上周发完 一切皆插件：DeepSeek Harness 的野心与收敛鸿沟，一位带研发团队的读者给我发消息：「十次修改能不能收敛，你说取决于 eval。那我们让团队多写点测试用例，是不是就能收敛了？」
「多写点测试」是标准答案，也是错误答案。
它错在把 eval 当成一个纯的工程问题——好像数量上去了，收敛自然就来。但真正决定收敛的，不是 eval 有多少，而是 eval 集长什么样。而 eval 集长什么样，取决于一个更不好量化的东西。
品位。
老板 AI 量的不是工程师，是老板自己的品味
What Boss AI Really Measures Is Your Taste, Not Your Engineers
李开复在他的新书《AI 未来已来》里讲了一件微软旧事。
2000 年他升任微软全球副总裁，后来才知道，在他毫不知情的时候，总部一年一度的人才盘点已经把他摆上了桌面——比尔·盖茨和鲍尔默认为他最适合出任一个新事业部的副总裁。他第一次意识到：在这家公司，顶尖人才的去向不是哪个部门领导的家务事，而是最高层亲自过问的大事。
更让他震撼的是制度本身：微软每年把最顶尖的 1% 员工挑出来，不论资历，只看潜力。首席人力资源官告诉他，鲍尔默睡前的功课之一，就是几十份几十份地翻看这些人的资料，确保他们的奖励到位、能感受到最高层的关注。鲍尔默对副总裁们说过一句狠话：
排在前 1% 的人，不属于你们，属于我。我要知道他们都是谁——公司有需求时，我有权随时调动他们。
这是 30 年前的管理智慧：顶尖人才，必须由一号位亲自盯。
但注意它的实现方式——靠鲍尔默的意志力，靠 HR 一年一次的名单。一年一次，几十个人。这已经是人力注意力的极限。而一家几千人的公司里，真正的顶尖人才远不止名单上那几十个人。
李开复写道：2025 年，他在零一万物把这件事重新做了一遍。这一次，用的是「老板 AI」。
代码是 AI 写的了，品味住在哪里
Where Engineering Taste Lives When AI Writes the Code
上个月面试一个候选人。他带了一个 GitHub 项目，说「大部分代码是 AI 写的」。
我说没关系，打开看看。
代码确实漂亮。命名规范，类型标注完整，docstring 齐全，错误处理滴水不漏。如果这是三年前，我会觉得这是一个高级工程师的作品。但现在我知道，这些是任何一个会用 Cursor 的人都能产出的。AI 的默认输出就是 80 分——格式正确、风格一致、看起来专业。
我真正想看的东西，不在代码里。
