【2025同盟峰會(huì)】智囊團(tuán)答疑問(wèn)題征集

1.職業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)型

面對(duì)技術(shù)迭代加速、35+職業(yè)發(fā)展瓶頸，如何抓住從純開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)向架構(gòu)設(shè)計(jì)或技術(shù)管理的轉(zhuǎn)型節(jié)點(diǎn)?需補(bǔ)充哪些核心能力，才能規(guī)避轉(zhuǎn)型后的能力適配難題??小公司中層管理有必要跳槽到大公司做普通員工么?AI時(shí)代里，小公司程序員總焦慮接觸不到行業(yè)前沿技術(shù)，只能靠自己找項(xiàng)目、啃課程提升，該怎么高效構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力，不被行業(yè)淘汰?作為一線技術(shù)執(zhí)行者，想打破“只做執(zhí)行”的局限，成為能扛事、被依賴的團(tuán)隊(duì)核心。該從哪些維度提升自己（如技術(shù)深度、項(xiàng)目統(tǒng)籌、跨協(xié)作等）?想要進(jìn)入AI架構(gòu)師領(lǐng)域的新人，您建議從哪些基礎(chǔ)崗位開(kāi)始積累經(jīng)驗(yàn)?未來(lái)10年，AI將逐步接管大部分基礎(chǔ)編碼工作，程序員的角色會(huì)從“代碼編寫者”進(jìn)化成什么?工作模式、核心技能、職業(yè)路徑會(huì)發(fā)生哪些顛覆性變化?AI發(fā)展的邊界在哪里，架構(gòu)師應(yīng)該如何適應(yīng)與配合?沒(méi)有大廠千萬(wàn)級(jí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，如何讓面試官認(rèn)可我的技術(shù)潛力呢?與應(yīng)用研發(fā)相比，算法工程師在當(dāng)前AI時(shí)代下，有啥變化嗎?一份工作做到什么階段適合跳槽?有哪些比較靠譜的信號(hào)，比如技術(shù)提升到達(dá)了瓶頸、現(xiàn)有工作不再具有挑戰(zhàn)性、或是晉升到某職級(jí)后就該動(dòng)了?程序員群體，除了編碼，哪些素質(zhì)成為更重要的成事能力?擔(dān)心選錯(cuò)行業(yè)面臨中年失業(yè)，卻不知道怎么判斷行業(yè)前景。該如何練就對(duì)行業(yè)發(fā)展的敏銳嗅覺(jué)?比如怎么識(shí)別政策紅利、需求剛性、技術(shù)壁壘等關(guān)鍵信號(hào)，找到能長(zhǎng)期立足、抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)的賽道?初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)選擇著手AI生態(tài)的基礎(chǔ)層、工具還是偏應(yīng)用層呢?

2.知識(shí)體系

如何平衡技術(shù)文章中內(nèi)容過(guò)于枯燥的問(wèn)題的?目前AI創(chuàng)作大大降低了創(chuàng)作門檻，如何寫出高質(zhì)量的技術(shù)文章，可以幫到真正需要的人?基于開(kāi)源框架寫業(yè)務(wù)代碼的程序員怎么發(fā)掘?qū)＠c(diǎn)?整理自己的知識(shí)體系和收集素材的時(shí)候，一般都需要有一個(gè)類似云筆記（如印象筆記、有道云筆記等），然后收集到了之后，再進(jìn)行內(nèi)容整理和輸出。想問(wèn)下老師，自己整理輸出的內(nèi)容存放到哪里合適呢?是自己本地的一個(gè)文件夾，還是依然是放到云筆記中。想問(wèn)下這塊有什么好的經(jīng)驗(yàn)?

3.業(yè)務(wù)與AI落地

如何在一個(gè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)中，完美融入一個(gè)AI+業(yè)務(wù)的功能?我知道這可能更偏向于產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，并非技術(shù)架構(gòu)上。但在對(duì)技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行擴(kuò)展之前，卻對(duì)AI這一超強(qiáng)的功能，無(wú)法融入現(xiàn)有的業(yè)務(wù)，感到一種深深的無(wú)力感之前看過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)，全球AI技術(shù)在生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用僅占實(shí)驗(yàn)階段3%，在架構(gòu)設(shè)計(jì)中真的需要分配那么多精力迎合AI技術(shù)嗎?公司推進(jìn)LLM落地時(shí)，已有dify、Coze這類成熟Agent產(chǎn)品可用，此時(shí)自主開(kāi)發(fā)手搓編排式平臺(tái)，是不是顯得沒(méi)必要且處境尷尬?類似ChatGPT這樣的對(duì)話類AI助手還不是AI產(chǎn)品的最終形態(tài)，具身智能感覺(jué)還差點(diǎn)意思，像豆包手機(jī)助手又很有想象空間，但也面臨一些現(xiàn)實(shí)的困難。下一個(gè)真正成熟的AI產(chǎn)品應(yīng)該是什么樣的?如今AI大火，很多業(yè)務(wù)都想往這方面靠，從架構(gòu)師的角度看，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)要怎么改造架構(gòu)，才能更好地融入AI模塊，又不影響原來(lái)的業(yè)務(wù)穩(wěn)定性，避免“翻車”?在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，您如何判斷某項(xiàng)技術(shù)是真正解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，還是僅僅創(chuàng)造了"技術(shù)繁榮"的假象?目前制約AIAgent實(shí)現(xiàn)端到端全自動(dòng)業(yè)務(wù)流程的最大技術(shù)瓶頸是什么?規(guī)劃能力、工具使用，還是記憶?老板突然想用區(qū)塊鏈/AI/元宇宙怎么辦?當(dāng)管理層追逐技術(shù)熱點(diǎn)但業(yè)務(wù)不匹配時(shí)，要如何溝通并引導(dǎo)合理技術(shù)落地的?

4.學(xué)習(xí)與AI適應(yīng)

AI雖好用，但開(kāi)發(fā)中過(guò)度依賴它，導(dǎo)致自己對(duì)過(guò)程的理解越來(lái)越模糊，這種依賴是否危險(xiǎn)?如何避免“用AI忘知識(shí)”，既發(fā)揮AI價(jià)值又不荒廢自身能力?AI熱度高漲，想問(wèn)下各位架構(gòu)師從哪些渠道獲取信息，看什么書(shū)籍和論文?當(dāng)感覺(jué)自己的技術(shù)判斷與行業(yè)主流相悖、又有點(diǎn)道理時(shí)，該如何進(jìn)一步驗(yàn)證、推進(jìn)呢?面對(duì)層出不窮的新技術(shù)，該用哪些具體方法區(qū)分它是短期炒作的曇花一現(xiàn)，還是能重塑行業(yè)的真正變革?

5.團(tuán)隊(duì)與組織管理

隨著AgenticAI的進(jìn)化，未來(lái)AI應(yīng)用對(duì)架構(gòu)的要求是升高了，還是降低了?AI時(shí)代下，研發(fā)團(tuán)隊(duì)該如何重組才能最大化提升生產(chǎn)力?比如人員配置是否需要迭代優(yōu)化?是否要增設(shè)AI相關(guān)全新崗位（如提示詞工程師、AI代碼審查專員）?當(dāng)遇到緊急故障時(shí)，隨著AI能力越來(lái)越多注入OPS之后，一個(gè)團(tuán)隊(duì)過(guò)度依賴自動(dòng)化運(yùn)維之后，人工應(yīng)急流程與能力的缺失，未來(lái)該如何平衡?AI時(shí)代里，領(lǐng)導(dǎo)對(duì)AI的理解容易走向兩個(gè)極端:要么完全不了解前沿發(fā)展、不愿嘗試AI工具（如問(wèn)答/coding助手），要么過(guò)度迷信AI、事事都要硬套。遇到這種認(rèn)知偏差，該怎么溝通或推動(dòng)，才能讓AI在工作中合理落地?

6.架構(gòu)與工程質(zhì)量

在大模型/AIGC應(yīng)用中，數(shù)據(jù)隱私保障主要面臨兩類核心問(wèn)題:企業(yè)該如何管控（比如是否強(qiáng)制用司內(nèi)AI產(chǎn)品、采購(gòu)合規(guī)工具，或制定使用規(guī)范），避免員工用外部AI泄露公司敏感數(shù)據(jù);員工使用AI時(shí)，該怎么處理公司內(nèi)部代碼、商業(yè)機(jī)密等敏感信息，既發(fā)揮AI價(jià)值又不踩隱私坑?架構(gòu)師光懂技術(shù)不夠，在推動(dòng)跨部門協(xié)作、平衡業(yè)務(wù)與技術(shù)矛盾、把控項(xiàng)目全局時(shí)，哪些“非技術(shù)性能力”（如溝通、決策、統(tǒng)籌等）最關(guān)鍵?想聽(tīng)聽(tīng)各位大佬的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)AI2.0時(shí)代，大模型、算力等關(guān)鍵技術(shù)存在不確定性，如何通過(guò)架構(gòu)設(shè)計(jì)增強(qiáng)系統(tǒng)的靈活性（適配技術(shù)變化）和擴(kuò)展性（支撐業(yè)務(wù)/算力擴(kuò)容），以應(yīng)對(duì)未知變化、降低重構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)?如何定義AI時(shí)代架構(gòu)師的核心能力?是更強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)抽象能力、跨領(lǐng)域協(xié)作能力，還是對(duì)AI工具的掌控力?面對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)或項(xiàng)目推進(jìn)，總擔(dān)心遺漏潛在隱患，卻不知道怎么主動(dòng)發(fā)現(xiàn)“尚未發(fā)生的問(wèn)題”。想請(qǐng)教如何培養(yǎng)這種前瞻性敏感度，比如從哪些維度觀察、積累哪些經(jīng)驗(yàn)?zāi)軒妥约禾崆邦A(yù)判風(fēng)險(xiǎn)?

7.個(gè)人品牌

從內(nèi)容分發(fā)和智能推薦的角度來(lái)說(shuō)，寫哪類的文章更容易被平臺(tái)推薦獲得曝光?關(guān)于寫作頻率的問(wèn)題，工作期間多久創(chuàng)造一篇，才能養(yǎng)成習(xí)慣，并且不影響工作?寫技術(shù)文章的選題，會(huì)跟著時(shí)間推移而會(huì)“枯竭”，畢竟技術(shù)類的文章都是要選題再去寫，請(qǐng)問(wèn)老師創(chuàng)作這么久，有什么好的方法來(lái)解決這個(gè)痛點(diǎn)?感謝老師解答！

8.副業(yè)與獨(dú)立開(kāi)發(fā)

副業(yè)初期沒(méi)資源、沒(méi)人脈，如何用最小成本試錯(cuò)?技術(shù)人如何打造自己的私域流量池，并篩選出有付費(fèi)意愿的用戶?當(dāng)我副業(yè)有了一定積累，如何判斷什么時(shí)候可以抬高價(jià)格?如何在客戶心里“值這個(gè)價(jià)”?如果副業(yè)進(jìn)展緩慢，怎么判斷是“需要堅(jiān)持”還是“及時(shí)止損”?如何尋找靠譜的一起做副業(yè)的合作伙伴?

9.AI編程與效能

我們公司現(xiàn)在AI生成代碼越來(lái)越普遍，但遇到個(gè)問(wèn)題:靠人工寫注釋標(biāo)注AI生成代碼，經(jīng)常會(huì)忘記或執(zhí)行不到位，完全放任不管又擔(dān)心合規(guī)、維護(hù)等隱患。想問(wèn)問(wèn)大家公司是怎么規(guī)范AI生成代碼的?有沒(méi)有靠譜的統(tǒng)計(jì)/識(shí)別方式，或者更高效的管理方案呀?當(dāng)團(tuán)隊(duì)50%代碼由Copilot生成時(shí)，如何保證系統(tǒng)架構(gòu)的一致性?現(xiàn)在代碼很多都不是程序員自己手敲了，如果以前程序員的編碼能力要用代碼行數(shù)來(lái)衡量，現(xiàn)在要用什么衡量?大模型生成測(cè)試用例的有效率才15%，就算優(yōu)化了提示詞也沒(méi)多大改善，這種情況正常嗎?有沒(méi)有大佬能分享下提升大模型測(cè)試用例生成質(zhì)量的實(shí)操方法?每天靠AI輔助vibecoding，代碼產(chǎn)出是快了，但review+confirm的工作量快趕上以前一周的量，反而更累了——這種模式真的在提升核心研發(fā)效率嗎?

10.我還有別的問(wèn)題想問(wèn)

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