如果你的 blog 因为 ai 就被干掉了，也许这个 blog 本身就没太多值得讨论的。

差不多，以前解决一个 bug 要从成堆的 csdn ，稀土掘金，博客园甚至到 stackoverflow 里挖那一小块金子，还不一定成功，试错成本大的惊人；所以之前经常有这样的视频：“解决 bug 后关闭浏览器标签太爽了”，现在不会了

以前有问题上 stackoverflow ，现在基本都问 AI 了，又快又准

我自己的雨雀上有好多独家秘笈，要知道，不用说远了，1 年前，还没有一个非常完美的 AI 能解决我的问题，很多时候我要靠好几篇博客+AI ，综合试下来才得出一个方案。 今天试了试 Gemini ，写的两个 python 脚本都是一遍成，没有胡编乱造库，变量定义的很好，逻辑非常合理，既然如此，那么搜索博客文章去东拼西凑似乎就没了意义，用 AI 是精准而优雅的。 不过我有一个毛病，问 AI 的问题即使成功了，我也不会把它像当时写博客一样记录下来，似乎有些东西，不是你的就不是你的，像上学时候写卷子，自己做，虽然正确率不高，但是会记住，能学会，而照着练习册后面的答案抄一整本书，即便题都做对了，可是自己什么都没有获得。 但是，人也就这样，能躺谁 C 啊。

某些时候你会更在意真人的观点, 例如你在 FSHEX 问这个问题 因为你能看出来哪些人的回复背后是有经历以及成本的

AI 的本质就是帮人类把海量的技术博客消化了，没有这些海量的技术博客，AI 那啥训练和联网搜索哦。

AI 能帮你记录生活吗

高成本答案、高痛苦经验、以及高复用流程 还是值得记录一下的

我在想的是会不会以后 ai 能学习的越来越少，因为现在大家只专注于提问和生产，而更少去分享技术。

并不是 ai 杀死了 blog ，而是互联网开源分享这一套越来越难以为继了而已。 我反而觉得大模型的出现是一个机会，本来宝贵的私人信息就应该好好定价。