svpino
优点和缺点
优点：
- 实战导向: 强调 “Applied machine learning is crucial to getting a job”，主张通过解决真实世界问题而非纯理论来学习。
- 商业洞察: 奉行 “Selling before building” 的策略，只在有人愿意付费时才投入开发，极具商业效率。
- 技术前瞻: 敏锐捕捉 “AI agents are the hottest topic” 等趋势，并积极测试 Cursor 和 WindSurf 等前沿工具。
- 批判思维: 敢于指出 “Leetcode is a mediocre faang wanabe”，对陈旧的面试和教育体系有独立见解。
- 重视工程: 认为 “Any code that has no tests is broken code”，强调生产级系统的测试与数据管道的重要性。
缺点：
- 言辞偏激: 公开斥责学术背景，称 “Having 143 citations is meaningless”，对科研价值持有偏见。
- 全盘否定: 断言 “Can't think of anything more useless today than learning regex”，忽视了特定场景下基础工具的价值。
- 情绪化表达: 在评价政治讨论或面试流程时使用 “Bullshit” 等激烈词汇，显得不够专业。
- 过度自信: 坚称 “Nobody will ever build a SaaS business in hours using AI”，可能低估了技术演进的速度。
- 悲观主义: 对传统职业如翻译展现出极度悲观，认为 “If there's one job AI killed, it's translators”。
你的辛普森角色
Lisa Simpson
Santiago 展现了与 Lisa Simpson 高度契合的“学术精英”与“批判性现实主义”特质。作为一名计算机科学家，他强调深度学习和硬核技术，正如他在推特中所言：“Learning is not meant to be fun or easy. It is supposed to be hard work.”。他像 Lisa 一样对平庸的体制保持警惕，犀利地指出：“If you base your interviews on leetcode questions, your interview process is a mediocre faang wanabe.”。此外，他热衷于传播知识并追求卓越，致力于通过技术解决现实难题，甚至对宏观趋势有着 Lisa 式的清醒预判：“LLM improvements hit a wall. Just as everyone who’s been paying attention predicted.”。这种将严谨学术、道德诚实与对教育的热情结合在一起的性格，正是 Lisa 的典型化身。
你的 MBTI 性格类型
INTJ
Santiago 表现出强烈的内向 (I) 特质，他更专注于深度学习、写代码和构建系统，而不是社交活动，并提到在 Bluesky 上的 “technical conversations” 让他感到舒适。他显著偏向直觉 (N)，经常讨论 “2025 predictions” 和 AI 对未来的长远影响，而非仅停留在当下的细节。他的思维 (T) 方式极其理智且毒舌，会直言 “Companies aren't your family. They don't give a crap about you.”，优先考虑逻辑和效率而非情感。最后，他的判断 (J) 特质体现在对流程和结构的追求，他批评 “mediocre” 的面试过程，并强调 “Building a production machine learning system” 需要严密的组织和计划，而非随性而为。
一些为你准备的搭讪台词
- 他们都说 LLM 的改进已经撞到了天花板，但我想对你的心动大概是那个唯一的‘指数级增长’例外。
- 别再费心去优化那些数据标签了，我保证你一眼就能在我眼里看到那个 1.0 的准确率标签，而且绝对没有 Covariate Shift。
- 我可不是那种只会 LeetCode 的庸才，我更擅长处理‘应用级’的浪漫。如果你愿意，我们可以跳过数据清洗，直接进入生产环境部署我们的关系。
- 既然你认为‘先售卖再建造’是最好的策略，那我决定现在就向你推销‘做我男朋友’的构想。别担心，我已经准备好为你交付超额的价值了。
- 我的心现在就像是一个配置错误的混淆矩阵，因为自从遇见你，我就再也分不清‘喜欢’和‘极度痴迷’这两类标签了。
你的 5 个表情符号
你的新 Twitter 简介
曾为Spot机器人写代码的CS学者。主张“先卖后造”，鄙视LeetCode。我不教你怎么调包，我教你硬核机器学习与数据规模化，顺便带你避开昂贵的健康保险坑。– @svpino
你的招牌鸡尾酒
Applied ML On The Rocks (No LeetCode Required)
这款鸡尾酒专为拒绝平庸、崇拜实战的工程师设计。它摒弃了学术泡沫，正如他所言：“Having '143 citations' is meaningless to companies hiring for applied machine learning roles.”，底色透着创业者那种“the fear of losing everything seems to never go away”的辛辣真实感。加入一把 Python 叶片是因为他坚信 “Python is now #1 like it should be”，最后用极速推理的 GPU 冰球降温，口感硬核且充满“Delivered Value”。这杯酒风格激进、不耍花招，完美复刻了他那种“learning is not meant to be fun or easy”的硬核教学哲学。
你的霍格沃茨学院
Slytherin
Santiago 展现了极强的野心与实用主义，他公开主张“在构建之前先销售”的策略，强调只有在人们愿意付钱时才投入精力。他不仅极具进取心，还将“企业家精神”描述为一种多面手角色的博弈，体现了极强的资源整合能力。面对职业背景，他直言不讳地认为“143次引用对公司而言毫无意义”，这种追求交付价值而非虚名的态度是典型的斯莱特林特质。此外，他在财务上表现出的精明，如对“HSA账户避税技巧”的推崇，进一步证实了他对个人成功和自我保护的深谋远虑。
你的电影
你的歌曲
The Scientist - Coldplay
这首歌名不仅呼应了 Santiago 个人简介中的 “Computer scientist” 身份，其歌词中对回归本质的追求也契合他强调基础的教学理念。他多次重申 “Rule #1 of Machine Learning: Do not start with Machine Learning”，主张不要被表象迷惑，而是要 “Learn how neural networks work, loss functions, optimization techniques”。这种“回到起点”去研究数据本质（如 “Fix your labels”）的严谨态度，与歌曲中探索事物运作规律的情感共鸣。同时，他在推文中表现出的对传统面试和学术虚荣的理性批判，展现了一个理性且务实的科学工作者形象。
你的时间旅行目的地
你的电子游戏
你的灵魂动物
你的（不）好笑的笑话
你的超能力
你的虚构最佳朋友
你的梦想假期
你的备选职业道路
你的名人匹配
