分类目录归档:好文转载

优秀的 SubReddit 清单

SubReddit 清单

  • SaaS 类
    • r/B2BSaaS(B2B SaaS 人群集中,~8k 成员)
    • r/NoCodeSaaS(无代码 SaaS,~22k 成员)
    • r/micro_saas(微型 SaaS,~10k 成员)
    • r/indiebiz(小体量&个人生意,~24k 成员)
    • r/SaaS(讨论/反馈/支持,~95k 成员)
    • r/startup_resources(工具/模版/手册,~24k 成员)
    • r/LaunchMyStartup(早期发布与反馈,~2k 成员)
    • r/ProductHunters(PH 发现与讨论,~23k 成员)
    • r/saasapps(平台/生态应用,成员数小)
    • r/BootstrappedSaaS(自筹/自启动,~935 成员)
  • 创业类
    • r/startups(最大创业社区,~1.2M 成员)
    • r/SideProject(副业/项目展示,~478k 成员)
    • r/indiehackers(独立开发者,~24k 成员)
    • r/EntrepreneurRideAlong(创业旅程分享,~517k 成员)
    • r/thesidehustle(点子与建议,~79k 成员)
    • r/growmybusiness(增长与扩张,~51k 成员)
    • r/startup(创业创建与增长,~300k 成员)
    • r/startups_promotion(集中自荐区,~3.1k 成员)
    • r/roastmystartup(犀利真反馈,成员数小)
    • r/sweatystartup(轻松创业讨论,成员数小)
    • r/SmallBusiness(日常经营与建议,成员数大)
    • r/Entrepreneur(泛创业与商业,成员数大)
  • 营销类
    • r/SaaSMarketing(从策略到落地,~11k 成员)
    • r/ProductMarketing(定位/叙事/布,~18k 成员)
    • r/MarketingHelp(众包建议与诊断,~16k 成员)
    • r/ecommerce_growth(电商增长(可迁移),~9k 成员)
    • r/email(送达率/MarTech,~11k 成员)
    • r/EmailOutreach(冷邮件技巧,~1k 成员)
    • r/AskGrowth(增长问答,数百成员)
    • r/Marketing(综合营销,成员数大)
    • r/AskMarketing(营销问答,成员数中)
    • r/SocialMedia(社媒策略,成员数大)
    • r/CopyWriting(文案/转化,成员数中)
    • r/Advertising(投放策略,成员数中)
    • r/WebMarketing(SEO/内容,成员数大)
    • r/EmailMarketing(邮件营销,成员数中)
    • r/Sales(销售与漏斗,成员数大)
    • r/PlugYourProduct(直推(先看规则),成员数小)
    • r/GrowthHacking(增长与病毒,成员数中)
  • 技术类
    • r/NextGenAITool(AI 工具展示,~4k 成员)
    • r/webdev(Web 开发,~1.4M 成员)
    • r/JAMstack_dev(落地页与性能,~2k 成员)
    • r/pocketbase(快速后端,~3k 成员)
    • r/SQLServer(多租户/性能,~58k 成员)
    • r/lowcode(流程自动化,~3k 成员)
    • r/DesignCritiques(设计求评,~85k 成员)
    • r/InternetIsBeautiful(创意展示,~16.2M 成员)
  • 测试类
    • r/TestMyApp(早期用户与反馈,~6k 成员)
    • r/AlphaandBetausers(寻找测试者,~10k 成员)
  • 支付类
    • r/stripe(订阅/计费,~19k 成员)
    • r/PaymentProcessing(网关/拒付,~5k 成员)
  • 运营类
    • r/FPandA(预算/收入模型,~53k 成员)
    • r/CustomerService(流程与工具,~39k 成员)
    • r/CustomerValue(价值定价/CS 对齐,成员数小)
    • r/CustomerSuccessHub(CS 社区,成员数小)
  • 融资类
    • r/VentureCapital(基金/募资洞见,成员数大)
    • r/Crowdfunding(众筹策略,成员数中)
    • r/Kickstarter(众筹项目,成员数大)
    • r/startupinvesting(早期投资,~1k 成员)
    • r/SaaSidea(点子分享,成员数小)
    • r/AISaaSHunter(AI SaaS 展示,成员数小)
    • r/LLMO_SaaS(LLM SEO 分发,数百成员)

Reddit增长地图

Refs

[转] 编程十年的感悟

前言

马尔科姆·格拉德威尔的“一万小时定律”指出,持续投入一万小时的努力,足以使人在某个领域达到专家水平。 按照每周20小时的练习量计算,每天大约需要投入3小时,十年左右才能达成这一目标。

从我写下第一行C代码算起,至今已超过十年。 期间,我编写了超过三十万行代码,其中一部分在微信编写的代码,曾服务过超过一亿的用户。

尽管写了这么多代码,我仍不敢自诩为专家。 但多年的“打工”生涯,日复一日地敲代码,也让我积累了不少感悟。 “工多艺熟”,这些感悟既是对编程技术的思考,更是对职场人生的体味。 毕竟,除了最初在学校学习的几年,我的编程生涯几乎都伴随着“打工”的酸甜苦辣(多是苦辣)。

持续学习

虽然大学是从C语言入门编程的,但是我在大学时主修的语言是Java ,毕竟Java是门非常成熟的工业语言,有非常丰富的框架,在国内的企业非常受欢迎,工作岗位也多。

我当时从Java Servlets入门Web开发,再学习了非常流行的JavaEE 企业开发框架SSH, 即 Structs2 1+ Spring 2+ Hibernate 3, Struct2 负责控制逻辑关系,Spring 负责解耦, Hibernate 负责操作数据库.

而到我开始找工作时,SSH的概念就变了, Struct2 被SpringMVC 4所取代, SSH 变成了 SpringMVC + Spring + Hibernate.

到我实习入职蚂蚁金服的时候,发现组里代码库操作数据库的ORM框架用的并不是Hibernate,而是 Ibatis 5, 后面又切换成了新的 MyBatis 6

而蚂蚁金服内部使用的也并不是Spring/SpringMVC, 而是自主研发出发的 Sofa框架 7, Spring 社区后来觉得Spring框架过于重量级,不利于快速开发,又开发了更轻量级的 SpringBoot 8, 而蚂蚁内部又推出了Sofa版本的 Sofaboot 9

去了微信支付后,前期都是在写C++, 使用微信内部自研的svrkit 框架,到后期因为负责数据治理相关项目的缘故,开始使用 Spark + Python + Hive SQL

现在在AWS S3, 因为业务对性能和资源使用有非常高的要求,又开始使用Rust, 而历史业务又是使用Java, 兜兜转转之后,又回到Java的路子上。

细数下来, 这些年来,我写过Java,C++,Python,Rust,Javascript/Typescript 这些语言的生产代码.

除去工作之外, 我还因为学习SICP 学习了Scheme, 因为使用Emacs 而学习了Emacs Lisp, 想做独立开发赚钱学习了Swift, 想感受Ruby on Rails的魅力而学习的Ruby, 还有以前为了压测写的Golang, 还有各种语言对应的框架和库.

自我学习编程以来,学过的编程语言没有10种也有半打了.

我也从来不会把自己定义为某门语言的程序员,如Java程序员,C++程序员等等, 我只叫自己做Software Development Engineer. 语言从来只是工具,只要你持续学习,遇到新的场景,自然就会学习新的编程语言了.

计算机的世界日新月异,可能几个月就会出个新框架,几年又会流行一门新语言,只有持续学习,才能持续保持自己的竞争力。

学好英语

领袖常说,「东升西降」,虽然不知道此种变化何时才能实现,但起码说明,目前是「西尚在上,东尚在下」,在计算机领域,尤其如此。

最前沿的技术都是英文资料,英语又是世界通行的语言,来自不同国家的开发者又会不约而同地使用英语来交流, 因此学好英语既可以了解最新的技术潮流,又可以融入社区,建立自己的影响力。

疫情之后,越来越多的公司都开始推行远程办公,从全世界招聘开发者. 这就意味着如果你英文过硬,甚至可以离开一线城市,避免高额的生活开销,在老家工作,陪伴在父母身边,同时赚取外汇;这对于饱受996困扰的程序员来说,未尝不是一条出路.

于我个人而言,坚持学习英语可能是我收获最大的投资之一。

熟悉我的朋友,尤其是我的高中同学可能知道,十年以前,我的英文可以说着实挺烂的: 满分150分的英语,只考个及格的90分可谓是家常便饭,后来也只会笨学英语,到高三的时候能考个120分已经是巅峰水平。

但上大学之后,我也没有就此懈怠放下英语,大一还每天去晨读英语。

没有口语交流的条件,就自己创造,去网上找人聊天, 当时还在一个叫 Interpals 10 聊天网站认识了全世界好多的人, 其中还有一个是年龄相仿的土耳其女孩,我们还加了Facebook, 经常用Skype 视频聊天.

大学毕业后就没有那么多的时间闲聊后就断了联系, 最近看Facebook的动态,看她也穿上婚纱了.

工作后也一直阅读英文的技术文章,用英文搜索内容,在Stackoverflow 和 GitHub 用英文回答问题,在Discord 的英语学习频道找人聊天, 把电脑和手机系统语言都换成英文的,从学习英语变成用英语。

后来在机缘巧合之下,从国内找到了加拿大AWS的工作,幸而有机会来加.

人们常说,路应该要越走越宽,而不是越走越窄;

而在我看来,英语就是夜里走路时手上拿着的手电筒,可以让我们走自己的路的同时, 扫一下旁边那条道的情况,需要时及时转向,不至于一条路走到黑.

独立思考

微信以前一直有发最新iPhone手机的传统,但是那已经是4年前的美好时光了。

记得2021年是小龙明确年会不会发手机的第一年,他当时透露,那一年会发个铝片。

当时同事之间还在讨论,iPhone也是一块铝片冲压而成的嘛,那发的是否还是iPhone呢,不发手机只是烟雾弹?

拆开年会礼物之后发现,的确是一块铝片,上面写着「2022保持独立思考」.

{{

}}

小龙一直强调「独立思考」对微信的重要性,认为如果要选择一个最重要的品质,他会选择「独立思考」。

上级说的不一定是对的,老师说的不一定是对,学术机构说的也不一定是对,媒体说的也不一定是对,声音大的更不一定是对,毕竟有理不在言高。

比如微服务架构非常流行,许多公司都在搞微服务,那么单体架构是否就应该不使用?

作为初创公司或小团队,新业务是否要上微服务架构呢?还是先使用单体架构,业务发展起来再迁移到服务呢?

开发过程免不了要做各种决策,比如技术选型,针对你的需求,你可能会找到一打「看似」符合要求的组件, 可能还会去网上找找对各个组件的评价,会发现众说纷纭,就需要自己独立对每个组件做出分析,找出其优劣,再结合自身团队的特点,做出决策.

关于独立思考,我最喜欢的是一句话是HBO出品短剧《切尔诺贝利》里面, 科学家瓦列里·列加索夫希望克格勃释放调查真相同事乌拉娜·霍缪克的要求,说可以保证她是没问题的,克格勃头子回答的那句话:

Trust, but verify.(相信,但要核实)

先跑起来再说

这句话还有一个广为人知的变种:「又不是不能用」

很多的程序员都是完美主义者,尤其是读过《重构》和《设计模式》的程序员,会倾向于把很多时间来优化代码,做重构。

以前的我也会有类似的冲动,总会想时间去优化代码, 但是项目肝多了之后,有种强烈的感觉,还是先把MVP上线,及早让用户体验。

如果没有用户使用,再好再漂亮的代码也没有任何意义了。

所以经常看到社区有人问做副业的时候,应该用什么语言和框架,PHP/Python/Ruby 会不会太慢,我的观点一直都是,先做个原型跑起来,先找到第一个用户再说。

当运行速度成为瓶颈时, 你的业务已经非常大,肯定有足够的钱可以招一打的程序员把你的项目换成Golang/Java了。

对此,我很赞同坐我旁边大佬关于代码质量的说法:

make it run, make it fast, make it beautiful.

最近在做副业的尝试,有个深刻的体会,技术可能是商业里面最不重要的。

从零把产品做出来,推广给用户,用户只会关注你的产品是否好用,能否解决他们的问题.

他们既不会关注你是用C++/Java还是Javascript 写的,也不会关注你代码写得是否优雅,与其执着于技术选型,不如先把产品干出来让用户试用。

顺手的才是最好的

经常会看到有人在社区提问,什么语言最好,什么框架最好,什么编辑器最好,什么操作系统最好。

「最好」是个相当主观的结论,也并没有针对所有场景的「最好」的解决方案, 但是经常能看到社区有人因为哪个语言更好而吵起来.

或者有人在分享A的时候,有人会在下面回复B/C/D更好, 然后又争吵起来.

让不禁让我想起《社会性动物》这本著名的社会心理学著作里面提到的团队认同现象, 当球迷与某支球队产生强烈的认同感后,会将球队视为自我认同的一部分,这里他们会:

  1. 用「我们」而不是「他们」来称呼球队
  2. 将球队的成功视为个人的成功
  3. 对批评球队的言论产生防御性反应,将这些批评视为对自我的攻击

如果有人问我这个问题,我会回答「你顺手熟悉的工具的最好」。

即使是出于乐趣,编程的目的还是利用计算机解决问题,而解决问题最好的工具就是你最熟悉的工具。

除非你了解的工具不适用于你的问题,那么自然就需要一个新工具,也不要削足适履,矫枉过正。

当然,如果是为了满足求知欲而想去学习一个新的语言,那选择你感兴趣的就可以了。

当初在2017年学习Rust, 也只是因为大四没有课,时间充裕, 想学点有趣的新东西,那时候Rust1.0才发布2年, 可没指望能靠Rust找到工作

记不清在哪里看过的一段话:

我也曾问过自己类似的问题:

  1. 是不是好的东西就能流行?不一定
  2. 是不是我喜欢的东西就是好的东西?不一定
  3. 我会不会花时间精力在一个不一定会流行但是我喜欢的东西上?会

多与人交流

程序员固然是和机器打交道,但是本质解决的还是人的问题.

当初学习编程的时候,曾经有个误区,认为自己只要把技术搞好,就可以不去关心什么「人情世故」。

因此初入职场之后,我既是这么持有这样的想法,又是这样行动的,虽然不至于对其他人冷脸相对,但是难免会如好友形容那般:「孤傲」

但是被毒打时间久了才会发现,无论是在国内或国外,都难免会有「人情世故」,用英文来说,那叫 network and connection.

即使我技术能力过硬,也需要被人见到才行,和同事领导相处关系好,才可以在做出成绩的时候,「花花轿子被众人抬」。

所以我现在都是有事没事都和同事们聊天,既可以提升下熟悉度,也可以了解到许多部门八卦, 还可以从同事们抱怨中找到潜在优化点,践行自己「Work hard and be nice to people」的理念.

这行做久了,会发现软件工程其实说到底,就是人的系统工程。

代码不是万能的

程序写多了之后就会有种幻觉,就是觉得什么事情都可以用代码来解决。

手里拿着锤子的时候,把什么都当成钉子来砸。

被毒打多才认清的事实就是,有很多事情是无法用代码来解决,代码只是个工具,只能在个合适的场景使用, 避免路径依赖.

酒香也怕巷子深,只会写代码没啥用,还要写文章,在公司内部做分享,让别人能「看到你」。

编程肝项目的专业能力固然重要,但是也要有营销自己的软实力,就像一位长者说的那样: 两手抓,两手都要硬.

不知道是中国人讲究谦虚内敛的品质,还是程序员「木讷呆板」的刻板印象,导致大家都不怎么营销自己。

有事没事和老板聊下天,增进下交流,经常露个脸,可能比肝十个项目还有用。

与优秀的人共事

从业多年,去过蚂蚁金服,微信支付和AWS 搬砖, 和各种各样的同事都共事过,有个越发强烈的感悟:

要与优秀的人共事

不仅能从他们身上学到非常到的优点,提升技术能力,可以学到最佳实践和工程经验,在Code Review 的时候可以学到更好的编程方式,遇到问题时又有靠谱的队友帮忙和指导。

由优秀的程序员开发出来的系统的独特之处,知道什么叫简单好用的系统,形成自己的技术品味。

品味与美感这个词是很抽象,但是用过了好用的系统,自然就不会对那些粗制滥造,还靠老板背书强行推广的系统感兴趣。

而提高技术品味在提高我们的技术认知的前提下,又能反过来帮我们提高设计能力.

和优秀的同事共事的另外一个好处是可以建立高质量的人脉网络,利于职业发展,跳槽换赛道也多个选择。

虽然初始公司也有优秀的开发者,但是平均而言,大公司优秀程序员的比例会更高,毕竟他们更有竞争力的薪资福利,自然也有更高的招聘门槛。

比如微信就有所谓的面试委员会,除了招聘部门的面试官之外,还要通过面委面试官的考核,避免为了快速招人而降低标准。

所以个人建议应届毕业生,有机会还是去大公司,见识下。

虽然离职微信快两年了,我仍然想念当初同组共事的同事们,他们真的是技术过硬,人又超nice, 还乐于帮忙.

正如孔子所言:与善人居,如入兰芷之室,久而不闻其香,则与之化矣;与恶人居,如入鲍鱼之肆,久而不闻其臭,亦与之化矣

身体是一切的本钱

编程这么多年,落下一堆的职业病。

大学时候就有的鼠标手(腱鞘炎), 工作几年之后「喜提」腰椎间盘突出,久坐下半身会麻痹,还有我曾经浓密黝黑的头发,现在也日渐凋零。

因为腾讯总部有免费的健身房,所以我基本工作日都会去健身房薅公司羊毛,2天有氧慢跑,2天无氧器械,坚持了快3年。 也开始注意自己的饮食,尽量少油少糖不喝酒。

健身虽然不是包治百病,但是起码人显得有精神了,也有精力应付高强度的工作了。

只有失去才会懂得珍惜,也真的只有在开始吃药,去医院复诊,才会开始注意身体。

虽然编程很有趣,虽然养家很重要,但是还是要注意身体,毕竟身体是一切的本钱,垮就没有其他的精彩故事了。

总结

无论是编程,还是其他的技能,我感觉都是「马太效应」,你学得越多,你懂得越多,再学新的东西,你就会学得越快。

代码写多了才意识到,程序员的竞争力并不是写代码,也并不是哪门语言或者框架, 其核心竞争力是通过技术解决问题的能力,又何必再去拘泥于哪门具体的编程语言或技术呢。

希望编程十年只是个起点,十年后可以再写一篇「编程二十年的感悟」

推荐阅读

来源 编程十年的感悟 作者 Ramsay

2025年Gartner十大战略性技术趋势

Gartner研究副总裁高挺(Arnold Gao)表示:“今年的重要战略技术趋势涵盖了AI的必要事项和风险,以及计算技术和人机协同等前沿趋势。追踪这些趋势将帮助IT领导者以负责任、和合乎道德的创新方式塑造企业机构的未来。”

以下是 2024 年 10 月 22 日 Gartner 发布的 2025 年重要战略技术趋势:

  • 决策代理型人工智能(Agentic AI)
  • 人工智能治理技术平台(AI Governance Platforms)
  • 虚假信息安全(Disinformation Security)
  • 后量子密码学(Postquantum Cryptography)
  • 环境隐形智能(Ambient Invisible Intelligence)
  • 节能计算(Energy-Efficient Computing)
  • 混合计算(Hybrid Computing)
  • 空间计算(Spatial Computing)
  • 多功能机器人(Polyfunctional Robots)
  • 神经增强(Neurological Enhancement)

2025年重要战略技术趋势

决策代理型人工智能(Agentic AI)

代理型AI通过自主规划和采取行动实现用户定义的目标。代理型AI为实现能够分担和补充人类工作的虚拟劳动力带来了希望。Gartner 预测,到2028年,至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出,而2024年这一比例为0%。这项技术的目标导向型功能将实现适应性更强、能够完成各种任务的软件系统。

代理型AI有望实现企业首席信息官(CIO)提高生产力的愿望。这一动机促使企业与厂商探索、开创和建立能够提供稳健、安全和可信的代理型AI所需的技术和实践。

行业应用:

  • 个人助理:如财务规划AI,可根据用户收入与支出模式,直接执行最佳投资策略。
  • 企业管理:在供应链管理中,Agentic AI能够动态调整库存和物流策略,以应对市场变化。

人工智能治理技术平台(AI Governance Platforms)

随着AI的广泛应用,模型偏见、不透明性等问题对信任构成威胁。AI治理平台将通过模型透明度、道德审查和可解释性提升信任度,防止生成有害或不道德的内容输出。

技术落地:

  • 模型可解释性:确保AI决策过程清晰可追溯。
  • 偏见检测工具:识别并纠正模型中的隐性偏见。
  • 行业规范化:推动AI治理标准化,加强对敏感领域AI应用的监管。

Gartner预测,到2028年,采用综合AI治理平台的企业将比没有这类系统的企业减少40%与AI相关的伦理事件。

虚假信息安全(Disinformation Security)

虚假信息安全是一个新兴技术类别。该技术能够系统地辨别信任度,旨在提供一个能够确保信息完整性、评估真实性、防止冒名顶替和追踪有害信息传播的方法体系。Gartner预测,到2028年,将有50%的企业开始采用专为应对虚假信息安全用例而设计的产品、服务或功能,而目前这一比例还不到 5%。

AI和机器学习工具的广泛可用性和高级状态被用于恶意目的,预计将增加针对企业的虚假信息事件数量。如果这种趋势不被加以控制,那么虚假信息可能会对企业造成重大且持久的损害。

应用场景:

  • 媒体审查:新闻机构可利用该技术验证内容真实性。
  • 企业声誉管理:实时监控并应对恶意虚假信息攻击。
  • 司法取证:为法庭提供对合成媒体的技术验证支持。

后量子密码学(Postquantum Cryptography)

后量子密码学能够保护数据免受量子计算解密风险。根据量子计算过去几年的发展情况,目前广泛使用的几种传统加密技术将被淘汰。由于改变加密方法并非易事,企业必须有更长的准备时间,才能为一切敏感或机密信息提供强有力的保护。

行业影响:

  • 金融行业:确保银行与交易系统的数据安全。
  • 通信安全:加密敏感通信内容,避免数据泄露。
  • 政府机构:保护国家机密,抵御量子计算威胁。

Gartner预测,到2029年,量子计算技术的进步将使大多数传统的非对称加密技术变得不安全。

环境隐形智能(Ambient Invisible Intelligence)

环境隐形智能是由成本极低、体积小巧的智能标签和传感器实现的,这些传感器能够提供大规模、经济实惠的的追踪和传感。长远来看,环境隐形智能将使传感器和智能技术无缝融入我们的日常生活中。

典型应用:

  • 供应链优化:实时监测货物位置、温度和湿度。
  • 资产管理:跟踪企业固定资产的状态和位置。
  • 工业物联网:提高工厂运营透明度,优化生产效率。

到2027年,环境隐形智能的早期示例将以解决当前问题为主,例如零售库存检查或易腐货物物流等,通过实现低成本的实时物品追踪和感知来提高可见性和效率。

节能计算(Energy-Efficient Computing)

IT以多种方式影响可持续性。在2024年,碳足迹是大多数IT组织的首要考虑因素。计算密集型应用,例如AI训练、模拟、优化和媒体渲染等由于能耗最高而可能成为企业碳足迹“大户”。

发展方向:

  • 绿色数据中心:通过优化冷却系统和能源管理降低碳排放。
  • 算法重构:针对能源密集型应用优化代码效率。
  • 光学和神经形态计算:探索更高效的计算架构。

预计从2020年代末开始将出现一些新的计算技术,如光学、神经形态和新型加速器等。这些新技术将被专门用于特殊任务,例如AI和优化,并显著降低能耗。

混合计算(Hybrid Computing)

新的计算范式正在不断涌现,包括中央处理单元、图形处理单元、边缘、特定应用集成电路、神经形态以及经典量子计算、光学计算范式。混合计算结合不同的计算、存储和网络机制解决计算问题。这种计算形式能够帮助企业探索和解决问题,使AI等技术能够突破当前的技术限制。混合计算将被用来创建比传统环境更高效的变革性创新环境。

未来计算体系将整合CPU、GPU、边缘计算、量子计算、光学计算等多种技术,实现协同计算。组织需要评估并部署最适合其需求的计算框架。

应用趋势:

  • 精准医疗:通过量子计算模拟药物反应。
  • 智能制造:边缘计算实时分析生产数据,提高生产灵活性。
  • 超大规模AI模型训练:GPU与量子计算联合加速训练过程。

空间计算与增强现实(Spatial Computing)

空间计算利用增强现实和虚拟现实等技术,以数字方式增强物理世界。它将实体和虚拟体验之间的交互提升到一个新的级别。在未来五到七年内,空间计算的使用将通过简化工作流程和增强协作能力来提高企业效率。

前景展望:

  • 智能工厂:工人通过AR眼镜实时获取设备维护信息。
  • 远程医疗:医生通过空间计算与患者共享三维诊断模型。
  • 沉浸式教育:为学生提供交互式虚拟实验室体验。

Gartner 预测,到2033年,空间计算市场将从2023年的1100亿美元增长至1.7万亿美元。

多功能机器人(Polyfunctional Robots)

多功能机器人能够执行多项任务,它们正在取代为重复执行一种任务而专门设计的特定任务机器人。这种新型机器人的功能性能够提高效率和投资回报率(ROI)。多功能机器人可以与人类一起协作,能够快速部署和轻松扩展。

技术进展:

  • 服务业:为家庭提供清洁、监控等多任务服务。
  • 农业:一台机器人可完成种植、喷洒与收获。
  • 灾难救援:集成多种功能,用于搜索与救援任务。

Gartner预测,到2030年,80%的人类将每天与智能机器人打交道,而目前这一比例还不到10%。

神经增强(Neurological Enhancement)

神经增强利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力。这项技术能够使用单向脑机接口或双向脑机接口(BBMI)读取人的大脑,在人类技能提升、下一代营销和提升表现这三个主要领域具有巨大潜力。神经增强将提高人类的认知能力,帮助品牌了解消费者的想法和感受并增强人类的神经功能,从而获得最佳的结果。

Gartner预测,到2030年, 30%的知识工作者将通过BBMI等技术(资金来源包括雇主和个人)提升自己的能力,并凭借这些技术来适应工作场所中AI的崛起。这一比例在2024年还不到 1%。

潜在价值:

  • 康复医学:帮助中风患者恢复运动能力。
  • 学习增强:提高人类对复杂信息的理解与记忆能力。
  • 交互创新:通过脑机接口实现直接的人机互动。

今年的重要战略技术趋势强调了那些将在未来10年内给CIO和其他IT领导人带来重大变革与机遇的趋势。

References

2024年Gartner十大战略性技术趋势

这些战略性技术趋势将在未来三年深刻影响企业的商业和技术决策

Gartner建议企业评估每个技术趋势的影响和收益,明确哪些创新技术或组合将对企业的成功产生最显著影响。

十大技术

1. AI信任、风险和安全管理(AI TRiSM)(AI Trust, Risk and Security Management)

AI Trism 指“AI Trust,Risk,Security Management”,是一组关于AI信任、风险、安全管理的架构性趋势,比较简单的说法是“AI治理”。

越来越多的人工智能成为工作中不可或缺的一部分,尤其是在生成式人工智能爆火的今天。一旦我们缺乏对人工智能模型有效的治理,实际上就存在人工智能技术“失控”的风险。对于企业来说,人工智能在整个生命周期中可能都会有一些安全风险,从最早的“训练数据投毒”,到应用生成式人工智能时的“提示词攻击”,从各个方面来讲,人工智能有很多风险敞口。

基于这样的现实情况,Gartner提出这套“AI Trust”框架。它关注的是人工智能模型的治理,以及公平性、可解释性、透明度、数据保护等,由6个模块组成,分别是:模型运维(ModelOps)、主动数据保护、AI特定安全、模型监控(包括对数据漂移、模型漂移和/或意外结果的监控)以及第三方模型和应用输入与输出风险控制工具。这是AI Trism连续第二年入选“十大趋势”。

2. 持续威胁暴露管理(CTEM) (Continuous Threat Exposure Management)

CTEM指“Continuous Threat Exposure Management”,是Gartner提出的安全态势修复和改进的框架,其与传统安全技术的区别在于:

不是指单纯从技术上去修复一个安全漏洞,而更加关注业务层面的风险暴露面,包含五个模块:Scoping(范围界定)、Discovery(发现)、prioritization(优先级排序)、Validation(验证)、Mobilizatlon(动员)。

3. 可持续技术(Sustainable Technology)

可持续技术是一个数字解决方案框架,其用途是实现能够支持长期生态平衡与人权的环境、社会和治理(ESG)成果。人工智能、加密货币、物联网、云计算等技术的使用正在引发人们对相关能源消耗与环境影响的关注。因此,提高使用IT时的效率、循环性与可持续性变得更加重要。

Gartner预测,到2025年,75%的组织都会面临持续的电力短缺,这种电力短缺会加速推动可持续IT技术的发展。到2027年,25%的CIO(首席信息官)的个人薪酬将与他们对可持续技术的影响挂钩。

4. 平台工程(Platform Engineering)

平台工程指的是通过一系列工具和流程,为企业的软件开发团队提供一个自助开发门户,或者称之为内部开发平台。这个平台可以涵盖应用程序整个生命周期里所有的操作,但它需要由一个专门的平台工程团队去创建和维护。

这跟传统的开发有什么区别呢?传统开发都是项目制,很多开发人员是根据业务部门的需求做定制化开发。这导致了一个问题,比如一个企业开发了3个应用,3个应用里有很多功能是类似的,那么就会有重复开发的资源浪费问题。

平台工程更像是开一家自助餐厅,顾客可以根据自己的要求去挑选合适的菜品,就是所谓的“自助式服务”。这样可以在短时间内满足需求、提升开发效率,同时可以比较大限度地规避菜品重复的浪费问题。餐厅里的厨师就变成了“平台工程师”,这也是为什么平台工程要有一个专门的团队去维护。

平台工程有3个关键词:可组装、可复用、可配置。本质上它背后的思想就是把软件开发从项目管理的思维转化到产品管理的思维,把本来相对独立的开发项目流程模块化和集中化。

5. AI辅助开发(AI-Augmented Development)

AI增强开发指使用生成式人工智能、机器学习等AI技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试。主要包括:AI代码生成、AI增强测试、从设计到代码的过程。

在第一个模块里进行“AI代码生成”,对于下面几种场景特别有帮助:样板代码、重构代码,以及对旧的框架或编程语言进行学习。

“AI增强测试”即会有很多测试任务逐渐被AI开发替代,主要集中在3个方面:编写测试代码、生成测试数据、生成单元测试中的“测试桩”。

从设计到代码,在某种意义上是人工智能参与整个开发全生命周期的过程。目前还没有完全实现,属于对未来的展望。

6. 行业云平台(Industry Cloud Platforms)

Gartner预测,到2027年,将有超过70%的企业使用行业云平台(ICP)加速其业务计划,而2023年的这一比例还不到15%。ICP通过可组合功能将底层IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)服务整合成全套产品,推动与行业相关的业务成果。这些功能通常包括行业数据编织、打包业务功能库、组合工具和其他平台创新功能。

换句话讲,即在传统的“云”上加一层“业务模块层”。它之所以会成为趋势,因为现在企业更关注在“云”投资可以如何产生可量化的商业价值,而不是像以前只是为了达到技术和基础设施改进的目的。“行业云平台”有两大特征:可组装、模块化。

它实际上是把一些通用的业务能力模块化之后放在“公有云”上,然后让它重新排列组合进行组装。根据现在的整理,我们在超过20个行业当中找到了大概有超过270个“行业云平台”,以下是大致的分布。

7. 智能应用(Intelligent Applications)

Gartner将智能应用中的“智能”定义为自主做出适当响应的习得性适应能力。在许多用例中,这种智能被用于更好地增强工作或提高工作的自动化程度。作为一种基础能力,应用中的智能包含各种基于人工智能的服务,如机器学习、向量存储和连接数据等。

在2023年Gartner首席执行官(CEO)和业务高管调查中,26%的CEO认为对企业机构破坏力最大的风险是人才短缺。吸引和留住人才是CEO在人力资源方面的首要任务,而人工智能被认为是未来3年对他们所在行业影响最大的技术。

其目标是最终成为可以像人类一样去思考、判断和适应环境的应用。这种智能应用自适应的学习能力,背后实际上是包含各种基于人工智能的服务,如机器学习、语意引擎、连接数据等。比如苹果手机或苹果手表有一个“优化充电”的功能,即根据用户每天的充电习惯,通过机器学习的方式找到规律,比如起床时间、出门时间,然后在你出门之前一个小时左右才充电到100%。

这就是通过“学习适应的模式”去改变,让手机寿命更长一点。像辅助驾驶/自动驾驶,包括一些做机器人的公司,如特斯拉的AI机器人,本质上也是一种智能应用。

一个有意思的例子是“AI读心术”。在2023年5月,美国得克萨斯州的奥斯汀分校研究团队在《自然·神经科学》杂志上发表文章,公布了一个基于AI预训练大模型的大脑活动解码器,它可以将大脑活动转化为连续的文本流,通过一种非侵入式的方法学会“读心术”。实际上目前的识别率虽然不算特别高,但还是很有意思。

8. 普惠型生成式AI(Democratized Generative AI)

生成式人工智能应用可以让企业用户访问并使用大量内部和外部信息源,这意味着生成式人工智能的快速采用将极大地促进企业知识和技能的全民化。

Gartner预测:到 2026年超过80%的企业将使用生成式人工智能的API(应用程序编程接口)或模型,或在生产环境中部署支持生成式人工智能的应用,而在2023年初这一比例不到5%。

未来生成式人工智能平台的入门门槛会变得非常低,几乎可以为所有人提供“生成、创造、编写数字内容”的能力。入门门槛低,意味着成本也低。这个“低成本”实际上还能够提高生产力,取代或辅助一些工作,用来研发一些新的产品。

举个例子,二手车零售商CarMax用微软Azure OpenAI的服务,把万余条“客户评论”汇总成一个简短的描述,包括它库存里每种汽车的品牌、型号、年份,以及一些关键评论的要点。

对于商业用户来说,如果我们将来可以无处不在地获取以前不可能获得的知识和技术,那么这预示着一波新的生产力浪潮即将到来。“云”和“开源”的融合会使生成式人工智能更加民主化,会超越只是某些大型科技巨头能够掌握这件事的局限性。但它也有一个问题,即这种不受限制地获取知识和技能的方式,必须以治理和风险管理作为基础。

9. 增强型互联员工(Augmented Connected Workforce)

增强型互联员工队伍(ACWF)是一种优化员工价值的战略。ACWF使用智能应用和分析,提供助力员工队伍体验、福祉和自身技能发展的日常环境与指导。

其关键的核心在于提供员工的数字体验。如何用人工智能“增强”?它指的是,对从终端应用知识库甚至是员工情绪中提取出的数据进行接近实时的处理和反馈。比如,企业从员工在线工作的时间,包括邮件里的措词、访问各个应用的数据,分析出员工目前的工作状态和压力。另外一个角度是,从员工在某些系统里逗留的时间、所做的操作,可以看到企业里需要改善的流程,甚至找到一些“员工的离职倾向”等。这里要考虑“安全和隐私”问题。但它的一个要点是用人工智能的方式对员工进行关怀,人工智能最后不会取代人类的关怀,但是可以增强,至少给人类提供一些数据方面的支撑。

10. 机器客户(Machine Customers)

机器客户(也被称为“客户机器人”)是一种可以自主协商并购买商品和服务以换取报酬的非人类经济行为体。到2028年,将有150亿台联网产品具备成为机器客户的潜力,这一数字还将在之后的几年增加数十亿。到2030年,该增长趋势将带来数万亿美元的收入,其重要性最终将超过数字商务的出现。

在战略上应考虑为这些算法和设备提供便利甚至创造新型客户机器人的机会等。Gartner预测:到2027年,超过50%的销售和服务中心将接听机器客户的电话。

这个“机器客户”当然不是一蹴而就的,它的整个进化过程分成3个阶段:

第一,人类主导,由机器通过一定的规则去购买特定的商品。

第二,人类和机器共同主导,优化购买的选择,最终由机器根据规则执行购买操作。第一个阶段已经实现了,第二个阶段也已经实现了一部分了。

第三,机器推测人类的需求,根据规则、场景和偏好进行自主化购买。

一个有意思的案例是,前不久OpenAI的一位创始人发表TED演讲,演讲之前他做了一件事:用聊天机器人ChatGPT和文生图工具Dall·E帮他准备晚餐的菜单,然后用Dall·E把晚餐的菜单文字转化为图片的请柬,最后用ChatGPT创建一个“购物清单”。

三大主题

每个趋势都与以下一个或多个关键主题相关:

  • 保护和维护过去及未来的投资
  • 为合适的相关方在适当时机提供合适的解决方案
  • 为内外部客户创造与时俱进的价值

主题一: 投资保护

主题二: 构建者生态崛起

主题三: 价值实现

  • 通过以下方式提升利益相关方体验,拓展收入增长渠道:

    • 持续适应内外部客户需求变化,形成价值创造和交付的良性循环
    • 重视算法驱动的机器客户群体,其影响力正快速增长
    • 有序开放快速迭代的数字工具,包括生成式AI、人才培养、技能提升等增强和自动化领域
  • 该主题相关的IT趋势包括:

给同行的3点建议

  1. Gartner年度战略性技术趋势研究有助于你确定投资优先级,特别是在AI时代。
  2. 2024年的趋势带来一个或多个关键收益:保护你的投资、优化智能应用/解决方案构建者的崛起以及实现更大的价值。
  3. 规划合适的技术组合以实现未来几年CEO和CIO的目标。

References

深度解析根技术、根产业及发展格局

根技术是指那些能够催生和支撑一系列衍生技术的基础性技术,它们在科技发展中起着关键的作用。了解根技术的基本概念对于把握技术发展趋势和方向具有重要意义。

一、根技术与根产业释义

鉴于主流学术界以及政策制定部门至今还很少关注到根技术、根产业这样极为重要的问题,几乎还看不到有价值的研究成果,为便于对相关问题的阐述,本文对根技术、根产业做一些释义工作。

所谓根技术是指能够衍生出并支撑着一个或多个技术簇的技术,可以为整个技术树成长的各个环节及末端持续赋能。根技术具有三大属性:一是技术全新性。主要来自颠覆性技术、突破性技术和新技术,是典型的“从0到1”的科研成果。这种全新属性,使其实现了对旧的根技术的全面颠覆或跨越,再造或重构了其所波及领域的底层技术逻辑,或者产生了新的技术范式,创立了新的底层技术逻辑。二是技术高分蘖性。一个根技术可以同时蘖生出一个乃至多个枝干技术,进而形成“独根成林”之生态,快速产生从技术创新到颠覆多个产业应用模式的爆发效果。三是技术多维应用性。一项根技术通常具有相当程度的泛在性,不仅对其自身领域具有颠覆性、突破性和新创性,且对相关产业领域技术产生重大影响,重塑相关领域技术格局,具有典型的指数效应。

根产业是根技术的产业化结果,是指依据根技术建立的产业链“根部”部分。根产业具有三个显著特征:一是共性架构性。根产业一般不生产面向市场终端的产品或服务,而是以根技术为核心搭建起一个新的产业基础或共性体系,包括技术实现、工艺流程、统一标准、商业模式等。根产业的这种属性,使其对整个产业链具有完全的掌控力,可以精准地“断枝”“去冗”。二是超强稳定性。根产业一旦形成,通常在其全生命周期都会保持相对稳定,由其衍生出的干产业、枝产业可能会不断更新,甚至淘汰,但根产业部分则持续生机勃勃,这就使根产业表现出“根部长青”的活力。三是多向赋能性。根产业是多个相关产业之根,同一根产业之上可以演化出多姿多彩的干、枝、杈、叶、花、果等,具有多向赋能性。

由于根技术与根产业的特殊属性,决定了基于根技术形成的根产业,不仅具有产业主导效应,还具有显著的产业回顾效应、产业旁侧效应和前向效应,在创造新产业的同时,对传统产业、相关产业、未来产业进行颠覆式创新。

因此,各个国家在国际技术、产业竞争中,表面上是创新链、产业链和价值链竞争,深层次则是根技术、根产业的竞争。哪个国家或经济体掌控的根技术、根产业数量越多,质量越高,就会在相关领域的竞争中占据绝对优势,甚至会形成“根霸权”。换言之,当今世界已经发展到“得根技术者得根产业,得根产业者得‘根霸权’”的时代。

二、美国的“断根之策”与我国的“无根之痛”

研究根技术与根产业,一个无法回避的问题就是2018年以来美国对我国技术及产业的“断根之策”与我国自身技术及产业的“无根之痛”。

2018年美国特朗普政府发动贸易战,之后很快就演化成了科技战。在贸易战阶段,我国还可以从容应对,但到了科技战阶段,从大量关键核心技术突然被“卡脖子”,进而到一些美国“头部企业”祭出“根技术”脱钩、“根产业”断链,我们突然发现自身几十年形成的产业布局及发展能力,主体上是“嫁接”在美西方掌控的根技术、根产业之上,无根之繁荣已然是不可持续的,“无根之痛”已经成为我国技术创新、产业创新最大的软肋。

美国为何有底气发动对我国的全面压制,甚至对我国企业及产业进行“长臂管辖”?

一是美国具有强大的根技术、根产业体系,具备了实施“断根之策”的能力。初步梳理一下,美国掌控的根技术及根产业,多达28项之多。如:Android系统是安卓手机行业里的“根”;windows操作系统是PC电脑的“根”;ARM架构是全球计算机芯片行业的“根”;Linux开源体系是很多软件服务的“根”;Raspberry Pi是各类硬件系统的“根”;Wordpress是很多个人网站的“根”;13台“根”服务器是互联网的“根”;以太坊的ERC20协议是很多加密货币的“根”;大模型是强人工智能的“根”;基因编辑是生命科学的“根”;等等。如此多的根技术、根产业,为美国在多个领域确立了“予取予夺”的绝对优势。

二是美国害怕我国发展根技术、根产业,欲利用其综合优势在我国根技术、根产业未萌之时给予“断根”打击。从宏观上看,2015年我国推出《中国制造2025》是引发美西方恐慌之源头,特别是“三步走”的安排(2025年迈入制造强国行列,2035年达到世界制造强国中等水平,2049年综合实力进入世界制造强国之列),使美国感受到了其霸权可能受到的威胁。从微观上看,华为公司5G网络技术的突破及产业化,让美国切身感受到了中国不仅仅要“筑根”,而且已经成功地筑起了5G网络之根,新一代移动通信的创新链、产业链和价值链将由中国企业主导。这对于靠根技术、根产业控制世界的美国来说,引发的恐慌可想而知。

从美国的“断根之策”到我国的“无根之痛”,都充分说明了一件事——把自己的技术体系、产业体系建立在他人的根技术、根产业之上,不仅是靠不住的,且是极其危险的。要有效规避“根霸权”压迫,我国未来技术创新和产业创造,就不能只从某些“环节”入手,而要从“根”抓起,即加大“根技术”研发投入力度,并以“根技术”为基础建立以我为主的“根产业”,实现“换道超车”和反制的实力。

三、我国根技术、根产业突破方向研判

对根技术、根产业突破方向进行研判,是一件非常困难的事情。根据专利文献定量分析、专家专业判断、风险投资强度以及国际主要经济体(美国、德国、日本)的未来产业布局安排和国内相关累积能力、规划、布局,并综合国内外相关智库研究成果,我们认为未来5~15年左右可能成为根技术、根产业重点方向的是未来智能、未来健康、未来能源和未来材料四个领域。

一是未来智能领域。随着宽带物联网、5G/6G、强人工智能交汇推动的加快,信息采集技术、信息传输技术和信息处理技术正在发生跃迁式变化,强人工智能技术及产业、机器人技术及产业、云计算技术及产业、6G网络技术及产业、物联网技术及产业、区块链技术及产业、量子技术及产业,将共同引发一系列的新产业、爆发性产业、战略性产业。我国在这个领域,总体水平在世界第二梯队,量子技术及产业最具有形成中国根技术、根产业的可能。

二是未来健康领域。随着生命科学研究领域大量颠覆性技术的涌现,特别是脑机接口、生物安全、合成生物、基因和细胞治疗等技术研发突破,将催生新的化学药物研发、濒危中药材的人工合成、基因编辑治疗技术研发、干细胞技术研发、生物人工器官技术和免疫治疗技术等的加速产业化。我国在这个领域,已经积累了大量人才和技术成果,特别是合成生物、基因编辑是根技术、根产业的主要突破口。

三是未来能源领域。随着氢能、核能、光伏、风能领域大量突破性技术的出现,新型制氢、先进核裂变能、可控核聚变能,将成为未来能源产业的新主角。在这个领域,我国裂变核能已经与世界顶尖水平相当,聚变核能与国际先进者同样具有可竞争的能力,应该作为未来能源根技术、根产业的主攻方向。

四是未来材料领域。随着一系列新技术的登场,以石墨烯、常温超导材料、生物可降解材料、碳纤维复合材料、新一代3D打印材料、柔性电子材料等为主的新材料将成为未来产业的重要战场。我国在这个领域,柔性电子材料具备一定的领先性,常温超导材料也具备比较高的竞争能力,应该作为未来材料根技术、根产业的重要突破口。

四、具体建议

根技术是控制创新链的总纲,根产业是掌控产业链的基础。只有拥有足够强的根技术、根产业创造能力,只有拥有自主可控的根技术、根产业,才能真正实现科技自立自强,才能建立起自己的“根技术、根产业”优势,反制“根霸权”的讹诈。

具体建议如下:

一是中央科技主管部门,牵头组织制定“根技术与根产业规划”,将其上升为国家重大战略。

二是对于国际、国内尚没有显在领跑者的领域,或者我国已经有了技术比较优势的领域,必须超前布局,倾斜资源投入,创造自己的颠覆性、突破性技术,特别是能够形成可以掌控未来产业创新链、产业链的根技术及根产业,实现换道超车。

三是针对细分领域,组织技术专家、管理专家、企业家,着力发现和培育根技术、根产业。

References

煮雪 – 林清玄

内容转自百度词条 煮雪,侵删,以下为原文。

煮雪

林清玄

传说在北极的人因为天寒地冻,一开口说话就结成冰雪,对方听不见,只好回家慢慢地烤来听… …

这是个极度浪漫的传说,想是多情的南方人编出来的。

可是,我们假设说话结冰是真有其事,也是颇有困难,试想:回家烤雪煮雪的时候要用什么火呢。因为人的言谈是有情绪的,煮得太慢或太快都不足以表达说话的情绪。

如果我生在北极,可能要为煮的问题烦恼半天,与性急的人交谈,回家要用大火煮烤;与性温的人交谈,回家要用文火。倘若与人吵架呢。回家一定要生个烈火,才能声闻当时哔哔剥剥的火暴声。

遇到谈情说爱的时候,回家就要仔细酿造当时的气氛,先用情诗情词裁冰,把它切成细细的碎片,加上一点酒来煮,那么,煮出来的话便能使人微醉。倘若情浓,则不可以用炉火,要用烛火再加一杯咖啡,才不会醉得太厉害,还能维持一丝清醒。

遇到不喜欢的人不喜欢的话就好办了,把结成的冰随意弃置就可以了。爱听的话则可以煮一半,留一半他日细细品味,住在北极的人真是太幸福了。

但是幸福也不长驻,有时天气太冷,火生不起来,是让人着急的,只好拿着冰雪用手慢慢让它溶化,边溶边听。遇到性急的人恐怕要用雪往墙上摔,摔得力小时听不见,摔得用力则声震屋瓦(声振屋瓦),造成噪音。我向往北极说话的浪漫世界,那是个宁静祥和又能自己制造生活的世界,在我们这个到处都是噪音的时代里,有时我会希望大家说出来的话都结成冰雪,回家如何处理是自家的事,谁也管不着。尤其是人多要开些无聊的会议时,可以把那块嘈杂的大雪球扔在自家前的阴沟里,让它永远见不到天日。

斯时斯地,煮雪恐怕要变成一种学问,生命经验丰富的人可以根据雪的大小、成色,专门帮人煮雪为生;因为要煮得恰倒好处和说话时恰如其分一样,确实不易。年轻的恋人们则可以去借别人的“情雪”,借别人的雪来浇自己心中的块垒。

如果失恋,等不到冰雪尽溶的时候,就放一把火把雪都烧了,烧成另一个春天。

[转]名侦探柯南TV主线集数整理(截止1165集)

名侦探柯南四条主线可大致分为 :工藤新一的名侦探之路,世良姐妹一家9口人的搬迁之旅,警校五人组的牺牲故事,黑衣组织的秘密计划及红方的卧底行动

主线

第1集(或剧场版变小的名侦探),琴酒和伏特加在游乐园给工藤新一灌下药物变小。

第2集,变小的工藤新一求助阿笠博士,化名江户川柯南住进毛利侦探所。

第3集,柯南转入帝丹小学,首次替小五郎解决案件。

第4集,柯南 光彦 步美 元太组成少年侦探团。

第5集,柯南再次在新干线遇到琴酒和伏特加,窃听得知代号。(TV版为假琴酒和假伏特加)

第6集,铃木园子首次登场(动画原创)。

第7集,小兰首次怀疑柯南身份。

第9集,柯南使用麻醉针和变声器替毛利小五郎破案,人称“沉睡的小五郎”。

第10集,柯南假装恢复身体与小兰对话

第11—12集,麻生成实弹奏钢琴在大火中死去,成为柯南一生的遗憾。(著名的月光篇,柯南开始怀疑自己是否真的杀了一个人)

第19集,警视厅高层管理官松本清长首次登场。(好像不是啥重要人物)

第33集,已与毛利小五郎分居十年的妃英理首次登场。

第44集,工藤优作和有希子回国得知工藤新一变小的事情,联络国际刑警的势力调查黑衣组织。有希子曾经是著名女演员,十七年前息影嫁人生下工藤新一。

第49集,服部平次首次登场,距上次滑雪场事件3年前来毛利侦探所挑战工藤新一。

第50集,柯南第一次恢复身体,和服部平次推理对决。

第56集,在电玩公司掌握组织线索,听到了组织成员龙舌兰和琴酒通话。成员龙舌兰却被炸死。(最惨组织成员)

第59集,服部平次第二次登场,并开始怀疑柯南身份。

第60集,服部平次得知工藤新一和柯南是同一个人。

第78—79集,黑羽快斗首次登场;工藤新一变小后再次与怪盗基德对决,上了新闻人称毛利助手为“基德克星”。真田一三第一次登场。

第99—102集,小兰第二次怀疑柯南身份,真田一三第二次登场。

第118集,帝丹小学小林老师首次登场。

剧场版1引爆摩天楼,白鸟警官首次登场,疯狂的建筑学家挑战工藤新一。

第124—125集,叛逃组织的杀手沼渊己一郎在大阪犯案。

第135集,化名广田雅美的银行收款员,实为组织底层人物宫野明美被琴酒暗杀。临死前告诉柯南组织的成员衣服都如乌鸦般漆黑。赤井秀一决心为明美报仇,和朱蒂在美国追捕贝尔摩德。贝尔摩德来到日本调查出现在组织服药名单的救命恩人工藤新一,赤井秀一和朱蒂等FBI跟着她来到日本。

剧场版:变小的名侦探柯南,重制版第一集到雪莉篇前;波本查出来与伏特加交易的董事长与泥惨会有勾结;琴酒 伏特加除掉组织的“老鼠”;朱蒂 赤井秀一与贝尔摩德在纽约的街头追逐战。

雪莉篇

第136—139集,雪莉篇;灰原哀登场;原本是组织的科学家宫野志保,因姐姐宫野明美被杀而吃药变小逃离组织被阿笠博士收留;APTX4869药物秘密揭晓;柯南得知广田雅美就是宫野明美是灰原哀姐姐。灰原哀继续在帝丹小学上学,帮助柯南研究恢复药。(至关重要,主线剧情转折点)(啊~雪莉!)

第140—141集,竞技场事件;灰原哀透露组织在半个世纪前就开始了秘密计划

第142—144集,怪盗基德第二次登场;柯南利用铃木园子解决案件。

剧场版3《世纪末的魔术师》,怪盗基德得知柯南真实身份。

第163集,超级赛亚人京极真第一次登场

第181—182集,新出智明登场。

贝尔摩德篇

第190—192集,重逢篇;琴酒和伏特加第三次登场。灰原哀首次恢复身体,柯南在杯户饭店和琴酒交手,组织成员皮斯可被杀。贝尔摩德(克丽丝·温雅德)登场,奉命寻找雪莉。

第203—208集,生死一瞬间;柯南因保护少年侦探团而负伤,小兰第三次怀疑柯南身份;紧接着,柯南再次恢复身体,扮演黑衣骑士解决案件,和小兰在饭店约会时药效到期。

剧场版5《通往天国的倒计时》;琴酒枪杀电脑工程师原佳明,炸掉西多摩市的日本第一双塔摩天大楼。柯南用夏威夷学的车技拯救侦探团。

第220-221集,十八年前佐藤父亲因逮捕犯人而去世。后来佐藤加入了警校毕业当警察为父报仇,降谷零也为了寻找爱莲娜在警校比她高一届。

第233—234集,目暮警官的秘密。

第235—238集,黄昏篇;黑羽快斗第二次登场,怪盗基德VS工藤新一;黄昏之馆内家具都有乌鸦的标记,主人是半个世纪前去世的富豪乌丸莲耶。(重要人物)

第241—243集,人鱼篇;组织在自称长生不老的人鱼岛

留下的痕迹;疑似与雪莉、琴酒、伏特加有关。(琴酒真名黑泽阵,伏特加真名鱼冢三郎)

第245—246集,朱蒂老师首次登场。

第249集,贝尔摩德易容成新出医生坐公交试探柯南和灰原哀;FBI搜查官的赤井秀一首次登场,和朱蒂一起追捕贝尔摩德。

第250集,公交车抢劫案解决,柯南救下灰原哀,引起贝尔摩德注意。

第261集,柯南得知琴酒是个左撇子。

第265—266集,灰原哀的高冷性格开始转变。

第272—273集,小兰与赤井秀一再次偶遇。

第277集,詹姆斯·布莱克登场,并被歹徒绑架。(黑方在红方卧底有力人选)

第278集,侦探团解决案件,赤井秀一接走詹姆斯。

第291—292集,高木警官告诉柯南关于小五郎资料被盗的事;赤井秀一开始监视毛利侦探所。

第293—294集,小兰开始回忆赤井秀一;贝尔摩德注意灰原哀。

第299集,贝尔摩德的身份暴露,柯南查出来克莉丝•温雅德是组织成员。

第300集,服部平次VS朱蒂老师。

第301—302集,柯南得知克莉丝•温雅德曾经出现在母亲莎朗的葬礼,说出了神秘的女人更有魅力的名言。

第306—310集,纽约篇;女明星莎郎•温雅德登场,克莉丝•温雅德是她女儿;一年前工藤解决案件后,小兰偶遇赤井秀一得知他是FBI,并救下贝尔摩德变装的公路恶魔;从此贝尔摩德被感化,称呼小兰“angel”,称呼柯南为“cool guy”。

第311—312集,沼渊己一郎被判死刑,柯南得知他是组织的成员。

第326—329集,萩原研二、松田阵平首次登场,最后牺牲。

第332—336集,接触篇;第二次掌握组织线索,龙舌兰在威胁游戏工程师板仓卓开发软件。柯南取走板仓卓的日记光盘,在小兰口中得知赤井秀一是FBI。最后,柯南冒充板仓卓和组织交易,伏特加指纹差点被柯南录取,幸亏有琴酒出现,柯南首次被逼上绝路。

第354—355集,阿笠博士回忆灰原哀父亲,宫野厚司。曾出现在新科技发布会,被称为疯狂的科学家。母亲世良爱莲娜是英国人,宫野厚司留学时相识。

第360—370集,为满月对决做准备;灰原哀重病不起,贝尔摩德以新出医生身份看病,窃听得知雪莉变小的事情;柯南找到明美在厚司朋友公司爱莲娜留给灰原哀的录音带;赤井秀一得知灰原哀是宫野志保,FBI开始暗中保护灰原哀;小兰看到照片怀疑朱蒂老师是坏人。

第371—375集,满月篇;贝尔摩德开始追杀雪莉,莎郎和克莉丝以及新出三重身份暴露,曾在二十年前杀死朱蒂父亲,在码头与朱蒂 赤井秀一枪战,小兰救下灰原哀;最后贝尔摩德没有上报柯南和灰原哀的事,因为小兰是她救命恩人,组织boss邮件按键声被柯南录下;赤井秀一和朱蒂身份都揭晓;组织成员卡尔瓦多斯自杀。(主线剧情的高潮,满月对决)

第376-377集,哀拒绝FBI的证人保护计划。

第386—387集,怪盗基德的空中漫步

第392—393集,真正的新出医生回归。

第419―421集,柯南得知组织boss邮件按键声是日本童谣《七个孩子》。

第428—430集,柯南准备查找boss邮件地址被灰原哀阻止,声称是“潘多拉的魔盒”。

剧场版漆黑的追踪者:组织成员爱尔兰根据指纹发现了柯南的身份,但由于琴酒之前击杀了爱尔兰恩师皮斯可,导致爱尔兰反水,后被组织射杀。

第455―456集,阿笠博士的初恋故事。

红黑篇

第459—463集,冲击篇;FBI和柯南阻止琴酒领导的暗杀活动;组织成员基安蒂 科恩 基尔(水无怜奈)登场;柯南得知詹姆斯也是FBI;柯南安装的窃听器被琴酒发现,以为是小五郎安装的,赤井秀一与琴酒对狙,水无怜奈车祸被FBI运往杯户医院。(为红黑对决做准备)

第467—468集,本堂瑛佑登场。

第497―498集,京极真大战黑道组织泥惨会。

第502—505集,贝尔摩德出动调查水无怜奈下落,本堂瑛佑引起柯南怀疑。

第509―510集,怪盗基德盗窃四幅名画。

第512―513集,黑羽盗一和幼年快斗登场,柯南得知KID(1412)名称来源于工藤优作,十年前工藤优作和怪盗基德对决,小学的工藤新一和小兰偶遇黑羽盗一。有希子和贝尔摩德师从黑羽盗一,都学会了变装,但贝尔摩德还学会了变声。

第519—522集,服部平次和柯南互通情报,白马探登场。

第527—528集,本堂瑛佑父亲伊森本堂是CIA的事情揭晓。

第538—550集,红黑篇;水无怜奈(真名本堂瑛海)苏醒,和多年没有联系的弟弟本堂瑛佑会面,美国CIA卧底身份暴露给红方,双方达成妥协。安德烈卡梅隆登场,用全FBI最强车技临危把水无怜奈送回了黑衣组织;琴酒用计将水无怜奈夺回组织,却不知道是红方计划好的,组织成员楠田陆道被FBI抓到后自杀;詹姆斯告诉柯南,赤井秀一曾代表FBI前往组织当卧底化名诸星大,代号黑麦,与宫野明美谈恋爱深入组织。两年前准备计划逮捕琴酒,却不小心暴露身份,返回美国后宫野明美就遭到了杀害;柯南得知赤井秀一是灰原哀姐夫;最后,赤井秀一假死,让水无怜奈获得信任为FBI提供情报,使用楠田陆道尸体逃脱。詹姆斯发现了秀一指尖的薄膜,得知了假死计划;水无怜奈发来短信,组织推理能力高超的波本已经开始行动,水无怜奈拜托小五郎调查黑衣组织,水无怜奈在回到组织后就受到了严格的监控。(主线剧情的大高潮,红与黑的碰撞,琴酒高光时刻)

第554—555集,本堂瑛佑得知柯南身份,并前往美国准备加入CIA。

波本篇

第556―558集,冲矢昴登场,真实身份FBI搜查官赤井秀一;公寓火灾后冲矢昴被柯南安排住进工藤家,暗中保护灰原哀。(猫哥!!!)

第562―563集,怪盗基德瞬间移动的魔术。

第570―574集,死罗神事件,柯南第三次恢复身体(真假新一)。

第588―589集,怪盗基德VS最强金库。

第609―611集,诸伏高明 大和敢助等长野县警官登场。(警察智商天花板)

第614―615集,银行抢劫案;伤疤赤井秀一登场,引起朱蒂注意。

第629―632集,伤疤赤井秀一再次登场,实际上是波本假扮,行动试探FBI探员。引起琴酒的注意,准备枪杀水无怜奈和狙击伤疤赤井,被贝尔摩德解释清楚。

第638集,怪盗基德VS四神侦探团。

第667―672集,伦敦篇;柯南第四次恢复,在英国伦敦遇到案件,自称“福尔摩斯的弟子”,被世良和玛丽在电视上看到,并在大本钟下向小兰表白;世良真纯和玛丽开始前往日本寻找柯南。(与此同时玛丽被贝尔摩德强行嘴对嘴喂药)

第673—674集,灰原哀感受到冲矢昴的组织气息。

第678―679集,怪盗基德的龙马宝物攻防战。

第697―698集,世良真纯登场,转入帝丹高中。

第702―707集,世良真纯打听工藤新一的事引起柯南注意,将消息告诉服部平次。

FBI安德烈卡梅隆见到世良真纯感觉她很像某个人,詹姆斯一眼看出世良是女生。(青山老贼解释为世良小时候常去FBI玩)

第708―709 集,冲矢昴开始关注世良。

第719—720集 ,降谷零化名安室透登场,为组织成员波本; 拜毛利小五郎为师,在侦探所楼下波洛咖啡厅打工。

第722―726集,降谷零和世良真纯 冲矢昴救下柯南,获取小五郎信任。小五郎将电脑密码5563告诉安室透。

第727—728集,灰原哀怀疑冲矢昴是诸星大。

第733—735集,降谷零半年前将诸伏景光自杀打穿的手机交给警校同学伊达航,让他转交景光在长野县当警察的哥哥诸伏高明。然而,伊达航却卷入车祸去世,嘱咐了高木涉。降谷零看望已故的降伊达航。

742-743集,世良冲矢昴接触,与冲矢昴得知柯南身份为工藤新一。

第751―752集,灰原哀为救少年侦探团第二次恢复身体,引起降谷零和赤井秀一注意。

第753—756集,列车篇;有希子和贝尔摩德(莎朗)见面,提到板仓卓软件对组织很重要,琴酒和伏特加准备炸掉车站,赤井秀一救下世良真纯和灰原哀,降谷零波本身份暴露给红方,怪盗基德假扮雪莉救场,雪莉被报告组织死亡。(基德唯一一次也是最后一次参与主线)

第757—758集,降谷零依旧在隔壁咖啡厅打工,并看见了柯南使用麻醉针。从此,降谷零开始怀疑柯南身份和“沉睡的小五郎”。

第776―777集,怪盗基德盗窃赤面人鱼。

第779—780集,小兰回忆自己似乎在以前见过世良,看见世良的背影总是能想起波浪。

第783―784集,“太阁名人”羽田秀吉首次登场,记忆力世界第一,见过小新一,可能已经知道了柯南的身份。

第786―787集,柯南向FBI朱蒂汇报列车上组织的行动,降谷零和贝尔摩德一起行动,窃听对话。

第797―800集,怪盗基德VS京极真。(超级赛亚人的潜质初露锋芒)

第807―808集,红衣女事件;世良真纯告诉柯南 小兰 园子她还有位二哥,她们是三兄妹并且姓氏不同。(世良真纯,羽田秀吉,赤井秀一)

第809集,世良•玛丽首次出现,照片在世良真纯的手机上显示被柯南看见起了好奇心。

第812集,世良真纯告诉柯南 小兰 园子,她曾经去过美国(实为英国),回国后准备前往二哥那里居住被拒绝,父亲的朋友又提供给她豪华酒店居住;他们前往世良真纯居住的酒店去玩,遇到杀人案,柯南趁机安装窃听器。

第813集,世良•玛丽识破柯南的阴谋,让世良真纯告诉柯南她是“领域外的妹妹”(军情六处)。

第816―817集,柯南向灰原哀汇报领妹的事情。

第823―824集,柯南得知安室透的第二个代号“零”;安室透得知楠田陆道可能是开枪自杀,称呼柯南为“隐藏在天真下的魔爪”。

第825-826集,工藤新一在水族馆解决案件。

第832—836集,绯色篇;赤井秀一假死计划暴露;安室透真实姓名降谷零,日本公安卧底身份暴露给红方,开始调查楠田陆道自杀的手枪(自杀手枪来源是日本警察高层?);朱蒂、卡梅隆得知赤井秀一还活着,水无怜奈发来短信组织二把手BOSS朗姆(RUM)开始行动。

贝尔摩德与BOSS有某种特殊关系(只有安室透知道)。

第838―839集,羽田秀吉再次登场,知道大哥赤井秀一没死。世良真纯不知道羽田秀吉

是著名将棋手,世良真纯和领妹都以为赤井秀一死了。

朗姆篇

第845—846集,柯南得知朗姆的外形特征,有只眼睛因事故换成了义眼。

第865―867集,黑田兵卫在长野县登场。

第868集,降谷零的调查,被琴酒盯上。(剧场版纯黑的噩梦联动)

第891―892集,苏格兰威士忌也就是诸伏景光(日本公安卧底,安室透发小)在回忆中登场,他的自杀成为赤井秀一和降谷零的怨恨,降谷零怨恨赤井秀一那么有能力却救不了景光;柯南得知世良真纯是赤井秀一妹妹。

第904―905集,羽田秀吉输掉比赛,和女朋友通话中提到自己义兄羽田浩司。灰原哀听到这个名字,想起组织服药名单也有羽田浩司名字,把这件事告诉了柯南。(羽田浩司案重要人物)

第908-909集,十三年前工藤新一和小兰在幼儿园成为青梅竹马。

第916―917集,柯南和灰原哀 冲矢昴开始在网上调查17年前的羽田浩司案,破解暗号得知嫌疑人是浅香和组织二号BOSS朗姆,资产家阿曼达和羽田浩司一起死去,浅香是她的保镖,羽田浩司的护身符——一枚将棋丢失(现在在若狭老师手中);赤井秀一告诉柯南,羽田浩司案是让他加入FBI的重要案子,和他父亲有关(赤井务武为调查羽案失踪)。

第918―919集,柯南继续调查羽田浩司案,小五郎 世良真纯和领妹也有调查。琴酒第二次盯上沉睡的小五郎,表明羽案是朗姆的烂摊子,柯南拍到了玛丽的照片。

第921―922集,苏格兰自杀原因揭晓(已成为公安警察的降谷零和诸伏景光潜入了组织卧底。已成为FBI搜查官的赤井秀一也代表FBI潜入组织卧底。四年前诸伏景光不幸暴露身份在赤井秀一面前开枪自杀,所以降谷零对赤井秀一恨之入骨。),苏格兰的手机被破坏,柯南和冲矢昴来演唱会调查羽田浩司案(实际和羽案没啥关系),降谷零和贝尔摩德也来调查,降谷零发现冲矢昴和赤井秀一一样都是左撇子,和绯色篇中由工藤优作扮演的冲矢昴是右撇子不符。

剧场版20,纯黑的噩梦;库拉索前往公安内部找卧底名单,得知赤井秀一还活着被狙击轮胎,失忆流落东都水族馆;风见警官登场;组织成员司陶特 阿夸维特 威士莲被杀,柯南和赤井秀一救下降谷零和水无怜奈;最后,赤井秀一和降谷零 柯南吊打琴酒直升机,库拉索牺牲。

第933―934集,世良真纯开始向柯南暗示,世良穿了和小新一见面时的泳装(小兰,园子,世良泳装秀)。

第936―937集,涟漪篇;柯南终于想起来,十年前在海滩边玩见过赤井一家;柯南得知领妹是世良母亲“玛丽”,“太阁名人”羽田秀吉是世良二哥;十年前的赤井秀一为调查父亲(赤井武务)失踪准备前往美国加入FBI。世良称小新一是魔法师。

第940―941集,大冈红叶与伊织无我首次登场;大冈红叶自称是服部平次未婚妻。

第944―945集,帝丹小学新老师若狭留美登场,开始一步步试探柯南。

第949―950集,厨师胁田兼则登场,开始调查试探名侦探毛利小五郎,因此拜他为师。

第951―952集,若狭留美武力拯救侦探团,上了新闻。引起朗姆的注意,她俩似乎认识。(若狭可能是浅香?)

第964―965集,黑田兵卫也在调查羽田浩司案,并和若狭留美见面。若狭留美似乎见过黑田兵卫,灰原表示很喜欢若狭老师。

剧场版22零的执行人,揭晓黑田兵卫是降谷零上级(红方实锤)。

第971―972集,剑道大赛;冲田总司首次登场,撩小兰引起柯南不满;大冈红叶和伊织无我第二次登场。

第980―981集,柯南获得灰原哀信任,风见警官第一次在TV版登场。

第982―985集,修学篇:柯南第五次恢复,参加京都修学旅行遇上案件,破解案件后和小兰亲吻,开始正式交往。世良和领妹得知了能变大的药物。

第998―999集,修学篇:工藤新一出现在清水寺暴露,引起三位朗姆候选人的关注,若狭拥有A药的名单。最后,工藤优作和有希子回国帮忙解围,并解开羽田浩司案的真正暗号,乌丸(CARASUMA)。柯南推理出乌丸莲耶,疑似组织大Boss。有希子和工藤优作开始留在日本帮助柯南。朗姆盯上工藤新一,让降谷零搜集情报,朗姆名言:TIME IS MONEY。

第1009―1011集,降谷零回忆童年时经常去宫野爱莲娜的诊所,宫野厚司的研究被乌丸集团看中,宫野家为了生计加入了组织开发药物,生下女儿宫野志保。并死在了实验室火灾中,女儿明美和1岁志保被迫加入组织。,似乎与乌丸集团有关系;紧接着,降谷零夜潜工藤家,被赤井秀一逮着。然后,和有希子和工藤优作开始了红茶谈话。(内容不得而知)

第1028—1031集,东京发生了女警连续被杀案。黑田兵卫让降谷零提供情报给柯南,

并让他继续搜集情报。安室透回忆起红茶谈话的事情,夸赞柯南是一个毫无疏漏的私家侦探;羽田秀吉知道赤井秀一没有死并易容成冲矢昴的事

第1040—1041集,诸伏高明来到东京对决怪盗基德,并受到了伊达航转交给他的遗物,是个屏幕被打穿的手机,这个弟弟是他弟弟景光的。诸伏高明因此得知弟弟殉职了,回想起弟弟一个朋友叫做零。

1050-1052集,世良询问小兰新一与柯南有无同时在场,随后向柯南表明自己早已发现柯南真实身份就是工藤新一 ,玛丽也是因为药物变成了小孩,在伦敦篇看到了柯南说出”我是福尔摩斯的弟子”才赶来了日本,世良得知了灰原哀(二表姐)的存在,灰原哀提到自己父母曾在白鸠制药工作。

1057-1058集,经典剧集 月光篇 高清重制版。

1059集,剧场版绯色的子弹联动。(另外可以看一下梳理赤井家关系的特别篇:绯色的不在场证明)。

1060-1062集,胁田兼则对安室透说骚话,暗示“叛徒”,安室透向柯南透露朗姆是个急性子,胁田兼则表明期待柯南长大后的样子,黑田可能已经知道胁田兼则就是朗姆。

1068-1069集,若狭留美听到“护身符” 后回忆起了羽案,右眼有异样,柯南使用麻醉枪射击操哥被若狭留美发现 。

1075-1077集,赤井秀一不想让世良牵扯到组织,柯南确定领妹为赤井一家被缩小的母亲,身份为英国MI6军情六处特工。

1081-1082集,柯南得知羽田浩司为有钱人家的公子哥

1086集,警校五人组 松田阵平篇

1090-1092集,羽田秀吉有赤井秀一的专用手机,秀一让秀吉不要告诉玛丽自己的事情

1095 集,警校五人组 伊达航篇

1096 集,剧场版M25万圣节的新娘联动

1099 集,警校五人组 萩原研二篇

1102-1103 集,世良发现了柯南药盒里的蓝白胶囊,为APTX4869解药,玛丽让世良找机会得到解药,并回想起了在伦敦被贝尔摩德嘴对嘴灌下A药的名场面,贝尔摩德为让失踪的赤井务武重新回到MI6中,花了三年易容成赤井务武在伦敦溜达与玛丽偶遇,玛丽被灌药后从桥上摔入水中。世良偷药失败,回忆起在网球比赛上看到的柯南和数年前在海边见到的小新一长相一摸一样,玛丽通过MI6收集到的工藤新一的情报,推理出柯南就是变小后的新一。

1110-1111 集,若狭提到提起乌鸦会给人很不好的印象,似乎认识安室,安室第一次见到了若狭老师,并捡到了若狭老师的将棋护身符,回忆起了羽案,若狭再次展现出了高超的武力值,在完全黑暗的环境中将安室透击晕。

1116-1117集,柯南在胁田面前大秀推理,引起胁田怀疑,试探柯南关于羽案:“将棋的棋子不见了,不觉得奇怪吗”,结尾安室透看着若狭的照片陷入了沉思。

1118集,警校五人组 诸伏景光篇

1128-1129集,优作怀疑有人监视新一家,与FBI设计装病引狼入室,贝尔摩德受朗姆之命假装成基德换装的优作来新一家探查,柯南并未发现。

1134集,警校五人组 降谷零篇

1135-1137集,海猿岛篇,组织为了得知FBI的藏身处击杀了七位探员。FBI引出组织的计划被朗姆识破,使得卡梅隆深陷险境。最终在赤井和柯南的帮助下逃生。科伦觉得卡梅隆很眼熟(红黑篇中假死过),结果是只是虚晃一枪。伏特加指出关于朗姆的情报只有义眼是真的,名字是胡编乱造的。结尾揭示朗姆即为胁田兼泽,寿司店厨子。

1138集,M26黑铁的鱼影联动剧集

剧场版M26黑铁的鱼影:组织成员“宾加”出动,通过跨龄追踪系统发现了柯南和灰原的真实身份,贝尔摩德收到组织boss下令毁掉跨龄识别系统,宾加由于觊觎琴酒位置,在将消息告知琴酒之前被琴酒击杀。

1143-1144集,平次指出,随口编造的名字可能是“相同字母异序词”

1151-1152集,宫野明美也曾于帝丹小学就读,其小学同学觉得小哀很眼熟,引起了若狭的怀疑。朗姆也得知了明美曾在帝丹小学就读。

1156-1157集,萩原研二的姐姐萩原千速登场

1163-1164集,安室透发现怪盗基德给他一种很熟悉的感觉,基德也认出了安室就是列车篇中用枪指着他的人。

References

[转译] 深思熟虑的编程练习

马尔科姆·格拉德威尔曾著名地宣称,掌握一门技艺需要 10,000 小时的深思熟虑的练习,彼得·诺维格在他的文章 Teach Yourself Programming In Ten Years 中引用了这一发现。程序员在工作 5.2 年,每天 8 小时,每年 48 周后将获得 10,000 小时的办公室时间。这并不意味着程序员在 5 或 6 年后就会成为专家,因为这 10,000 小时的办公室时间并不全是深思熟虑的练习。

深思熟虑的练习包括阅读书籍、学习新语言、参加 Udacity 课程或解决挑战性的问题,锻炼你的思维。花 3 小时在谷歌上搜索如何操作 Ruby Gem 的 DSL 并不算入你的 10,000 小时中。一些深思熟虑的练习发生在工作中,但大多数发生在深夜和周末。

如果一份工作的 40% 被视为深思熟虑的练习(这个估计对于大多数工作来说可能偏高),那么一个每天工作 8 小时、每年工作 48 周的程序员每年只会获得 768 小时的深思熟虑的练习,达到 10,000 小时的练习将需要 13 年。如果只有 20% 的工作被视为深思熟虑的练习(由于重复任务、会议等),那么将需要 26 年才能达到精通。

Hacker News 的评论者也迅速指出,有些人拥有 1 年的经验 10 次。第一年的工作是一个陡峭的学习曲线,几乎全是深思熟虑的练习,但随后的几年是重复的,因此没有额外的深思熟虑的练习。这些程序员从未达到精通,且 是无法编程的程序员

深思熟虑的练习是从事一些超出你当前技能水平的工作(例如,如果你不理解递归,弄清楚如何递归地解决阶乘问题)。随着你当前技能水平的提高,你需要不断地从事更难的项目并挑战自己。那些有纪律、从事困难问题并花费大量时间编码的人,才会在这门技艺上达到精通。

我想象 20 年前的网页程序员会通过弄清楚如何做事情来获得 10,000 小时的深思熟虑的练习。如今的网页开发者可以访问强大的库,很多深思熟虑的练习都用于弄清楚现有解决方案的工作原理。以下是网页程序员在授权方面可能的进展:创建一个带有 CanCan 的 Rails 应用,从 RailsCast 学习如何从零开始进行授权,在 Rails 中创建自己的授权解决方案,将授权添加到你创建的网页开发框架中。这些网页开发者将不断深入,了解编程的本质(例如,Ruby 代码生成了什么 HTML,发出了什么 HTTP 请求,HTTP 是如何工作的……)。

我直到 27 岁才开始认真编程,28 岁时才找到编程工作,因此在成为专家程序员之前还有很多工作要做。我几乎每天都待到晚上 10 点,并试图在每个周末至少进行 8 小时的编程,以补充我在工作中获得的深思熟虑的练习。希望对这门技艺的专注能让我快速成为专家。

来源:Deliberate Programming Practice 作者: intelligentinvestingplan

[转译] CheatGPT

本文为计算机科学教授大卫·汉弗莱 (David Humphrey) 撰写的关于 ChatGPT 及其对核心学习的潜在负面影响的文章。这是一本关于在教育环境中使用生成式 AI 的陷阱的好书。

原文David Humphrey 发布于 2023年2月19日

本周,我走出了一个世界,进入了另一个世界。这一切始于我在几门编程课程中批改作业时。

我所阅读的代码质量令人惊叹!我的学生们做的事情与我的开源同行们相似:使用现代语法,采用函数式方法而不是创建大量不必要的状态,组合深度嵌套的函数调用,并采用有趣的模式来解决问题。

我在多份作业中赞扬了我所看到的代码。但随后我开始注意到我写这些相同评论的频率。尽管教授们喜欢认为自己随着时间的推移变得更好,但很难想象我自上个学期以来,或之前的学期,或我教授这门课程的数十次中有了如此大的进步。

我认为我没有改变,课程内容也没有改变。也很难想象这些学生的水平提高了一个数量级。是的,学生群体可能有很大不同;但如此不同?我认为还有另一个解释。

很长一段时间以来,我一直在思考高等教育将如何应对ChatGPT、Copilot和其他AI工具的复杂性。好吧,不用再想了,因为这就是我现在所处的地方。

“戴夫,你在做假设。你能证明这一切吗?”其实我可以,因为一些需要截图的提交中也包含了ChatGPT浏览器标签,里面恰好包括了提示的初始文本。显然,这甚至不是学生们觉得需要隐藏的事情。

我喜欢GPT,并且我已经使用Open AI的GPT-3 API编程很长时间了。它一直在打破我对可能性和不可能性的理解,迫使我思考解决技术问题的新方法。我明白为什么每个人都对使用它感到兴奋。

然而,我不确定如何将其理解为学生学习的一部分。我的女儿们也在大学中看到同样的现象,鼓励我在自己的课程之外思考这个问题:“你在课堂上所做的事情不会改变正在发生的事情——这是一个全球现象。”

当然,她们是对的,所以让我们明确:这正在发生。人们正在使用大型语言模型(LLM)来编写代码。根据GitHub自己的营销:

在2022年6月,我们报告称GitHub Copilot已经生成了27%的开发者代码。今天,我们看到这一现象越来越普遍,所有编程语言中平均有46%的代码是使用GitHub Copilot构建的,而使用Java的开发者中这一比例为61%。

想想节省了多少时间!但如果我稍微改述一下:“平均有46%的学生在线测试和作业[是]使用GitHub Copilot构建的。”如果我们将ChatGPT加入其中,我们可以用“论文”和“报告”替代“代码”。这好还是坏?是创新还是倒退?是在帮助还是伤害我们的学生?

许多不必在日常生活中处理这一实际影响的人给了我各种_有用_的想法:使用没有互联网的口头或纸质测试;“只需”停止使用人们可以作弊的评估;或者,让学生写关于AI响应的内容,讨论它们的好坏。

第一个解决方案因多种原因而困难,尤其是当前高等教育机构的资金模式并不优先考虑日益个性化或实时评估方法所需的师生比例。越来越大的班级使许多这些好主意变得不切实际。教职员工对此没有任何控制权,但请务必与我们的高级领导沟通。这将是很好的。

第二个解决方案在学生学习初期也很具挑战性。我教两类学生:1)一些在第一年学习编程的学生;2)其余的在最后一年,已经学习了半打语言并编写了许多程序。

在我看来,学习编程的学生并不受益于AI帮助“消除编程的繁琐”。在某个时刻,你必须学会编程。你不能通过避免学习编程的必然挣扎而达到目的。“戴夫,也许你必须那样学习,但那个世界已经消失!”这是真的。我已经连续编程约40年。今天遵循我低效、曲折的路径将没有任何好处。回不去了,我也不想回去。现代工具,包括AI的潜力太重要了。我们不能在教育中忽视或禁止AI。但让学生用它来字面上写作业也行不通。

第二组学生,即最后一年的学生,处于不同的位置。我(通常)并不试图让他们理解面向对象编程、枚举集合的不同方法,或何时写函数。我也不在评估这一点。在他们发展的这个阶段,假设他们能够编程。

对于这些学生,AI提供了一些有价值的东西。例如,本周我在审查一位开源学生编写的代码时。阅读时,我需要了解API的使用情况。我在谷歌上搜索答案,唯一返回的结果是这位学生的博客文章(在这个层次上很常见)。我的问题让我遇到了“搜索”的局限性,这已经不再足够。因此,我去ChatGPT询问我的想法,以及是否有更好的方法使用这个API。果然,ChatGPT输出了25行代码,确认了我的想法,并展示了另一种编写此代码的方法。

只是其中一半的代码是虚构的。它使用的一个API调用并不存在(我希望它存在!)。这对我来说并不重要,因为我并不打算按原样使用这段代码(我去阅读了官方文档):我只想了解其他方法。我想勾勒出一个想法。

从LLM返回的文本需要极高的辨别力和细致的阅读。你有时可以直接从ChatGPT复制/粘贴内容,这可能会误导人们认为你总是可以这样做。你不能。但如果这就是你所要做的呢?对于那些不太清楚自己在做什么,只是需要在晚上11:59之前提交这个该死的作业的学生呢?我向你保证,这种用例比人们意识到的要普遍得多。

我不知道正确的答案是什么。我不想像我曾经遇到的许多老师那样,他们对学生安全地将计算机、然后是CD-ROM、然后是互联网融入学习的能力持怀疑态度。

弄清楚这一点是一个沉重的负担,过去20多年的教学中没有其他变化能与之相比。学生从Stack Overflow复制粘贴相比显得微不足道。我们进入了一个新世界,这需要一种深思熟虑的方法。

我很感激像Ethan Mollick这样的人写关于如何在教育中拥抱而不是恐惧AI的文章。这绝对是我想要的方式。然而,正如我上面所写的,对于我来说,看到如何与所有学生一起做到这一点并不容易。

我在考虑的一件事是,我可能需要开始教学生如何在编程中使用GPT/Codex和其他LLM。与其说“你不可以”,我可以尝试展示一些AI在编程中的伦理和务实用途。后GPT时代的编程和学习编程是什么样的?我们需要讨论这个。我希望我的更多同事能在教育和行业中写关于这个问题的文章。

原文:CheatGPT

作者:David Humphrey