今晚在去学校接送小孩路上，我一直在想一个问题，现在的技术博客还有出路吗？
有个典型现象，可以说明这一点。比如，我之前习惯使用 Bing 搜索很多技术上的问题，但似乎最近很长时间都没怎么用过了。细看一下自己的搜索记录，基本都是直接的工具需求，比如 ”SVG 转 PNG 在线工具” “二维码在线生成器” “随机密码生成器” ，而关于技术问题的搜索，更多的是 ”Claude 封号规则“ ”Genimi 图片提示词大全“ ”ChatGPT 长对话浏览器卡死“ 这类对 Ai 工具的具体使用问题。
甚至于，因为搜索引擎用的少，我已经有很长时间没有去兑换 Bing Rewards 积分了，看了下上次兑换，还是一年以前。而此前，每年我都可以在正常使用 Bing 时，兑换两到三次 100 元购物卡。这也间接说明，相对一年前，我使用搜索引擎的次数，下降了一大半。
而这些需求，都被 Ai 替代了。
技术博客路线的问题
多年来，技术博客圈大多聚焦于 IT 互联网行业的底层交互使用，” Show me the Code“ 就是其精神核心。大多数技术问题，说到底，都是围绕解决人类如何更好的操控机器而来。遇到不懂的，先查技术文档，再网上找有没有人遇到过相同或类似问题，实在不行再去技术大佬博客上留言或发邮件咨询，而技术博客最大价值就是解决了 ”遇到相同问题“ 这种场景。同一个问题，前人踩坑，留下记录，后来者可以学习借鉴前人思路和方案或者帮助加以改进，正是这种开源互助精神，引领着 IT 互联网行业数十年高速发展。
但 Ai 的到来改变了这一切。现在主流 Ai 几乎学习了人类所有的机器语言知识，对代码的理解能力，早已超过任何单一人类，此时遇到问题，再去“搜索”和“摇人”几乎没有任何意义。而作为从业人员，再去写这类技术博客，仿佛也没了”灵魂“，写来写去都不如 Ai 写得好，那还写这些干嘛。
到最后，似乎只剩下一条路，写写怎么用 Ai，怎么让 Ai 更好解决问题。
特别是，在目前大量程序员已经进入 VibeCoding 的状态下，本身自己解决问题也开始依赖 Ai ，有时候甚至连打开个目录、删除个字符都懒得自己动手，而是直接命令 Ai 去干。这个过程中，遇到的绝大多数问题，几乎都自动被 Ai 学习理解，以后别人遇到同类问题，可能 Ai 自动帮其解决了，后来者甚至可能都不会遇到同类问题。这种情况下，更加加剧了技术博客的消亡。
Ai 不能解决的问题
我最近两年在使用 Ai 过程中，总体感觉是 Ai 能力在显著提升中。去年初，Ai 的持久记忆还只是一串简单的 json 用户标签，到今年， Ai 的持久记忆，已经能支持一整天的长对话。而 OpenClaw 这种，理论上随着 Ai 发展可以无上限的记忆能力的 Agent 操作系统，更是一个跨时代的标志性时刻。但总体来说， Ai 受制于自身功能实现模式，还是有很长的路要走，比如数据污染问题，定向”投毒“问题，特别是对于”没有现成答案“的问题，Ai 很容易被诱骗输出错误结果。
比我，我在之前文章中多次探讨过一些方言词汇。我想找我老家当地方言中两个高频字的原字，一个是”躲藏“、”隐藏“的”藏“在我们当地是用另一个字表达，发音大概可以写成 b'ɔn ，躲猫猫也叫做 躲 b'ɔn ；另一个是”赶走“、”撵出去“这个前边动词，我们那用的字叫 p'ɔn 。 我用了很多个 Ai 来帮我推理这两个字到底是什么，但一直到现在，也没推理出恰当的汉字来。不过，这过程中倒也不是没有收获，忘了是哪个 Ai 推荐我去找《现代汉语方言字典》在我们当地的分卷，我也顺着这个思路找到了书，但下载下来一看，哦嚯，当初编字典的大佬也没考据出来这两个字到底是什么字。我也只能死心了。（这个字典与我家那边发音还有点不一样，这里的发音都是 p 开头，但在我家那边会区分为 p 和 b 。）
对于语料准确，或者来源通常比较”权威“的问题，即便是一些没有”标准答案“的事情，Ai 也还是能帮助推理还原出很多有意义的细节。比如，昨天我在看了一个视频后，顺手问 ChatGPT ”纸老虎“这个词目前能追溯到最早使用时间是什么时候，有没有明确的书面记录。由于 GPT 数据库中可能没有现成信息，它选择网络搜索，然后结合推理工具，认为这个源头可能就是《水浒传》，一方面，在维基百科的词条中，引用了《水浒传》第二十五回武大郎捉奸时，西门庆慌作一团，潘金莲不禁大怒道：“见个纸虎，也吓一交！” 这个例子作为最早出处；另一方面，它查到罗贯中、冯梦龙在《平妖传》中也有”纸虎守金山“的章节。进而他推论，罗贯中作为施耐庵的弟子，本身就在《水浒传》的写作和推广中发挥了巨大作用，而罗贯中自己的《平妖传》也有大段关于”纸虎“内容，考虑到《水浒传》的成书时间略早于罗贯中的著作，因此确定《水浒传》就是”纸老虎“这个概念的源头并没有问题。我随后在”识典“古文搜索平台搜索这个词，确实发现最早的记录都是在明代，特别以罗贯中著作中使用次数为最。而在宋代之前”纸虎“就真只是个剪纸里边的实物概念。
写到这里，我也有点恍惚，似乎最近一段时间以来，确实没发现多少 Ai 完全无法解决，或者不能提供解决思路的问题。包括，原本我对 Gemini 的欺骗性就很是恼火，经常”过于自信“”脑补“出一些稀奇古怪结论。但看了一下最新的 CAIS Ai 能力测评结果，发现虽然 Gemini 还是很坑，但 Claude 和 ChatGPT 已经很大程度解决了这个问题，GPT 5.4 甚至已经下降到 10 分以内（分数越低越好）。而在另一项对 Ai 来说难度最大的”人类终极问题“考验中，一年前的 GPT 4o 才取得 2.7 分的成绩，2500 道题里边，它几乎回答不出几道题；而到目前，Gemini 3.1 Pro 已经取得 45.9 分成绩，相当于能够随时攻克其中接近一半的难题。而那些题目，本身 99.99% 的人类都解答不出来。
技术博客的未来是什么
基于目前 Ai 发展的趋势，以及博客这一形态本身所包含的价值，思来想去，我觉得可能有几个方面还是可以长期做下去的。
提出问题
现在回头看，Ai 最强的能力，其实不是“解题”，而是用户能把问题说清楚。但问题在于，很多时候，可能我们自己也描述不清问题。比如，昨晚我在调试 Pocket Hugo Theme 时发现一个非常头疼的现象，文章页在加载时，似乎总是会出现一闪即逝的抖动。我将这个现象发给 OpenCode，它帮我改了四五个方向，包括可能是滚动条问题，主CSS布局加载问题，字体使用 rem 时浏览器的自动加载问题，以及一些 padding 可能出错等问题，但最后我选择用浏览器调试工具手动排查，发现是一个外部 JS 加载太慢导致的。这就是典型的”只会说现象“未能说清楚问题的表现。
换言之，很多时候，我们自认为自己在讨论一个技术问题，但其实这个问题，很可能是一个已经被误解过两三层的问题。就像上边这种，异常只是表象，真正的问题可能是架构设计，甚至是更早期的决策失误。而这些东西，Ai 是很难真正帮助用户找到答案的，它只会在用户给定的边界里，尽可能给出一个“看起来合理”的答案。
所以未来还能写的技术博客，可能不再是“这个问题怎么解”，而是“这个问题到底是不是问题”。谁能把问题讲清楚，谁就已经赢了一半。
写给未来的自己
多年来，我一直自嘲自己在经营这个 1ip 博客，虽然也有时会有几个访客，但从内心里，我一直是把它当成只有自己这一个读者的作品在看待。当然，如果能帮到别人就更好，由此，考虑搜索引擎优化，考虑主题设计，考虑更加吸睛的标题和文案也成为无赖的选择。
但现在慢慢发现，其实这个问题又回到了原点。也就是最终，博客这种东西，就像日记一样，很大概率还是供自己使用。尤其是在现在这种大量依赖 Ai 的开发方式下，很多事情其实不是“不会”，而是“忘记了”，忘记自己上一次遇到这个事到底怎么想的。
而博客，恰好留给自己一个最系统的知识库、记忆库。这些内容，等将来 Ai 更加成熟时，很可能成为一套类似“数字生命”的一部分。一篇又一篇的博客，就是最真实、最生动的“人生快照”，可以被调用，可以被继承，可以被长期保存下去。
记录思考过程和个人思想感悟
现在的 VibeCoding 已经到了以前无法想象的地步，Coding 作为生活的一部分，意义越来越淡化，归根结底，还是得回到如何过好自己的人生，如何与这个社会和解、共存、发展。
这就不得不回到大众熟知的那些“终极哲学”现象，为什么人类历史上最顶尖的大脑，很多人最终都从客观世界回到了主观世界，从科学、技术倒过去搞哲学、神学、玄学。
以前总觉得这是“走偏了”，现在反而觉得，这可能才是必然路径。
因为客观世界的问题，总有一天会被工具解决。而主观世界的问题，比如我们日常的选择、焦虑、快乐、痛苦，这些事情永远没有标准答案，也不可能外包给 Ai 去完成。就算你在痛苦的时候，想让 Ai 安慰一下，那效果，也明显不如找一个真人倾诉。
而技术博客，如果还想继续存在下去，可能也只能往这个方向走了。不再是记录自己“怎么做”，而是更多记录“为什么这么做”，以及在这个过程中，自己真实的想法。这些内容，可能看起来有点“无价值”“无意义”，但毫无疑问就是一个人对这世界最真实的回应。只要人还在，这些东西就不可能过时。