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引言：一场关于质量的战争
在AI工程师峰会的舞台上，swyx带来了一场不同寻常的演讲。与其他聚焦于编码技术的演讲不同，他用五分钟时间向我们发出了一个紧迫的警告：我们正处于一场对抗"Slop"（低质量内容）的不对称战争中。
从第一届峰会预见AI工程师的崛起，到第二届扩展至领导层，再到第三届聚焦模型实验室，直至今天的代码峰会——这个社区一直在成长。但随着规模的扩大，一个关键问题浮现：如何在保持高速增长的同时，维护我们一直以来的高品味和高质量？
什么是"Slop"？
被误解的定义
"Slop"是牛津英语词典2024年度词汇的候选词之一（最终输给了"brain rot"脑腐）。词典给出的定义是："使用人工智能生成的低质量、不真实且不准确的内容。"
但swyx对此提出了异议。问题的核心不在于AI，而在于质量本身。 低质量、不真实、不准确——这些问题在AI出现之前就已存在。人类同样可以制造Slop，AI只是放大了这个问题的规模。
正如他所说："任何人或AI都可能成为低质内容的传播者。"
Slop的多重面孔
Slop无处不在，它以各种形式出现在我们的工作和生活中：
1. 内容创作领域
同样使用Sora制作视频，有人创作出令人惊叹的艺术作品，有人却只会让猫演奏迪吉里杜管。同样是Netflix出品，《电动状态》(Electric State)是精心制作的作品，而某些项目则沦为流水线产品。
2. 趋势跟风现象
当你是某个趋势的开创者时，那是创新；当你只是第1000个跟风者时，那就是Slop。就像那些过度使用的演示模板，或是《权力的游戏》后期令人失望的剧情走向。
3. 创业生态
同样的创业想法，可以是突破性的创新，也可以是第N次的重复。使用AI工具制作的演示文稿，可以是精心设计的keynote，也可以是毫无灵魂的模板堆砌。
4. 代码质量
这是最危险的Slop形式。两名工程师可能制造出相当于50名工程师才能清理的技术债务。更严重的是，草率的代码可能导致数百万用户的隐私数据泄露——这些都在2025年真实发生过。
不对称战争的本质
Brandolini法则的AI版本
意大利程序员Alberto Brandolini提出过一个著名的法则："驳斥谎言所需的精力，比制造它所需的高出一个数量级。"
在AI时代，这个问题被指数级放大。swyx提出了**"Fixer反Slop法则"**：
对抗低质内容所需的品味，比制造它所需的高出一个数量级。
考虑到生成代币的成本每年下降100到1000倍，这意味着制造Slop的门槛越来越低，而维护质量的难度却在急剧上升。我们正在打一场不对称的战争。
自主性与问责制
当有人宣称"我的模型可以自主运行30到60小时"时，swyx提出了一个尖锐的问题：代码质量如何？
仅仅强调持续时间而不关注输出质量，本身就是一种Slop思维。正如美国建国原则"无代表不纳税"(No taxation without representation)，在AI时代我们需要一个新原则：
没有问责制就不该有自主权。
(No autonomy without accountability)
对抗Slop的武器库
好消息是，我们可以用AI来对抗AI生成的Slop。以下是几个经过验证的策略：
1. 内容策略：少即是多
swyx运营的AI News是一个独特的案例——这是唯一一份会告诉读者"今天没什么重要新闻，不用读"的新闻通讯。
这种反直觉的做法体现了对抗Slop的核心原则：质量永远优先于数量。不是所有的空间都需要被填满，不是所有的时间都需要被占据。
2. 提示工程：明确反对低质量
Anthropic的研究团队发现，在提示词中明确要求AI"不要生成Slop"，可以显著提升输出质量。
这看似简单，却揭示了一个深刻的真理：AI会反映我们的标准。 如果我们不明确表达对质量的要求，AI就会默认追求数量和速度。
3. 半异步死亡谷模型
这是对抗代码Slop的关键策略：
同步工作：人类专注于最困难、最需要创造力的问题，与AI深度协作
异步工作：将标准化、商品化的任务交给AI独立完成
关键是保持人类的注意力在真正重要的地方，而不是被琐碎任务淹没。
4. 代码图谱：扩展理解
使用AI来扩展基于代码的理解能力，而不仅仅是生成代码。这意味着：
自动生成代码文档
识别潜在的技术债务
可视化代码依赖关系
发现安全漏洞和性能瓶颈
5. 计算机使用：智能自动化
计算机使用(Computer Use)技术在过去一年取得了巨大进步。AI现在可以自主操作复杂的应用程序，包括IDE。
swyx的团队使用Devon来自动更新网站，这不是为了偷懒，而是为了将人类精力集中在真正需要品味和判断的地方。
6. 子代理架构：对抗上下文衰减
这是本次峰会的重要主题之一。通过使用子代理，我们可以：
保持清晰的责任边界
防止上下文窗口的质量衰减
实现更好的错误隔离和调试
7. 模块化设计：Greg Brockman的智慧
OpenAI联合创始人Greg Brockman一直倡导的模块化理念提供了另一个视角：
人类设计清晰的边界和接口
让AI填充中间的实现细节
保持架构的可理解性和可维护性
这种方法确保了人类始终掌控全局，而AI在明确定义的范围内发挥作用。
行动呼吁：No More Slop!
swyx在演讲的最后，与观众进行了一场互动，让每个人大声说出"No More Slop!"
场景一：老板的压力
老板说："我要在本季度末看到更多代码行数。"
你的回答应该是："No More Slop!"
代码行数从来不是衡量价值的标准。我们需要的是解决问题，而不是制造技术债务。
场景二：发布的诱惑
团队说："这个版本测试还不够充分，但我们可以先发布。"
你的回答应该是："No More Slop!"
一次草率的发布可能毁掉公司的声誉，造成用户数据泄露，带来无法挽回的损失。
场景三：算法的诱导
社交媒体算法告诉你："发布吸引眼球的内容，即使不够准确。"
你的回答应该是："No More Slop!"
短期的流量不值得牺牲长期的信誉。真实性和准确性是无法替代的价值。
结语：品味是最后的防线
在AI能力指数级增长的时代，品味成为了人类最重要的贡献。
技术可以被复制，速度可以被超越，但品味——对质量的坚持、对细节的关注、对用户的尊重——这些是AI无法自动获得的。
Slop不是技术问题，而是文化问题。它不是AI的错，而是我们在面对便利时放弃标准的结果。
我们需要建立一种文化，在这种文化中：
质量比数量更重要
问责制是自主性的前提
品味是不可妥协的标准
"没有新闻"比"虚假新闻"更有价值
正如swyx所说，我们正在打一场不对称的战争。制造Slop越来越容易，但这恰恰意味着，坚持质量的人会越来越有价值。
在这个AI时代，让我们共同宣誓：
No More Slop!
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