AI

一个熟悉环境的普通人，会比来到陌生环境的天才更能干。没有上下文的智力是空转的。没有 Runtime 的 Agent 是虚浮的。

软件股暴跌，谁能幸存？谁会崛起？AI撕掉了软件的皮，露出了数据库的骨。市场不是在错杀，而是在分化定价。

我们还要招应届大学生吗？在AI和老司机的双重夹击下，新程序员的出路在哪里？—— 用对工具、主动出击、找对师傅。

SaaS 与流程软件已死，从 APP 与 GUI 到 Agent，Database，CLI。

当你在云上 “一键拉起” 私人助理的时候，不妨先想一下，这到底意味着什么？

我们正在见证一个"AI 操作系统"的诞生。LLM 是新 CPU，Context 是新内存，Agent 是新应用。那么 OS 会是什么？ 理解这个类比，也许能帮助我们预测未来 2-3 年基础设施的演化路径 —— 以及找到真正的机会所在。

如何不翻墙下载安装使用 Claude Code？如何用 Claude 十分之一的成本实现近似的效果？一行命令免翻装好 CC！以及 GLM 4.7 到底能不能吊打 Claude？

AI Agent 的瓶颈不在数据库内核，而在上层整合。肌肉记忆（库内计算）、联想记忆（向量+图谱融合）、试错魄力（Git for Data）将成为关键，不过这些能力不需要新引擎。

答案正在贬值，提问的能力决定了你在AI时代的位置。凯文·凯利预言成真：当答案成为商品时，好的问题就是新的财富。毕加索早在1968年就说过：计算机毫无用处，它们只能给你答案。

上下文窗口经济学，多元持久化的问题，以及零胶水架构的胜利，让 PG 成为 AI 时代的数据库之王。

Google推出了一个针对数据库的MCP工具箱GenAI Toolbox，通过封装参数模板SQL的方式，显著提高了数据库MCP的实用性与安全性。不同于以前那种直接把整个数据库对Agent开放的粗暴做法，这可能是第一个生产可用的方案。

OLTP与OLAP谁先被AI革命？一体化还是专业化，如何选型？AI时代的DBA该何去何从？来自 HOW 2025 大会圆桌讨论的观点整理：OLAP岗位正被NL2SQL替代，而DBA因语料稀缺暂时安全。

AI时代的数据库格局已经尘埃落定。Databricks收购Neon，Snowflake收购CrunchyData，OpenAI传闻收购Supabase——资本市场对PostgreSQL标的密集出手，PG已成为AI时代的默认数据库。

未来的软件形态是 Agent + 数据库，没有前后端中间商，Agent直接CRUD。微软CEO纳德拉预言SaaS已死，软件从数据库开始。数据库技能相当保值，PostgreSQL将成为AI Agent时代的核心数据库。

向量存储检索是个真需求，然而专用向量数据库已经凉了。小微需求OpenAI亲自下场解决了，标准需求被加装向量扩展的现有成熟数据库抢占。想靠讲AI故事做成一个产业已经是不可能了。