据我多年经验，提升的最好方式就是学习下一阶段的技能，通过技能拓展在业务、功能、技术层面的测试能力和广度。如果技能的提升还停留在学习的阶段，并且通过自身的内驱力也无法落地的情况下，最好是换一个有落地成果的公司。不然自己的精力和心力耗尽的时候基本职业也到头了。

很简单用 window 服务器安装 node 高版本没啥限制，换一下服务器就行了

AI 能低成本替代你就没工作了，庆幸你还有牛马价值吧

我又回来啦，AI 试了一圈，我估计是我的 prompt 有点问题，图像识别位置信息差了 10% 左右，结果就是用不了，后面又用试了 PaddleOCR，效果很好，但是因为有些页面是存在相似文字和同名的，还得做一下文字象限区分和处理。但是稳定性确实提高很多

统一回复一下吧，最终的 AI 选择是 qwen-vl-max-latest，千问的图像视频 AI 识别，demo 调试的时候用的 Midscene。所以还需要调试一下 Midscene 使用的 Prompting，然后集成到自己的服务里面，或者直接调用 mcp。这个还需要研究研究。
最终效果就是给出 “确认”，“确定” 等相似词，AI 能在图片上找到符合的相似词，并且返回元素块的位置信息。我只要简单计算得到中心点位置就能用作不同类型游戏的元素位置信息了。批量跑一个晚上能修复大部分不兼容游戏的流程。

简单看了一下不太满足我的需求

这一行就是青春饭，赚一笔有启动资金，再去搞其他的，如果不想搞其他的基本也能退休了。如果 35 之前弄不到退休的钱，比如 200w，那确实不行，基本是当初的职业路径选择出问题了。

虽然但是，我感觉 pydantic 已经很好用了。回去研究研究这个 attrs

我还是赞同 AI 如果真的好用，AI 的提供商已经演化出成型的方案卖给顾客了。不过先阶段 AI 还在辅助阶段，如果 AI 已经完全代替了某个垂直的行业，那也不至于遍地都是卖课的了

1）：半年
2）：1 年
3）：1 年半
4）：3 年
5）：1 坤年