛起三次历史技术争议为参照，剖析当前AI编程代理引发的行业焦虑。他明确表态：编程代理不会消失但远未成熟，真正改变格局的时刻是当代理被深度嵌入IDE时。文中穿插亲身经历的Borland OWL与MFC之争、vi/emacs命令行派与IDE派的论战等鲜活细节，有明确立场、历史旁证和具…
我对编码智能体与IDE的一些随想
一位25年经验的老程序员将当前编码Agent引发的焦虑，类比为历史上三次开发者「被工具取代」的恐慌：代码生成向导、VB拖拽式开发、IDE取代命令行工具。作者亲身经历过Borland C++ OWL与MFC的阵营之争，认为Agent不会消失也不会完全取代IDE——真正的方向是Agent深度嵌入IDE（如直接操控调试器）。他建议开发者自行实验找到与Agent的…
关于初级开发者，我的一些想法
作者用论证者分析、历史类比（70年代计算器进课堂引发的恐慌）和逻辑分析三重框架，有力反驳"AI让初级开发者过时"的流行论调。核心洞见：宣扬初级开发者消亡论的人（AI公司CTO、工具卖家）大多能从这一预言自我实现中获利。作者亲历70-80年代计算器争议——当时教育界同样称计算器会"毁掉一代人的数学能力"，但今天会计师并未被计算器取代，而是用它辅助专业判断，前…
关于数据隐私，我的一些不成熟想法
核心看点：你的文档、邮件、上传文件都可能被服务商拿去训练AI模型，而你面对"全有或全无"的隐私条款几乎没有真正的选择权。作者从Gmail读取用户邮件训练AI的旧事切入，指出大模型时代服务商对数据的利用已从"提取统计数字存入数据库"升级为"理解文本并训练新模型"。以邮件为例——对现代人而言邮件已如水电网般是基础生活设施，数百万人的唯一稳定邮箱就是Gmail—…
关于数据隐私的一些想法
随着LLM崛起，企业上传给第三方SaaS服务商的文档可能被用于训练AI模型。作者以Google十年前扫描Gmail邮件内容被法庭认定为"用户应合理预期"的先例切入，指出当前隐私政策实质是"全有或全无"的强制同意——而邮件等在线服务已近乎现代生活必需品，用户并无真正选择权。核心警告：你的OCR、文档处理等SaaS服务商可能在利用上传的机密数据训练模型，而企业…
研究：角色提示词的真实影响
一位软件工程师亲自设计实验，系统验证 LLM 角色提示词（role prompt）是否真的改变输出。实验分三阶段：先用不同角色（helpful / unhelpful / smart-but-arrogant / dumb-but-eager）问同一问题，发现角色主要改变措辞和语气，事实内容基本一致；再用不同资历等级（初级/高级/首席工程师、律师、医生、甚…
我想我所想：编程智能体与Visual FoxPro的时代呼应
这篇博客将90年代4GL开发工具（FoxPro、Visual Basic）与当今LLM编程智能体做了精妙类比：AI编程智能体可能让个人开发者重获当年"一人搞定全部"的单兵作战能力。作者以亲历的C++开发者与VB开发者之间的"高尔夫球杆"之争为引子，指出智能体生成代码与VB的拖拽式开发有相似之处——便利但隐藏底层细节。但他也敏锐指出关键区别：LLM的非确定性…
裁员心理剖析：当职业成为身份，失去工作意味着什么
当身边不断有人被裁，为什么我们反应如此强烈？作者从LinkedIn一则帖子出发，深入剖析了一个常被忽视的根源：在西方社会，我们从孩提时代就被训练用学校、年级、职业来定义自己——陌生人见面第一句"你是做什么的"就暴露了这种身份与工作的深度捆绑。裁员不只是一份工作的失去，而是对一个人自我认知的直击。作者结合自己三年前的三年"非自愿休假"经历，提出了关键建议：把…
我认为本地部署的LLM比云端服务更好
作者以亲身经历和鲜明立场，力挺本地部署LLM而非云端方案。文章从分布式系统谬误（以2026年Anthropic宕机事件为例）、AI公司经济泡沫（引用Ed Zitron的分析并直言泡沫必然破裂）、数据隐私隐忧（SaaS卖数据前车之鉴）、以及自建技术栈的学习价值四个维度展开。不仅有Ollama配置等实操细节，还讨论了Anthropic封禁OpenClaw等最新…