1.工具调用率核心提高了15%，依赖的是什么手段？2.意图不太明确的时候，显著调用的是什么？3.命中率是用什么指标来衡量的?有线上数据吗？4.有去判断模型整体的一个准确率，以及token消耗量？5.有考虑过通过大语言模型进行二轮评估吗?6.agno框架和其他框架有什么区别？7.有了解过harness工程吗？8.整体的话有没有做什么编排调度？目前大多数ai coding的编排还是比较固定的，规划 生产 评估，有尝试完成这种编排吗？9.你觉得你们公司的场景适合这么做吗？10.context engineering长期记忆 短期记忆是怎么进行组织的？11.怎么保证记忆不会随着时间长期进行腐化？算法：...

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

1. 先说结论 我先把话撂在这：AI 编程不是 35 岁程序员的催命符，反而是他们的第二春。 尤其是那些真正做过几年后端、踩过生产事故、带过复杂系统的老鸟，市场价值正在被重新定价。 这跟年龄溢价无关，而是 AI 把"会写代码"和"能把系统做成"这两件事，彻底拆开了。 2. 很多人把 AI 编程看浅了 以前大家觉得，年轻人手速快、加班猛、学新框架快，35 岁以后就越来越卷不动。这个逻辑在纯手撸代码时代还成立，因为公司买的是产能，谁写得快、谁便宜，谁就有优势。 但 AI 编程把这套规则打碎了。 现在最不值钱的，恰恰是"把需求翻译成几百行代码&quo...