牛逼，我绕道了，拉黑不谢。

你连话都说不明白， 一点逻辑都没有， 去知乎和 linuxdo 吧。

我 claude 从来就没有被封过，不过就是付费比较困难。

我歪个楼，发一个看来的 java 相关的小说
写在 2025 年对未来 10 年的预言
截取最后几段，哈哈

人们开始尝试 Quarkus 、Micronaut 、GraalVM——希望通过 Ahead-of-Time 编译拯救这只老牛，但是在和 Go 、Node.js 、Rust 竞争时已经力不从心。



年轻人正在学 Python 写数据处理、用 JavaScript 做前端、用 Go 写微服务。



Java 虽未衰亡，但已老态龙钟。



2023 年，转折点到来了，一个叫做 ChatGPT 的弱智 AI 的出现，彻底敲响了 Java 的丧钟。



AI 编程助手全面普及，软件开发正式进入“提示驱动开发”时代。



无论是资深程序员，还是新手程序员，都开始用提示词驱动 AI 来输出代码。



面对 AI 生成的一坨坨代码，Java 那冗长的语法，强结构化的特性，即使实现一个简单功能就得需要写出完整得类，方法签名，类型声明、异常处理......



程序员不喜欢，因为无论阅读还是修改，都非常麻烦。



AI 似乎也不喜欢 Java ，似乎生成代码的难度和 token 的成本都很高。



同样的任务，AI 更愿意用 Python 、Go 、TypeScript 等语言实现。



但实际上，无论任何编程语言，都和提示驱动开发格格不入，因为提示词还是自然语言，编程语言再怎么高级，它都是计算机语言，两者之间存在的天然鸿沟，让程序员在进行提示驱动开发的时候非常别扭。



因为简单的任务还行，对于复杂的任务，提示词很难准确到位，生成的代码不是这里有问题，就是那里有问题，得反复修改，改着改着 AI 就懵了，最后，程序员不得不自己亲自动手去改那一坨坨代码。



2030 年，一个叫 CloseAI 的公司推出了 X 语言。



这是一门天生为提示词驱动而生的语言：结构灵活、容错能力强、语义抽象极佳。



它总能非常精确地反映程序员的意图，简洁高效地实现，从而迅速风靡全世界。



越来越多的公司将核心系统重写为 X 语言，或者部署在兼容 X 的服务平台。



相比 X 语言，Java 就像当年的汇编一样，没有人愿意使用了。



用 Java 编写的那些至关重要的系统都成为了遗留系统。



考古发现，这一阶段程序员最常说的几个词就是：35 岁，裁员。



考古界无法解释为什么程序员正处于年富力强的时候，就被公司抛弃了。



企业招聘的时候也要求 35 岁以下，让大龄程序员不得不考虑转行。



如果从 25 岁硕士毕业算起，程序员的职业生涯只有区区 10 年！



真是匪夷所思！
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五、尾声



2033 年，Oracle 宣布终止对 JDK 的 LTS 版本支持。



2035 年，最后一所大学宣布将“编程导论”从 Java 改为 X 语言。



考古界发现了最后一个询问 Java 情况的帖子，它的内容是：



“Java 死了吗？”



无人回复。



最后，考古委员会给 Java 写了一个墓志铭：

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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMjYzNjkzNw==&mid=2247632277&idx=1&sn=53ca5edd0151e6af18253a5f226f4895&poc_token=HLLalmijj0-YnVvvzke7TCBZAFvq1DO-VXaKXRvR

兄弟，你真的非常非常民科，AI 算法 有一堆来自于生物学，

深度学习反而和这个不靠近


听说过 上个世纪就提出来的遗传编程、遗传算法吗， 这个和达尔文自然选择非常接近。遗传算法是受自然进化理论启发的一系列搜索算法， （在巨大的解空间中找到可能的解法）
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95


现代的大模型和深度学习也有结合这些遗传编程的

谷歌最近提出 AlpahEvolve 就是例子, 让大模型生成的代码自我进化

https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/

github 上 AlphaEvolve 的开源实现

https://github.com/codelion/openevolve

基础云 IaaS 里面做 java 是没什么前途的，java 都是偏业务，也就是调用而已，而不是基础设施层的，基础设施层除了一些数据库是 java 相关的， 其他都不是 java 写的。

@wangxin3 看了 github, 没影响，kubekey 还能下载，我安装的是标准的 k8s 集群，而非 Kubesphere

kubekey 不会有影响吧， 这个才重要，管理界面并不 care, kubekey 一键搭建整个 k8s 集群的。

刚刚测试了一下
https://github.com/SPX372928/MyIPTV
这个 github 上部分源可以访问

github 上搜一下 IPTV 直播源
https://github.com/joevess/IPTV
https://github.com/Cyril0563/lanjing_live

这代码没什么问题， 不知道你想说什么。

不建议学编程，学英语和逻辑思维比较好，编程说实话就是现实问题解决的抽象。 买一些算法道具做做游戏就好，锻炼思维。

我举一些我在高中和大学接触的算法启蒙。

第一个问题 狼羊菜过河问题

第二个问题 汉诺塔 递归和迭代， 买教具，一步步玩就好，从 3 个再递推到 4 个，5 个。。。

第三个问题 马踏棋盘， 这个可以变成皇后踏棋盘，国王踏棋盘

第四个问题
100 根火柴，两个人轮流取，每个人每次只能取 1~7 根，谁拿到最后一根火柴谁赢；问有必胜策略吗，有的话是先手还是后手必胜？

这个火柴根数可以变化


这个就是我的老师给我的算法启蒙课， 游戏中学。

像 minecraft 其实也挺不错，就是比较费眼睛。

这都快成月经贴了， 实在不想评论， 自己问问 AI 吧。

@allplay 解释一下 rust 开发 Hector Martin 辞去 Linux 内核工作，rust 粉丝都这模样， 哈哈， 不用语言就攻击人员素质。

我提个建议，不如多做做 AI 赛道上的东西，AI 写网文小说，学习几个月就能练成，这个直接就能赚钱， 用 AI 做做视频解说工作流，AI 美女擦边视频 也来钱，其他的做一些解决用户需求的 AI 应用之类，要花比较多的成本，初期不建议。

很不错， 不过你这套系统其实还差点，你如果用 Python 写一个 AI 设计 agent, 将很多流程和修图串起来可以完成更好的自动化