硅谷大佬暴论:AI编程没练满2000小时,世界级大神也只能算实习生

01 用好AI，这是生产关系的根本变革

最近，硅谷技术圈发生了一场“地震”。

传奇工程师 Steve Yegge（谷歌/亚马逊前高管）抛出了一个让无数资深程序员破防的暴论：

“我的一些朋友在工程方面的能力远超于我，我是说，世界一流的，也许是全球顶尖的水平，这些人曾开发出你耳熟能详的技术，但他们至今仍未使用AI，除了偶尔会用 Cursor 询问一个聊天问题，那些人再过一年就会变成实习生。”

很多朋友看到这儿可能会说：“我又不是程序员，这关我啥事？”

恰恰相反，这事儿跟我们关系最大。

前两期文章，我带大家用 Trae 扒光了上市公司百万字的财报底牌，又训练了一个懂政策的“AI参谋”。

很多朋友可能会想：“这太复杂了吧。”

我想说的是，你到底有没有好好研究，这可是比Office简单10倍的效率方法啊。

Yegge 的暴论揭示了一个真相：手工艺时代结束了，工厂化时代来了。

以前，你需要苦练 10 年“刀工”才能成为大厨；

现在，你需要的是学会指挥一支不知疲倦的“AI厨师军团”，去完成那些曾经让你头秃的重复性劳动。

02 范式转移 → 弯道超车：旧资产变成了旧包袱

Yegge 发现，真正抗拒这场变革的，不是小白，而是那些拥有 10-15 年经验的资深专家。

为什么？因为他们的自尊心和身份认同，绑定在旧的“手艺”上——他们习惯了自己一行行敲代码，就像老会计习惯了拨算盘。

这正是普通人的机会。

我们没有旧时代的包袱。我们不需要“忘却”痛苦的语法细节。

我们可以直接跳到终局：指挥官模式。

我们用 Trae 做数据分析、做研报可视化，本质上就是在这个新赛道上弯道超车。

03 核心心法 → 2000小时定律：你真正要练的是什么？

很多人觉得：“AI不就是发个指令吗？我会啊。”

错。Yegge 指出，真正驾驭 AI 需要2000小时 的磨合。

“在信任人工智能之前，你应当花费投入 2000 小时与其共事。”

这 2000小时练的是什么？

不是学 Python 语法，也不是背 SQL 命令。

而是“AI力”。

你需要知道它什么时候会一本正经地胡说八道（幻觉）。

你需要知道它什么时候会偷懒（省略关键步骤）。

你需要建立一种直觉：不看过程，也能预判结果的准确性。

你也需要建立对AI结果的核查机制，最终负责任的永远是你。

你需要先建立对AI的认知，同时学习如何设计提示词—这是人类语言与AI沟通的最终方式。

这就是你的“AI力”。

“AI力”的四个维度我在【2026九大AI发展趋势】中有过详细描述。

04 实战演练 → 10分钟生成数据可视化大屏

学习Trae 从来不是让你去当程序员，而是让你成为一个“数字工厂”的厂长。

今天这篇文章动手操作部分，用TRAE做数据调研分析，并制作可视化的HTML网页。

彻底打破你觉得“难”用的误区，手把手演示，100%成功。

先看一下最终成果👇

今天的演示，可以解锁TRAE的SOLO模式、提示词优化方法，一套可直接上手的数据调研方法。

我们直接开始吧。TRAE下载地址：https://www.trae.cn/

在常规模式下点击左上角的“IDE”按钮，解锁SOLO模式（已全量开放使用）。

Solo模式与常规模式的核心区别有下面三项： 

多任务并行处理：可以同时执行多项任务，例如在聊天时，你可以一边回复消息一边处理其他任务（用过的都说好🐮）。 

智能体系统升级：内置默认智能体，可协调多个子智能体进行任务分配，实现高效协作。可智能任务规划，适合复杂项目设计。 

界面展示优化👇：展示方式有所不同，具体差异在下图截屏中详细说明。

今天的案例是用TRAE分析1949年至今新生人口出生数据，并调研未来20年退休人口数据。

第一步：下达指令（Prompt 起手式）

请帮我调研1949年-2024年，新生人口出生总数，使用权威数据，交叉验证，标记婴儿潮年份。并调研2025年-2045年退休人口数量。

第二步：数据分析

你会看到 Trae 的对话框里疯狂输出，整理资料，核对数据，自动帮你使用py写代码，用数学方式计算退休人口数量。

熟悉大模型的朋友都知道，大模型数学计算，就是心算，数越大越容易出错，使用py代码的方式去计算数学，是最为准确的。这个方式适用于任何模型聊天窗口。

第三步：见证奇迹

直接把你的设计需求甩给 Trae。这是我输入的指令，这里有一个小技巧，是就是TRAE更懂编程，我们输入基本要求后，使用优化提示词，一般可以得到一个更为丰富具体的提示词。

提示词优化前👇

提示词优化后👇

设计风格要求👇，不需要了解过多细节，只要生成的效果符合你的要求，这就是一套好的提示词。

可视化网页。

要求是【样式与技术规划核心视觉样式: 专业金融报告风格，采用深蓝色主题配合简洁的卡片式布局，突出数据可视化效果。可深色与亮色切换。

色彩方案 (CSS 变量):--primary-color: #1e3a8a: 主题蓝色，用于标题和重要数据--secondary-color: #3b82f6: 辅助蓝色，用于链接和按钮--accent-color: #10b981: 绿色强调色，用于正向数据--warning-color: #f59e0b: 橙色，用于风险提示--text-color: #374151: 深灰色文本选用插件及用途:Chart.js 

- 绘制趋势图、对比图等数据可视化图表AOS 

- 页面滚动动画，增强用户浏览体验关键布局策略: 使用flex布局实现响应式卡片网格，确保内容紧凑排列，重要数据以突出的卡片形式展示

- 关键视觉/动画: 使用AOS库为数据卡片添加淡入动画，Chart.js图表采用渐进式加载动画】

在最后回复中，点击预览👇

如果遇到一些特殊情况，报错了，试着把遇到的问题描述给AI，这种服务不可用的问题一次就能解决。

点击预览，一个带有动态图表、深色模式切换、响应式布局的专业网页就出来了。

整个过程，你写了一行代码吗？没有。

你做的是什么？定义需求、审核需求、确认交付。

这就是“指挥官”的工作。

这么做数据分析好玩吗😁。

05 复利效应 → 10倍效率目标

前几天，AI大神 Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监）的一段感慨也刷爆朋友圈了：

“作为一名程序员，我从未感到如此力不从心... 如果能将过去一年左右涌现的新工具恰当地整合起来，我的效率或许能提升十倍... 必须构建一个完整的心智模型，以理解这些本质上是随机、易错、不断演进的‘AI’。”

我单独写过一期 Karpathy（安德烈卡帕西） 硬核课拆解【我替你啃了3.5小时的AI硬核课，读懂5个底层真相】，讲解了AI的底层逻辑，为什么AI会存在幻觉？这是不可避免的吗？

结合开篇 Steve 的说法👇，好像10倍效率是以后我们的目标，尽管现在远远没达到。

但我相信，正是这一点点的积累变化，专注于那些长期有效的方法，能最终让我们效率飞跃。

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不要问我为什么大冬天的封面老是穿背心，家里供暖好😁。