開源技術的開放性、參與性讓價值回歸程序員個人，這就是開發(fā)技術的大勢所趨，這種趨勢的細分下，代碼托管和軟件眾包成了程序員的新方向，開源中國馬越對此表達看法：有效整合零散的開發(fā)者，通過眾包來進行需求方與開發(fā)者的對接，是日漸繁榮的“零工經濟”的直觀體現...碼云是開源中
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微軟CEO納德拉在Meta的LlamaCon大會上透露，微軟代碼庫中20%-30%的代碼由AI生成，其中Python應用進展最快，C語言相對較慢。微軟CTO凱文·斯科特預測到2030年，95%代碼將由AI生成。谷歌CEO皮查伊也表示，谷歌超30%代碼由AI生成。Meta CEO扎克伯格則未透露具體數據。由于缺乏統(tǒng)一的AI代碼衡量標準，這些數據僅供參考。（140字）
杭州35歲程序員吳先生因長期熬夜工作導致腦干出血5毫升，昏迷15天。醫(yī)學數據顯示，腦干出血死亡率超90%，即使5毫升出血量也極其危險。吳先生月薪3萬，每天工作到凌晨1-2點，早上7點起床。醫(yī)生提醒，熬夜被列為2A類致癌因素，超過23點睡覺就算熬夜。文章還介紹了"中風120"識別法：1看臉是否歪斜，2查雙臂是否無力，0聽說話是否清晰，發(fā)現異常應立即撥打120。
什么?!現在隨便一個完全不懂編程的人，都可以開發(fā)完整網站了???你沒看錯，現在搞開發(fā)啊，真的就是一句話的事兒。例如你想做一個fashion一點的電商網站，那么你只需要來上一句:然后啊，這個AI就開始思考你需求的意圖了。但畢竟咱們Prompt過于簡單了，于是乎，這個AI還貼心地基于需求，給出了諸多細節(jié)選項，包括:響應式設計，適配不同設備商品分類和搜索功能購物車和結?
杭州有位 39 歲的程序員楊先生，通過堅持跳繩 2 年，成功“跳”走了脂肪肝和腎結石，體重還從 170 斤降到了 140 斤，這效果簡直絕了……
4月29日消息，據媒體報道，39歲程序員堅持跳繩2年，2年時間把脂肪肝跳走了”，體重從170斤降至140斤。他說，每天堅持跳繩打卡，不要讓懶惰成為你的絆腳石，不節(jié)食不焦慮，純靠跳繩 堅持，自律比瘦更重要。據了解，脂肪肝全稱脂肪性肝病，是指肝細胞脂肪過多貯積和脂肪變性為特征的臨床病理綜合征。正常人肝臟中脂肪含量3%～5%，但是其重量超過5%時，肝細胞就會脂肪變性，這就被稱為脂肪肝。想要甩掉危險的脂肪肝，最有效的辦法之一是合理運動，每周進行4次以上中等強度的體育運動，鍛練部位應包括上肢、下肢、軀干等主要肌肉群，以獲得更?
杭州39歲程序員通過兩年堅持跳繩收獲顯著健康改善。這位軟件工程師自2023年起每天堅持跳5000個，兩年間體重從170斤降至140斤。該運動不僅幫他成功減重30斤，還改善了多項健康指標：腎結石消失、脂肪肝癥狀消除。醫(yī)學專家表示跳繩作為高效有氧運動確實能帶來多重健康收益，但建議根據個人體質循序漸進。該程序員表示將繼續(xù)保持這一運動習慣，并計劃嘗試更多元化的鍛煉方式。
35歲程序員突發(fā)腦干出血后發(fā)文引發(fā)熱議。該程序員在創(chuàng)業(yè)公司裁員潮期間承受巨大壓力，發(fā)病后經歷28天ICU搶救和70余天康復治療，目前身體機能恢復約七成，但完全康復可能性較低。作為單親父親，他正嘗試通過自媒體創(chuàng)業(yè)維持生計?？祻瓦^程中，他轉變生活態(tài)度："過去為賺錢壓抑自我，現在更重視生活體驗與身心健康"。醫(yī)療專家指出，腦干出血多與長期高壓狀態(tài)相關，建議職場人群建立"壓力預警機制"，連續(xù)加班超兩周或頻繁出現失眠頭痛等癥狀時需及時干預。
理想汽車4月25日發(fā)布"理想星環(huán)OS技術白皮書"，宣布啟動車機操作系統(tǒng)開源計劃。該項目將分三個階段推進：4月23日已開源安全實時操作系統(tǒng)和通信總線模塊；6月30日將開放完整智能車控系統(tǒng)及智能駕駛基礎能力；7月后計劃開源包含虛擬化引擎在內的完整智能駕駛系統(tǒng)。理想采用Apache License V2.0開源協(xié)議，已在Gitee平臺創(chuàng)建開源組織。李想表示此次開源不設商業(yè)壁壘，預計可為汽車行業(yè)每年減少100-200億元重復研發(fā)投入，推動行業(yè)技術共享與協(xié)作創(chuàng)新。
杭州35歲程序員吳先生因長期熬夜工作導致腦干出血，引發(fā)網絡關注。他在微博發(fā)文分享患病經歷，稱并非募捐，而是以自身經歷勸告同行注意休息。吳先生表示因健康原因將轉行做自媒體博主，嘗試拍攝視頻和直播，希望為病友帶來希望。他坦言從內向的技術工作轉向外向的自媒體面臨挑戰(zhàn)，但愿意嘗試改變。目前直播帶貨能力尚不足，但他持開放態(tài)度，認為這是值得嘗試的新方向。
在人工智能飛速發(fā)展的今天，LLM的能力令人嘆為觀止，但其局限性也日益凸顯——它們往往被困于訓練數據的「孤島」，無法直接觸及實時信息或外部工具。2024年11月，Anthropic推出了開源協(xié)議MCP，旨在為AI模型與外部數據源和工具之間的交互提供一個通用、標準化的連接方式。隨著技術的不斷發(fā)展，我們期待MCP能夠克服這些挑戰(zhàn)，充分發(fā)揮其潛力，為行業(yè)帶來更多價值。
