写了一些深入思考的内容后，发现社交媒体推送的内容能级也提升了一个层次，就像电子从低能级跃迁到高能级。挺有意思，有时候你能从推送中察觉系统是如何“看待”你的。过去像是我看小学老师讲课，现在变成我看中学老师讲课。

我们不仅要思考，还要深入思考，并将这些内容发布出来。这样一来，社交媒体也许就会少推送一些无意义的东西。

当我们讨论“大学生太多”“就业压力大”这些话题时，往往默认一个前提：岗位是有限的，大家都在争抢。但有没有可能，我们换个角度想一想：岗位不是天然存在的，而是“被创造”出来的。

它来自社会分工的细化、新行业的诞生、用户需求的变化，甚至来自某个人突发奇想的一次试验。当内容行业刚兴起时，“自媒体编辑”并不是岗位；当新能源汽车普及后，充电桩维护、调度算法、安全测试这些岗位才逐渐浮现。

换句话说，岗位的出现，本质上依赖环境能不能容纳“新东西”生长出来。

但在现实中，“新东西”并不总能顺利长出来。尤其是在竞争非常密集、资源向头部企业集中的行业里，新的方向刚冒头就容易被扼杀，哪怕它并不成熟，只是“潜在的威胁”。

它不会直接对大学生说“不”，但它会让岗位悄无声息地消失在土壤里，连发芽的机会都没有。

说到底，“大学生太多”从来都不是问题的本质。我们真正欠缺的，是一种允许可能性发生的环境。一个行业、一个组织，甚至一个人，如果没有从“封锁”走向“共生”的意识，就很难真正把“人多”转化为“机会多”。

语言并非中性的工具，它往往暴露了潜藏其后的思维结构。“对科技圈的价值”这类看似中立的表述，其实并不只是一个说法，而是一种评判方式的显性呈现。

这句话的前提，是将“科技圈”视为评价的主体，甚至唯一的裁判者。它默认这个圈层拥有足够的权威与正当性，可以定义一个人、一件事的“价值”。在这样的语境下，所有超出圈层逻辑的努力，无论是美学追求、社会影响还是价值观探索，都可能被视作无关紧要的“附加物”。

这是一种典型的圈层思维：封闭、精致、自洽，却也容易形成自我迷恋的回音壁。它并不真正关心公众利益、历史定位或技术与社会的互动，只关心“你有没有让我们受益”，“你在我们的语法体系中，值不值得被记住”。

在这个框架下，判断的重心从“他做了什么”转移到了“我们怎么想”。评价的出发点不是贡献本身，而是“圈内感受”。这种转移，不仅模糊了公共性与技术性的边界，也将“价值”这一词语，逐步向“利用价值”倾斜。

某种程度上说，这也是一种利己主义的语用痕迹：圈内自洽成为标准，圈外影响则被默默剔除。它不问是否真实推动了行业，也不问是否开拓了公共讨论，只问“我们是否承认你”。

因此，当我们再次听到“他对科技圈的价值”这样的说法，不妨稍作停顿，问一句：“科技圈”是谁？“价值”又由谁来定义？

看到还有人访问这个工具的旧网址，才想起来写几句。

这是我之前基于微软 Azure 语音服务做的一个 TTS（文字转语音）网页小工具，前端用的是 Flutter。上面视频是它在浏览器里的运行效果：输入文本，可以选择语言、发音人、情感风格，然后试听或下载生成的 MP3 文件。

Azure 云的语音服务有一定的免费额度，这个工具在当时可以一直免费使用。后来因为更换了微软账号，原先关联的 Azure 云服务也一并关闭，小工具就下线了。

其实 Azure TTS 输出质量还是挺不错的，这个页面也曾经在选配音角色、或临时生成语音播报方面帮上过不少忙。至于是否会重新上线，目前还没有打算，新的 Azure 账号也暂时没注册。

不久前，有位哥们因电脑被随便挪动而与星巴克店员争吵。那段时间，店内点单的人似乎确实多了些，场面看着规整了不少。

到了 2025 年 7 月，我又去了几次，发现情况又恢复如初：不点餐的顾客重新多了起来，一切仿佛回到从前。

那位哥们仍在，依旧不点餐，估计他也不会再点了。店员主动上前询问“你好，请问您点餐了吗”的场景，如今也变得稀少，甚至有些久未耳闻。

那位便利店门口的男人，始终面容疲惫😞，我从未在星巴克见过他。而星巴克里的这位哥们，占人便宜都是理直气壮😤。这年头是不是非得“凶”一点，不然总有人把你的温和，当成理所当然的软弱。

你觉得要“凶”一点吗？欢迎在评论区留下你的看法😚

# 普通程序员
请写一个模糊人脸的 Python 脚本。

# 高级程序员
请编写一个 Python 脚本，对输入视频中的人脸区域进行模糊处理，输出处理后的视频。具体要求如下：
- 使用 OpenCV 的 DNN 模块，调用 YuNet 模型进行人脸检测；
- 仅模糊画面中的人脸区域，模糊区域应为圆角矩形，圆角半径可在代码中固定；
- 支持可调节的模糊强度参数；
- 实现去抖动机制，尽量减少人脸框在连续帧中的跳动，提升观看体验；
- 支持 OpenCL、OpenVINO 等硬件加速，但应保证在普通环境下也能正常运行；
- 输出视频需优先保证画质，其次考虑文件体积；
- 提供进度条反馈当前处理进度。

# 普通程序员
请写一个模糊人脸的 Python 脚本。

# 高级程序员
请编写一个 Python 脚本，对输入视频中的人脸区域进行模糊处理，输出处理后的视频。具体要求如下：
- 使用 OpenCV 的 DNN 模块，调用 YuNet 模型进行人脸检测；
- 仅模糊画面中的人脸区域，模糊区域应为圆角矩形，圆角半径可在代码中固定；
- 支持可调节的模糊强度参数；
- 实现去抖动机制，尽量减少人脸框在连续帧中的跳动，提升观看体验；
- 支持 OpenCL、OpenVINO 等硬件加速，但应保证在普通环境下也能正常运行；
- 输出视频需优先保证画质，其次考虑文件体积；
- 提供进度条反馈当前处理进度。

对于“请写一个模糊人脸脚本”的请求，当前的大语言模型完全可以给出一份可运行的代码。它会使用现成的人脸检测模型，加载视频帧，应用高斯模糊，导出处理结果——流程正确，结果高效。

但它并不理解：为什么模糊？要模糊到什么程度？需不需要考虑设备环境？如何平衡效率与画质？谁来承担模糊失败的后果？也就是说，它“执行”得很好，但不“判断”为什么这样执行。它给出答案，却不参与提问。

AI 已经能够生成结构清晰、逻辑严密的代码，甚至具备一定的错误自我修复能力。这一变化不可逆。但它仍然不具备判断的能力，不懂责任，不懂选择，也无法真正理解需求背后的复杂性。

所以问题从来不是“AI 会不会取代程序员”，而是：当 AI 能写代码时，我们还需要什么样的程序员？答案或许可以简化为一句话：程序员的未来，不在于写得多快，而在于想得多深。AI 能给出答案，但无法承担思考的重量。

你的见解是什么？毋须克制，欢迎在评论区留下真实的想法。😚