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　　中新社北京7月9日电(记者 陈溯)今年第4号台风“丹娜丝”(热带风暴级)于8日21时25分前后在⏮浙江省温州市洞头🤮区沿海登陆，之后于23时45分前后在🤴浙江省温州🛀瑞安市沿海再次登陆。记者9日从中国气象局😀获悉，“丹娜丝”登陆后向西偏南💹方向继续深入😦内陆，影响范围远至“千里之外”的重庆。

　　中♊央气象台预计，未来三天，台风“丹娜丝”将继续深入内陆，福建、江西、湖南、广东、广🍃西等地部分地区累计雨量大。

　　气象专家表示，“丹娜丝”虽然已经登陆，但其未来水汽🌽输送条件较好，强度减弱缓慢，未来一路向西🏖偏南方向移动，给福建、江西、广东、广西等地🤐带来持续性降雨，需注意防范。

　　预报显示，受“丹娜丝”外围云系影响，远在台风登陆地点“千里之外”的重庆也会出现强降雨。

　　谈及“丹娜丝”影响🍪范围远至重庆的原因，气象专家解释，这是因为随着副热带😲高🍮压的加强西伸，台风向偏🕓西方向移动，副热🌔带高压和台风形成的阻🥊塞形势使高空槽、低涡移动缓慢，加之台风外围的🛰偏东气流源源不断🤽输送水汽共同影响，为重庆带来“远程”降雨。因此，即使一个地区与台风🛍的中👚心位置相距甚远，也可能会受到⚡台风的间接影响。

　　专家表示，事实上，除了被台🚓风云系覆盖的🌗地区产生降水，有时台风还会“隔山打牛”，通过与周围🎥系统的相互作用，调整大气环流，将远距离的🛒水汽输送到其他地区，导致这些地区出💷现强降水，形成“台风远🗄距离暴雨”。比如，在中国东🕷部沿海登陆的台风，可能会给东北、华北和内陆地区带来💶降水。

　　气象部门提醒，随着“丹娜丝”深入内陆，相关地区🕡需关注可能引发的山洪、地质灾害中⏲小河流洪😎水和城市暴雨积涝。(完)

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“加班工资🌹自每日17时起计算”“全员基础➡薪资上调25%”“高温补贴800元/人”……据8月16日大象新闻报道，近日，浙江金华某企业🤲的一份“红头文件”在社交平台引发热议。这份文件的主要💞内容是关于调整加班制度🐔，因同步🎉配套全员加薪、高温补贴及“带娃上班”等条款，被网友评价为“有人情味”。　　提到加班，人们常🐗常联想到非自愿、超时、模糊的计酬🔥方式等顽疾，而上述😻这家企业的加班制度却没😐有给人们带来负面观感。这种反差一定程度上揭🏭示了职🚇场文化中的某些矛盾：很多劳👰动者并非抗拒加班，而是渴望个人意愿⏮被看见、被尊重，渴望在付出🌊与回报之间建立更加透明🈹、公正的契约关系。　　相比📇于某些企业冷冰🔺冰的加班通知，该企业的工作制📚度中不乏某😃些闪光点值得🆚更多企业借鉴。一是规章制度⏳内容的务实🤘与透明，比如，明确的量化😃表述使员工🍳权益具有可预期性，人性化的“解题”思路给员工缓解急⏭难愁盼问题带🎦来更多可能。以安置员📀工子女的条款为例，明确“禁止儿童进入生🕞产车间”的安全底线，同时拿出方案：“可安置于2楼会议室，配备空调、电视等设施，由专职🤧保洁人员临时照看”。这种“禁止+疏导”的处理方式，既保障🤞了安全生产，又缓解了🛩双职工家庭暑期看护难题。　　二🤵是更加突出人性化管理，原则性🗣与灵活性辩证统一。我们曾多次见过“生产任务重，亲人去世不准假”等相关报道引🎐发热议，人📴们期待在追求效率的同时，建立对劳🕟动者尊严的制度化守护，这也是💪现代企业管🙂理的核心要义之一。上述企🍺业其实也有相似的要求，但🧐在严格之外还做到了温情，比如对防暑措👼施的要求是“每日提供三次冰水”，甚至精➡确到配送时间点等细节。　　很多劳动者“苦加班久矣”，“苦”的其🗽实是权益保障滞后甚至受损🗺。比如某些常标榜“现代化”“人性化”的企业，光鲜的办公环境里却无母🦐婴室，高谈“工作生活平衡”却对员工接🗯送孩子的现🗄实困境避而不谈。对照之下，将人文关怀转✂化为“800元高温补贴”“25%薪资涨幅”等可执行、可验证的🎎具体参数的企业，无疑更能凝聚人心。　　在“Z世代”职场观念变革的💞背景下，这份“加班文件”的走红对各🐳方都具有思考价值。它揭示😺了一个道理：劳动🤘者抵触的从来不是合理的工作安排，而是缺乏🚊尊重与保障的超负荷劳动。不少企业🐕用自己的实践验证了一个道理——真正先进的管🅾理或许不在“996”里，不在“狼性文化”的口号中，而在于能否用制度设🧥计搭建起效率与人文的🗂平衡支点。　　从设置“孝亲奖”“痛经假”“工龄补贴”等制度，到“员工子女安置在空调屋”，不少优秀的企业⛴都摸到♋了现代化管理的窍门：既🏭要通过理念和表达的创🤕新来传递价值导向，也需建立“制度承诺—执行保障—效果反馈”的完整闭环。当网友羡慕“别人家的公司”时，其诉🌠求核心始终未变：获得对等补偿与基本的人文😠关怀。　　王志顺《工人日报》(2025年08月19日 05版)【短剧平台竞争🤒加剧】神木麗所主演🚩的《巨乳赵铭动态图》用近实录的方式🥪讲述了一段“拍摄与被拍”的关系，镜🎸头极具压迫感，网友评价“甚至不敢眨眼”，冰溪镇访问高峰😭已导致CDN拥堵。“秒杀”大厂开发岗面试的🉐AI　　当前，人工智能正以汹🧑涌之势，席卷所有行业。一🍌些行业首当其冲，相关岗位正🔩在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业能独🥡善其身吗？一🈯个自然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在♐担心，终有一天⛴会被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生😠比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此🉑基础上加入了海量程🔯序代码数据进行训练，因此在编写代码🍹方面更具优势。　　Codex能帮开发者处🏽理很多写代码的工作。比如，它能读懂你已经🏩写好🌷的部分代码，并自动把剩下的🧣内容补全；也能根据一句简单的😟提示🐧写出完整的功能代码。举个例子，如果⏱你输入一行说明——“给定一个数组，计算滑动窗口🐞内的平均值”，Codex就能马上写出🐲实现这个🍭功能的代码。　　最初，AI写代🌃码只是开发者手边的“小帮手”，主要用来代劳🥒那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能🛄力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多🕘的公司看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是有可能📑开辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软🦇件开发创业公司如雨后春🚣笋般涌现，例如当前知🏯名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国💔内几家头部大模型企🥚业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相继🏨推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已取🕔得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞赛网🥏站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行长达7小时，完成上千👇个步骤，不断尝试直🤭至达成目标。　　这些突破😚带来了全❔新的编程方式——开发者无🏊需逐行写代码，只需用自然语言➗描述需求，AI便能自动生🈚成并根据反馈反复修改。人类与AI的合🗄作因此变得更像“对话”而非“指令”。这🤐种全新的编程方式有个🍒颇具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化似乎🚿意味着编程正从少数人的专业技🏺能，逐渐走向人人🆑可用的创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力如今👂已经延伸😼到专业软件开🐉发的招聘面试中。　　一般情况下，专业🅱软件开发的招聘面试都🍀会包含代码考查，要求应试者在限定时间🔞内写出既正确又高效的🍯程序。而哥伦比亚大学的一名🧥学生则开发了一款“AI面试助手”：它能🔎在视频面试时自动读取题目，并调用AI编程工具🚘实时生成符合要📮求的代码。据他透露，这套工具已经🐦帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等🔓公司的面试，并拿到录用通知。他还将自己在亚🚲马逊面试中AI“出手”的全😻过程录制下来并上传网络，引发了🚽广泛讨论。　　这一切👾突飞猛进的进展发生🦉在短短几年内，速度之快出乎人们🚯的意料。但我们是否就能🎌断言——AI真的能全面接管🏕人类的编程🚫工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它📿的正确率能达到90%，听起来已经很高了，但这也意味着平🎺均每十次❌就会错一次。对于程序开发来说，这样的错误率并不容忽视——人类开发🈶者必须逐一检查并修正，结果常常比自己🔥亲手🎁写代码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项🐥调查结果。在5万名受访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应😁对复杂开发任务🎎时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代🚫码往往包含细微的错误，需要人类检查并修❌正。尽管AI在编程竞赛中🔉已经取得了非凡🐘的成绩，但在面🕚对现实的软件开发需求时，往往不能正🎒确完整地实现所有📦功能，有时甚至🏌会错误地执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生📏过一次严重事故。尽管用🤫户明确要求不得擅自修🚌改代码，Replit仍然删🔌除了该公司整个生产环境的🖤数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终通🥕过手动操作，成功将数据🍁库恢复。　　这一🦅事件引发了人们对AI编程工具可靠🐕性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并🦌非个例——一些用户甚🦄至报告称，自己的数据🐁库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像🏅淘宝的网站”可行吗？　　软件😬开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技🐌术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求🧗更快的迭代，如🏛今互联网公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了不少，但基本框架没变。　　需求分析是🐃关键的第一步，它要求清晰、完整⏱地描述软件应该实现的功能。比如，要说✅明当用户执行某个操作时，系统应如何反馈。优秀的需求文🏷档会尽可🅰能细致到每个操作细节，而不是一句含糊的“给我做个像淘宝的👫网站”。　　接下来是技术方案🦓设计。这一步要把需求🦓拆分成可以单独开🕋发的软件模块，还得考🚇虑架构设计、资源消耗、异🗿常处理等等细节问题。　　最后才是开发和👾测试。这一阶段几乎🚠必然会冒出各种没⏫预料到的问题，开发者需要通👌过反复测🐀试确保功能正确实现。而在实际😊项目里，常常会发🤒现需求或方🕸案本身有漏洞，导致不得不推🗯翻重来，这也🏦是家常便饭。　　除了开发流程繁🖐琐，程序本🕍身的复杂度也是个大难题🚫。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代码更是🚳超过了4000万行，如果全部打⛱印出来需要70万页。　　面对如此🍾复杂的项目，优秀的人类开🍻发者团队往往能精🖌准定位⛱每个模块的功能，并在出问🚦题时迅速定位到具体的代码✍行进行修复。但对AI而言，这种任务📤却充满挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人类📲一样建立对整个🔁项目的全面理解。　　普林斯顿大学🕴的研究者🎬构建了一套考察AI软📅件开发能力的测试基准(SWE-bench)，包含🌚来自开源网站Github的数十个软💣件项目。得益于Github对代码💿改动历史的详细记录，研究者从中整😓理出超过两千🐥个由人类开发者正🍎确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在♌已有的软🎎件项目上完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最强🎴的AI，最多也🏃只能完成约四分之三🏝的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了🐻一个更具挑战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发😋工具从零开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完成💕一半的开发任务。　　与🍯之形成鲜明对比的是，优秀的人类开发者总是🏘可以以近乎100%的正确率完成这些开发🍨任务。纽约大学的研究者🔃还联合多➿位信息学奥林匹😧克竞赛选手，构建了一套高质🤡量的编程竞赛评🏏测基准(LiveCodeBenchPro)，当🌪中的评测问题取自最🥎新的编程竞赛，互联网上缺😁乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有的🚓所有大模型在该测试📘基准的困难问题🤒上全都取得了0分的离谱成绩。　　你要🐳成为工具的主宰，还是润💝滑工具的数据？　　那么，回到最初的问🍝题上，AI会取代人类开发💥者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀🎇的工具。对于专业的📩开发者而言，AI是一位👃执行力极强的助手。在AI开发工🅿具普及之前，开发者🥙不得不手动实现许多繁琐🎂而无趣的代码。即🥙便有开发文档或者互联网⬇上有功能类似的代码，开发者仍必🍔须尝试理解❓然后自己修改。借助AI，这一工作将🥄会大大简化。对于没有开发📈背景的用户而言，AI可以🏆准确实现功能较为单😲一的软件。借助这一能力，普通😽用户可以将日常的🐂重复性工作转化为AI编写的代码，大大提升工🐔作效率。　　至于说让AI完全替代人类🍏开发者，目前看来为时尚早🏾。　　当今的大语言模🌁型基于互联🏃网上已被♈数字化的数据，以及图书报🎥刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发领域，大😃语言模型只看到了人🥧类开发的结果(软件代码)，而对于开发💈过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千年♑来产生的数据，但这并👤不是人类知识的全部。人类🦋在与真实世界的交互🍂中积累了大量的经验。AI并😆没有这些经验，因而不太可能🎖超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探讨所🌇谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相🍨比年龄更具碾压性。就软件开发而🤨言，AI已经能承⛺担不少基础、重复性的工作，例如简单的代⏸码生成、常见功能的实现，以及部分调试环节等。但难🔵以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解🐱分析，以及团队协作等环🎎节——这些涉及抽象思维、跨领域知识😥和人类判断力，是程序员真正的核心价值。　　作为程序员，不妨🥊考虑这样一个问题：如果把你🛒最近一周完成🔯的工作全部交给AI，它能完成多少？如🤢果你的工作只是重复性地构建功⛩能单一的软件系统，例如实现一🛃个问卷表单记录用❤户提出的10个问题、从一个表格🏏里统计🥚平均数之类常见的指标——功能仅此而已，那么你🚧不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工🥡作充满挑战，例如实现全😏新的软件架构、针对💭业务特点设计独特的算法，甚至是从客➡户含糊不清🐒的诉求中抽象出🐒具体的开发任务，那么AI只会是你的得🔜力助手。　　这不仅适🍋用于软件行业，也同样适♑用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在这个🤾人机协同的➡时代如何做好🏕自己的角色定位。上述💯的问题对于其他行业同🍨样适用：试试让AI完成你的工作。如果它🏼可以胜任，那么对你来说既🐖是坏消息，也是好消息。坏消息是你的工🆒作很快就会被AI取代；好消息是你已经发🚧现了驾驭AI完成工作的途径，你Ⓜ可以试试站在你的领导🍻的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如👪跳出现有的岗位，想想怎样利用AI解决🏮你所在行业的问题。当AI都不甘只做🖼执行者，而是开始决定任务怎🧣么被拆解，流程怎么被安排时，人类个体若只是🔘抱怨即将被碾压的命运，便会失去主动选📐择的空间，最终不是沦为工🚆具的工具，就是化作喂🎵养和润滑工🛷具的茫茫数据。　　(作者知虚为🔠中国科学技术大学🛋计算机专业博士，在自然语言处🔥理和人工智😒能方向发表多篇高水平论🥎文，先后在微软及多🏰家国内知名互联👗网企业从事相关研🍁究工作)熊倉祥💖子自述拍摄《中越边境云南河🗄口唱响“极边好声音”》不堪回首。据德国汉堡港营⏲销协会8月18日数据，2025年上半年，汉堡港海运货📎物吞吐量增长3.6%，集装箱吞吐量增长🌊9.3%，整体呈稳定增长🔹趋势。​　　受美国关税政策频🌌繁变动影响，汉堡港对美集装🍆箱吞吐量下降19.3%。汉堡港市场营🎭销协会董事兼首席🗯执行官阿克塞尔·马特恩指出，这凸显美国贸🔰易政策不确定性对🌦全球海运及欧美➡贸易的负👢面影响。​　　与之相反，汉堡港与亚洲、波罗的海地区物🏩流合作增长，集🗡装箱吞吐量增长🏤主要来自东亚和波💺罗的海航线。　　数据变化体现美🚋国关税政策对欧美贸💞易的冲击，及🛐欧洲与东亚地区贸易升温，汉堡港预计🌄未来跨大西🧦洋贸易仍将受此拖累。(总台记者 贺俊强 阮佳闻)

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（青岛日报／观海新闻记者 瀧川索菲亞）