主要观点：作者就之前关于 AI 的文章收到反馈，尤其关于对批评的态度，借此机会回应。重点聚焦在 AI 生成文本和代码的工具方面，对比自身与 Glyph 的观点和经验。
关键信息：

• 聚焦代码：区分实用输出（代码、简单文本）和创意输出，作者关注代码。
• 输出质量与采用：作者认为 AI 有潜力且有用，而 Glyph 体验不佳，作者学会有效使用工具取得更好结果，且认为人们在公司推动前就已自行采用 AI。
• 享受编程：作者认为代码审查是工作的一部分，虽目前做更多代码审查但仍享受，机器编程的新奇感及对反馈的耐心使其感觉不同。
• 能源、气候与窃取：作者认为利润率会受影响，能源使用会增加但太阳能等可再生能源有发展机会，对版权和“窃取”持不同观点。
• 教育影响：作者认为 LLM 对学习有潜力，可改善学习过程，虽有作弊问题但不能否定其作用，教育需改革适应现实。
• 疲劳与放弃：作者理解 Glyph 因变化节奏而感到疲惫并选择退出，但认为应积极看待未来，与机器合作。
  重要细节：作者分享了与 AI 相关的各种经历，如使用 AI 修复代码、让 AI 解释算法等，还提及不同公司对 AI 的态度和做法等。