gzman29

从一次匹克球场上的争执，说说“有效沟通”

昨天去打匹克球的时候，发生了一件不太愉快的事情。

我们这一组基本都是比较有经验的球友，很多人几乎天天打。公园里一共有三个court，当时一个court有几位女性球友在用，我们这一组人虽然比较多，也只占用了一个court，另外一个court则有两个新手一直在练习。

按照我们这里平时的规则，如果后面有人排队等场，一场球打完以后就应该下场，重新排队轮换。这样大家都有机会打，也比较公平。

当时有四个球友已经等了很长时间，于是有人过去和那两个新手商量，希望他们休息十分钟，让等候的四个人打一场，然后他们再继续。

其实事情本来非常简单，无非就是十分钟左右的场地轮换。但不知道为什么，在沟通的过程中，双方逐渐产生了不愉快。

其中一个新手平时经常打网球，他显然不愿意下场。他的意思是：你们可以过来两个人，大家一起打双打；但是如果想把我们赶下场，那没门。

于是双方开始争论。

我们这边认为：这是公共球场，后面有人等，就应该按照规则轮换。

而对方可能认为：我们先来的，正在使用这个court，你们仗着人多、球技好，就想把两个新手赶下去。

双方其实都有自己的逻辑。但是一旦争论开始以后，事情就慢慢从“如何使用球场”，变成了“到底谁对谁错”，甚至进一步变成了面子问题。

后来，我们这里一位做地产经纪的老球友出来圆场，试图缓和气氛。不过最后两个新手还是没有下场。

这时候又出现了一个很现实的问题：我们这边的老球员没有人愿意过去和他们打。

其实也可以理解。大家平时打球水平比较接近，比赛有来有往才有意思。和完全不会规则的新手打，不但比赛缺乏竞争性，还要不断停下来解释规则，确实很难获得正常比赛的乐趣。

后来我想，既然已经这样了，再僵持下去也没有什么意思。于是我和另外一位菲律宾球友过去，陪两个新手打了一场双打。

果然，因为他们还不熟悉匹克球的规则，中间不得不停下来几次告诉他们应该怎么站位、怎么发球、什么时候换位等等。比赛很快结束，11:2。

从竞技角度来说，这场球确实没有什么意思。

但是回头想想，我反而觉得昨天发生的这件小事很有意思。

人与人之间的有效沟通，确实是一门人生的艺术。

表面上看，大家争的是十分钟的court；实际上争到后来，可能已经不是那十分钟了，而是规则、公平、尊重和面子。

gzman29

太太已经50多拉， 居然现在自己报名去学习中医和理疗， 到时候家里人老了， 可以最大限度的自己调节身体和保养。 我觉得不错， 也挺支持的。 她其实一直都喜欢读书和研究一些快行的事情。 如果周末没事， 总喜欢在家里练练毛笔字， 抄写佛经。 有一次一个朋友打便车看到车后座的佛经， 说这字太漂亮拉。

gzman29

昨天女儿由于牙医金属托槽矫正。 所以比较痛， 这一周就没有参加排球俱乐部的训练， 而呆在家里，不过她也确实无聊， 但是我告诉她周一到周五没有游戏， 同时我打算和她谈谈减少看youtube视频的时间而看English chapter book

gzman29

昨天打球认识的一位球友，让我颇有感触。

他在国内曾经开教育培训行业的公司。自己创办培训机构，业务做得非常红火，在当地也有一定的知名度。后来因为太太和孩子已经在加拿大，为了家庭，在2017年做了一个很大的决定——把自己辛苦经营的培训公司转让给合伙人，自己彻底退出，带着多年积累的资金来到加拿大。

来到加拿大以后，他并没有急着重新创业，也没有给自己设定什么宏大的目标。

相反，他过了一段非常简单的生活：每天锻炼身体、买菜、做饭、打球，生活节奏慢了下来。

从一个事业非常成功的企业经营者，到加拿大一个普通的家庭生活者，这种变化其实非常大。但他似乎也很享受这种平淡。也许经历过事业的起伏以后，他更加明白，人生并不一定非要时时刻刻追求“成功”，健康、家庭和生活本身，也是一种收获。

真正让我佩服的，是几年前发生的事情。

他开始接触匹克球（Pickleball）。

一开始也就是兴趣爱好，和很多人一样，打打球、锻炼身体。但打着打着，他发现了一个非常实际的问题：

匹克球越来越流行，而好的球拍和球并不便宜。

很多人喜欢打球，却觉得装备价格偏高。

一般人可能会抱怨几句，然后继续买。

但有生意头脑的人，想的却是另外一个问题：

“为什么这么贵？这里面有没有机会？”

于是，他没有停留在想法上，而是直接行动。

他亲自回到中国，寻找专门给国际知名品牌做代工的厂家。经过了解和比较，他找到有生产能力的工厂，让厂家按照自己的要求生产球拍和球，同时使用自己设计的品牌 Logo。

现在也非常不错

gzman29

刚刚上楼去看看女儿在做什么，顺便给她送了一杯水，没想到发现她正在做 CCC（Canadian Computing Competition）。

看得出来，她好像遇到了一点困难，程序运行出来的结果总是不对。估计她现在对 PyCharm 还不是特别熟悉，遇到问题以后，不太知道应该从哪里开始排查。

我当时几乎没怎么想，就直接告诉她：

“所有正规的编程环境都有 Debug 功能。以后如果你写几百行、几千行代码，程序出了问题，总不能靠猜到底是哪一行错了吧？”

于是我直接坐下来，给她演示了一遍 PyCharm 的 Debug。

告诉她怎么设置 breakpoint，怎么一步一步运行程序，怎么看变量的变化，以及如何通过程序实际运行的过程，找到和自己预期不一样的地方。

当时觉得这是一件非常自然的事情。

但过后我突然想起来，我以前教儿子的时候，好像不是这么做的。

儿子遇到问题，很多时候都是自己去网上搜索。

不会的东西自己 Google，遇到错误自己查，看到别人怎么解决，然后自己尝试。实在解决不了，才会来问我。

所以我后来就在想：

我刚才这样直接教女儿，是不是反而教得太多了？

是不是应该像以前对儿子一样，让她自己去寻找答案？

gzman29

其实我也不知道对错， 但是AI的到来让我开始对自己的这个方法有所怀疑， 因为AI已经能写出几乎完美的代码

以前我们会觉得：

会写代码 → 会查资料 → 会 Debug → 能解决问题

这是一套非常重要的能力。

但 AI 出现以后，第一步“会写代码”的价值已经发生了巨大的变化。现在 ChatGPT、Claude、Copilot 等工具已经可以生成相当复杂、而且很多时候接近可直接运行的代码。

所以真正值得培养的能力，可能正在从：

“你会不会写代码？”

慢慢变成：

“你知道自己要解决什么问题吗？你能判断 AI 写的代码对不对吗？出了问题，你能不能找到问题在哪里？” 同时更重要的一点就是你能让AI的结果真正落地让客户看到效益，这才是最直接和最根本的

未来孩子学编程最重要的能力可能是这5个
Problem Definition——定义问题
Decomposition——把大问题拆小
Verification——判断答案是否正确
Debugging——发现错误
Independent Thinking——独立思考并最终自己判断

感觉在AI时代需要的是
一套AI 时代 应用AI解决问题的方法。

gzman29

一个小时前女儿在做CCC 通过我告诉她debug的功能， 让她找到自己bug，

刚才我让她把考试的题目copy给chatbgt看看多久能返回coding 结果就是一秒而已， 于是我就给她一个问题： AI能在很短的时间返回质量几乎完美的代码， 你觉得你有必要学习coding 同时学习的意义在哪里， 我让她好好思考， 晚上我们交流。 我觉得 需要让她转变

Coding真正值得学习的部分，正在从“把代码一个字一个字写出来”，转向“理解问题—设计方法—验证结果—发现错误—修正错误”。
晚上吃饭时，我会和太太女儿一起讨论 让女儿先表达自己得观点等。

gzman29

刚才得流程
做CCC考题→ 出Bug → 学会debugger → 找到Bug → 再看到AI一秒生成答案 → 开始思考“那我为什么还要学？”

gzman29

其实现在付费的AI，已经可以根据需求直接产生巨量的代码，而且只要需求足够具体、足够完善，生成出来的代码质量往往也相当不错。

不仅仅是Coding，就连Testing、Debug、Code Review这些传统软件开发环节，现在也可以大量使用AI来完成。

当然，有人会说AI也会犯错，甚至有时候会“偷懒”。但是这个问题其实也可以通过AI来解决。比如可以启动另外一个Session，让另一个AI独立检查前面的代码和测试结果；甚至可以换一个完全不同的模型，让它从另外一个角度重新测试和Review，相互交叉验证。
所以随着AI能力越来越强，传统软件开发中很多需要大量人工参与的环节，实际上都在被快速压缩。

过去可能需要很多Software Engineers花大量时间去Coding、Testing、Debug和Review；现在一个有经验的工程师借助几个AI Agent，就可能完成过去一个小团队才能完成的工作。

但是，这并不意味着软件开发本身变得没有价值了，而是价值正在从“如何把代码写出来”，逐渐转移到“到底应该做什么，以及如何把它真正做成”。

因为AI有一个非常重要的前提：

你必须告诉它，你到底想要什么。

gzman29

这是太太在大峡谷的照片。 想想大峡谷的宏伟壮观

庇护我的大树

@gzman29 倦鸟知还

gzman29

昨天下午去打球，又遇到了那位经常一起打匹克球的老兄。

他是从菲律宾过来的，英语非常好，快70岁了，但身体状态相当不错，球技甚至比我还好。如果只看他在球场上的动作，我甚至会以为他年轻时是不是受过专业的运动训练。现在这个年纪，他还能快速移动，甚至往后退的时候起跳杀球。有些动作连我现在都做不到。

单从球场上看，他给人的感觉就是：身体好、精力充沛、性格开朗，而且非常乐观。你很难把他和一个“生活压力很大的人”联系起来。

但后来我和他仔细聊过几次，才发现一个人的外表和内心，有时候完全是两个世界。

他说自己现在其实还不能退休。并不是身体不允许，而是退休以后能够拿到的钱，还不足以维持目前的生活开销，所以只要身体允许，他还准备继续工作。

不过，他不退休还有另外一个原因。

他说，他很担心自己一旦真正退休，每天突然没有事情做，也没有固定的生活节奏，身体和精神状态可能反而一下子垮下来。所以对他来说，工作不仅仅是为了挣钱，也是在维持一种生活规律——每天有事情做，有地方去，有人接触，让自己觉得仍然在社会中发挥作用。

这句话让我陷入深深的思考

年轻的时候，我们总觉得“退休”意味着终于不用工作了，可以好好享受生活。但真正到了六七十岁以后才会发现，退休需要准备的可能不仅仅是钱。一个人还需要有自己的生活重心、社交圈、兴趣和精神寄托。否则突然从几十年的忙碌生活中停下来，那种失落感可能比经济问题更加难以适应。

更让我感触的是，他曾经亲口告诉我： 每个星期天去教堂，是他一周里面最放松、最没有烦恼的时候。
这句话从一个平时看起来非常开朗的人嘴里说出来，我当时其实挺有感触。

因为这意味着，在我们看不到的地方，他可能一直承受着自己的压力。快70岁了，还需要继续工作；退休资金不足以支撑理想中的退休生活；现在依然租住在别人家的 basement。对于一个已经辛苦工作了几十年的人来说，他内心的经济压力和对未来的不确定感，其实可想而知。

但有意思的是，这些东西在球场上你几乎完全看不出来。

他照样打球，照样和大家聊天、开玩笑，照样认真工作，星期天照样去教堂。他没有整天抱怨自己的生活，也没有因为年龄或者经济状况就把自己变成一个消沉的人。

所以后来我对他反而有了一种肃然起敬的感觉。

我敬佩的并不仅仅是他快70岁了还能起跳杀球。身体好当然值得羡慕，但真正让我佩服的是： 一个人明明知道自己肩膀上还有压力，却仍然能够把生活过得有节奏、有尊严，而且还能保持乐观。

我想，这可能就是这位快70岁的匹克球老兄真正让我佩服的地方。

gzman29

在我的公司， 有一个香港的同事， 他工作一辈子， 58岁退休， 是公司给package 退休的。 结果连package 都没有领完人就挂拉，
真的好可惜， package 就被打折拉， 自己的养老金也被政府打折拉。 所以感觉人只要退休拉， 一定要找一个不错的事情做做， 别让自己闲下来，
如果脑子和身体一下闲下来， 估计很快就会跨拉，

gzman29

刚刚太太起来告诉我：儿子又要换工作了 因为一个offer 确定拉。

消息是多伦多凌晨3点多发过来的。看来他还是和以前一样，很多事情不会提前跟我们讲，而是等自己把面试、Offer以及各种细节都基本谈妥、确定下来以后，才会告诉我们一声。至于这次具体去哪家公司、什么职位、待遇如何，我现在还没有仔细问。不过按照他的性格，既然决定换，应该还是觉得新的机会更适合自己，也是在继续往上走。

这一点我其实还是比较佩服他的。 每次换了工作以后，把自己的经历更新到 LinkedIn / indeed上，仅此而已。但是这段时间陆陆续续有好几家硅谷的公司主动私下联系他，希望他过去。经过几轮面试和交流以后，这次终于把其中一家基本确定下来了。

其实他目前这家公司也并不是没有发展机会，恰恰相反，他现在非常忙，才入职三个月 就独立完成5项目。 而且已经开始承担越来越重要的项目。最近公司又签下了一个很大的客户——一家在全球都排得上号的金融机构，准备采用他们公司的 AI 服务。儿子目前也一直在参与对接，从客户需求、技术方案到具体落地，都需要投入很多时间和精力。

所以从这个角度看，他这次换工作并不是因为现在的公司做不下去了，也不是手上没有项目，而是在自己发展还不错、手里也有重要项目的时候，又出现了一个他认为更值得尝试的机会。

年轻人的职业发展和我们这一代确实越来越不一样。以前我们比较习惯的思路是：找到一家不错的公司，好好干，职位和工资慢慢往上升。但现在，特别是在 AI 这个变化极快的行业里，人才、技术和资本流动都非常快。真正有能力的人，很多时候并不是等着公司给自己安排下一步，而是在不断做项目、积累经验的过程中，被市场重新发现和定价。

当然，作为父母，我们其实帮不了。到了这个阶段，选择哪家公司、做什么方向、承担多大的风险，都只能由他自己判断。我们能做的，也就是听他告诉我们结果，然后替他高兴。

不过有一点我还是挺欣慰的：至少到目前为止，他每一次换工作，都不是在逃离什么，而是在原来的基础上，继续给自己增加难度，也增加新的可能性。

至于这一次到底去了哪里，他会今天晚和家里通话谈具体的细节。 我再慢慢听吧。

gzman29

现在硅谷 AI 应用的发展，真的有一种“雨后春笋”的感觉。几乎每天都有新的 AI 公司、新的应用场景和新的商业模式冒出来。

AI 带来的一个非常明显的变化，就是它正在大幅压缩传统 Coding 的工作量，同时又以过去难以想象的速度提高软件开发效率。以前一个团队几个人甚至十几个人才能完成的工作，现在借助 AI Coding、Agent 和各种自动化工具，也许只需要少数几个能力很强的工程师就可以完成。

但有意思的是，技术的发展从来都不是简单地“消灭工作”。

它在压缩传统 Coding 工作的同时，又创造出了新的产业和新的职位：AI的许多新岗位，很多岗位在十年前甚至根本不存在，或者只是非常小众的研究方向。

这其实就是技术发展的一个轮回：

旧的工作方式被淘汰 → 生产效率大幅提高 → 新产业出现 → 新职业产生 → 人才重新流动。

不过，我有时候看现在的硅谷 AI 热潮，总会让我想到我经历2000年前后的深圳。

那个年代的深圳同样充满机会。电子、通信、互联网、制造业高速发展，大量年轻人、工程师、创业者和资本不断涌入。站在当时，很容易觉得这些产业会一直高速发展下去。

可是二十多年以后再回头看，就会发现没有哪个产业能够永远站在浪尖上。

PC、互联网、通信、智能手机、移动互联网、云计算，再到今天的 AI，每隔一段时间，技术中心和人才需求都会发生一次重新洗牌。

所以我现在看硅谷 AI，也有类似的感觉。

但是唯一不变的就是你自己需要有自己的市场value。 并不断更新自己的技能。 可惜我已经55拉， 已经无力学习，只能为年轻人鼓掌加油。 但是我会一直注意这个趋势，给成长的女儿自己力所能及的建议和参考。

gzman29

刚才和一群CS的老鸟谈论AI 的发展， 然后就聊天聊到拉量子工程。 我不太懂， 于是就把他们的聊天记录一下， 整理号。
AI 和量子不是谁取代谁，而是两条不同但会不断交汇的技术路线。

AI 是已经发生的产业革命，核心是提高“智能”的效率——理解、判断、设计、编程、自动化和决策。未来几年会快速渗透几乎所有行业，并与机器人结合，从脑力自动化进一步走向现实世界的自动化。

量子则是正在开辟的新技术领域，并不是传统计算机的简单升级，也不会完全取代 CPU、GPU。就像飞机出现没有淘汰汽车和铁路一样，量子计算更可能在材料、药物、密码、优化、模拟、传感等特定领域发挥独特优势。

未来更可能是 Classical Computing + AI + Quantum 长期共存并相互融合。 AI可以加速量子研究和工程化，量子技术成熟后又可能帮助AI和科学计算解决某些传统计算非常困难的问题。

所以，AI代表正在到来的未来，Quantum代表更远期的新边界；真正值得关注的，是两者与数学、物理、芯片、机器人和工程的交叉融合。
看来我需要给女儿带入一些quantum的信息， 毕竟她还有6年时间去计划自己的未来和职业

gzman29

刚刚看到2012带儿子自驾加东三省旅游， 看看当时的经济条件确实不怎么样。 那可是一路搭帐篷，从来没有住过酒店。 大部分都是自己做饭， 很少去餐馆吃饭。 这个照片是在nova scotia 的东北面cape breton 国家公园， 身后就是太平洋。

gzman29

这是魁北克的著名瀑布

gzman29

昨天儿子特别忙， 就说周末具体聊， 确实他的这份工作不容易， 差不多每周都是996的作息， 所以确实非常忙。

高天羽毛

天涯终于出了好文！

gzman29

我一直在思考AI以及AI agent对cs 未来的影响
结合 2025–2026 年已经出现的变化，我认为 AI 对 CS 的影响不是“CS 消失”，而是 CS 内部会发生一次非常大的价值重排。

一个比较准确的概括是：

过去 CS 的核心竞争力偏向“我会不会写代码”；未来会越来越变成“我能不能理解问题、设计系统、驾驭 AI、验证结果，并把系统真正落地”。

这两者差别非常大。

1. AI 首先压缩的，其实是“Coding 工作量”，而不是整个 CS

以前一个软件项目可能需要：

需求 → 设计 → Coding → Debug → Test → Deployment → Maintenance

过去 Coding、Debug、Test，maitenance，patch 占用了大量工程师时间。现在 AI 已经能够承担其中相当大一部分，而且能力还在快速提高。

gzman29

但是当我在教育一个初一的女儿时， 我依然认为非常有必要让她直到CS的内在逻辑。

但我不会按照 12年前培养儿子作为程序员的方法培养她。

我会把能力结构变成：

数学 + CS基础 + AI + 英语表达 + Problem Solving + 一个现实领域 + 体育/团队协作

Coding 要学，但是不需要把大量时间花在机械地背 syntax 上。

真正应该掌握的是：

算法思维、数据结构、抽象、系统、debugging、逻辑、概率统计、线性代数，以及如何把一个模糊问题拆成 AI 和人可以共同解决的问题。

gzman29

414楼我让chatgbt帮我审核过

gzman29

儿子昨天很晚发来 message： 他太忙拉。 周四或者周末详细聊 下一份工作依然在硅谷，也还是 AI 这个赛道。新公司主要是利用 AI Agent 为金融行业提供服务，和他现在做的方向有一定延续性。

这次职位升到了Senior，salary 比现在提高了大约30%，另外期权给拉大约工资的salary 的 30%。

有意思的是，这次并不是他主动投简历，而是这家公司主动联系他的。前前后后经过了 **5 轮面试**，最后终于把所有细节敲定。本周二晚上，硅谷时间11:30 PM，公司才正式把 offer 发过来。

看到这个时间，我第一反应就是：这些硅谷初创公司真的太拼了！晚上十一点半还在处理招聘和 offer，工作节奏和效率确实和很多传统公司不太一样。

不过从这次换工作也能看出，现在硅谷 AI 的发展依然非常快，尤其是AI Agent + 金融行业这种既需要技术、又需要真正落地到企业业务中的方向，市场对有实际项目经验的人才还是非常期待的。

然而，让我担忧的是： 随着AI的agent快速发展， agent标准化会非常快速从而导致大量的工作内容被AI取代， 或许5年后， AI就会取代一大批人的工作。 这也是我对他目前工作的看法。 但是我还没有和他提及， 我需要深思熟虑和在一个合适的时机和他详细谈谈。

其实AI的上游比如LLM有一些好的岗位， 是非常好的。 好些需要phd和数学天才。我儿子达不到。

对我来说，salary 涨多少当然值得高兴，但更让我高兴的是，他这几年每换一步，职位、责任和接触的项目都在往上走。年轻的时候能够在一个快速变化的行业里不断学习、不断接受新的挑战，这种成长可能比单纯的一次涨薪更重要。
他的脉络非常清晰： software engineering -》 senior SE --》 FDE --》 senior --》 consultant 只要人有本事和value, 在绝对化的资本市场， 也会用你。

gzman29

昨天下午去打匹克球的时候，又碰到一位来自越南的老球友。和我年纪差不多也是55左右，他球技非常好，我们以前也经常聊天。以前他曾告诉我，自己是从越南出来的一个 “boat boy”。

我当时还专门查过这个词。严格来说，更常见的历史称呼是 “越南boat people（越南船民）”，主要指1975年越南战争结束以后，特别是1970年代末到1980年代，大批乘坐小船逃离越南的人。当年的他，其实才几岁，只是一个小小的孩子，却已经跟着家人经历了一场改变一生命运的大逃亡。

他来自南越的西贡，也就是今天的胡志明市。20世纪50—60年代的西贡，曾经是东南亚最繁华、最具现代都市气息的城市之一，商业活跃，街道上充满法国殖民时期留下的建筑和文化痕迹，一度有“东方巴黎”之称。南越政权垮台以后，西贡后来改名为胡志明市。

他说，为了逃离越南，他们家前后竟然尝试了三次坐渔船出逃。前两次都没有成功，直到第三次才终于逃了出来，漂泊到了香港。之后一家人又经过一番辗转，最终来到加拿大并定居下来。

现在的他已经是一名电气工程师。几十年过去，当年那个跟着家人挤上渔船、前途未卜的小男孩，如今已经在加拿大建立了自己的生活。工作稳定，生活悠闲，平时最大的爱好之一就是出来打匹克球。

和他在球场上聊天的时候，很难把眼前这个开朗、球技出色、生活惬意的人，与几十年前那个坐着小渔船逃离故乡的小男孩联系在一起。

一个人的一生，有时候真的可以跨越完全不同的两个世界。

从战乱与漂泊，到安定的生活；从西贡出发的小渔船，到今天加拿大普通而自由的日子。对我们来说，下午到公园打场球，也许只是一件再平常不过的小事；但对经历过那个年代的人来说，这种可以自由安排时间、安心工作、悠闲打球的“普通生活”，或许本身就是他们年轻时冒着巨大风险所追求的东西。

所以每次和这些不同背景的球友聊天，我都会觉得：球场上看到的只是一个人的现在，而每个人背后，其实都有一段外人不知的人生。

gzman29

这也让我想起了自己的小时候。

我小时候的生活虽然没有经历过战争和逃难，但同样是在物质非常匮乏的年代长大的。上小学的时候，每天上学单程要走三里路；到了中学，单程更是有八里。那时候没有家长开车接送，也没有什么校车，基本就是靠自己的两条腿，风雨无阻地走。

真正让我记忆深刻的还是每年炎热的夏天

对于现在的孩子来说，暑假意味着旅游、夏令营、游泳和各种兴趣班；而我们那个年代农村孩子的暑假，往往正好赶上最忙、最累的“双抢”——抢收早稻、抢插晚稻。

天气最热的时候，人整天泡在稻田里，头顶烈日，脚踩泥水，弯着腰割稻、插秧，汗水不停地往下流。稻谷收回来以后，还要摊开晒干。晒好的谷子装进箩筐，再一担一担挑到粮站去交公粮。肩膀上压着沉甸甸的箩筐，一天来回好几趟。现在回想起来，确实是又苦又累，也真的很穷。

那时候就想考出去回公社做一个普通工作就可以， 没有风吹日晒。 可是高中到啦县城， 就变啦， 说考上大学， 回县政府当干部。 可到啦皇城， 却想到离香港最近的地方发展， 到啦之后又想到出国发展。 可见人都在变。
社会也在变， 关键是要在变化得社会中找到自己合适的机会和环境

gzman29

@高天羽毛 多谢， 我只是一个学IT的工科菜鸟， 没有任何的写作细胞， 自己记录自己的生活和培养小孩的历程

gzman29

女儿吃完早餐后，就在 YouTube 上看国际象棋的视频。过了一会儿，她跑过来问我：“爸爸，怎么编一个可以下国际象棋的游戏？”

我当时正忙着工作，就随口告诉她：“现在有 AI，这种问题你几分钟就能得到一份代码。”

刚才我上去的时候， 她说： 她已经把自己的需求发给AI拉， 但是Ai返回的结果和她期待的结果根本不对。

我觉得这是一个绝佳的机会-- 教导小孩如何把一个问题拆开， 一条条的细化， 变成AI可以理解并能执行的需求， 而这一步正是现在AI市场非常需要的第一步。
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真正值得她学习的，不是“怎样让 AI 帮我写出一个国际象棋程序”，而是：怎样把一个模糊的想法，逐步变成清晰、具体、可以执行的需求。

如果把它看成一个真实的软件项目，甚至把女儿想象成工程师，而我是客户，那么她首先要做的，并不是马上写代码，而是把问题拆开：

到底要做什么样的国际象棋游戏？
是两个人在同一台电脑上轮流下，还是人与电脑下？要不要图形界面？先做到什么程度？
棋盘怎么表示、怎么存？

棋子怎么表示？
King、Queen等各个角色怎么区分和规则如何？黑棋和白棋又怎么区分？
怎样让棋子移动？
程序怎么知道车只能横着或竖着走，象只能斜着走，马走“L”形？
一个一个增加规则。
等等一大批的细节内容
这时候程序不仅要知道棋子怎么走，还要判断一步棋之后 King 是否被攻击，以及有没有任何合法的逃脱办法。

这样一层一层往下拆，实际上就是在做需求分析、系统设计和算法设计。

AI当然可以很快生成代码，但真正重要的问题是：你能不能把自己到底想做什么讲清楚。

如果一个孩子能够把国际象棋的规则、棋盘、棋子、移动、轮流下棋、将军和将死这些问题逐步描述清楚，那么她其实已经完成了相当一部分程序设计。

在 AI 时代，可能真正越来越重要的能力，不只是“会不会写代码”，而是：

能不能把一个现实问题拆开，定义清楚需求，建立规则，设计流程，然后让 AI 帮你实现、测试和改进。

这其实也是我觉得现在让孩子学习 coding 仍然很有意义的地方。
（具体的细节我咨询拉AI）