惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

GbyAI
GbyAI
The GitHub Blog
The GitHub Blog
小众软件
小众软件
美团技术团队
博客园 - 司徒正美
G
Google Developers Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
罗磊的独立博客
Recent Announcements
Recent Announcements
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
D
Docker
J
Java Code Geeks
Last Week in AI
Last Week in AI
V
Visual Studio Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
P
Proofpoint News Feed
V
V2EX
C
Check Point Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
MyScale Blog
MyScale Blog

InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

Meta 收购 Manus 这事儿泡汤了 5.5万 Star 开源项目 Ghostty 被迫出走,GitHub 正在终结一代技术人的乌托邦 Slack 长时运行多智能体系统的上下文管理方案 从 T+1 到分钟级:金城银行基于 Apache Doris 构建高可靠、强一致的实时数据平台 谷歌云推出 Agents CLI,简化 AI 智能体开发全流程 Claude官方击穿高薪、高学历的安全防线!Anthropic点名10大高危职业,但有群人暂时稳了 亚马逊云科技终止 WorkMail 服务,并将 App Runner 转入维护模式 OPPO小布记忆:全模态碎片化内容的理解与智能整理实践|AICon上海 模力工场038周AI应用周榜:工具在消失,工作流在出现 Akamai CEO Tom Leighton:Agent 时代来临,云基础设施正从“中心化”转向“分布式边缘” 日均数百亿入库背后:从“人肉调度”到K8s弹性架构,度小满金融基于OceanBase重构入库架构实践 百度文库网盘发布GenFlow 4.0:月活用户超1亿,要把网盘变成全端AI工作台 Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了!斩获3.5万star 哪些客户需要拒, 敢让龙虾决定吗?_AI&大模型_InfoQ 中文站_InfoQ精选视频 从开发到生产:为什么越来越多的机器学习团队纷纷迁移到 Snowflake | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 探索多智能体工作流:LangGraph Snowflake Cortex AI | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 腾讯云分布式缓存数据库:AI Agent - 从提示词工程到 Harness 工程 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 基于 Streamlit 为 CSV 数据构建分析智能体 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 AI 智能体:告别文档缺漏 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 构建 AI 驱动的数据管道:深度探讨 Snowflake Openflow 与非结构化数据 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 云端太贵、本地不够聪明,英特尔押注“端云混合AI”:智能体PC会替人完成工作 不到10%的存储投入,可能拖垮90%的GPU投资!IBM把AI Agent塞进存储系统,算清企业最容易忽略的一笔账 Snowpark 上手实战 | BUILD 2025_大数据_王玮_InfoQ精选视频 ClickHouse + Langfuse,构建 Agent 可观测基石 腾讯云分布式缓存数据库:Cluster Proxy 共享连接架构深度解析 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 AI 写代码太烧钱了:Copilot、Claude 一起涨价,不如把程序员请回来? 英特尔发布至强600系列工作站处理器与锐炫Pro B70 GPU,全新AI工作站来了 腾讯云分布式缓存数据库:从 Redis 到 Valkey - 开源社区如何快速创新 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 印奇这次要“从0重做”智驾模型!首谈阶跃和千里双公司布局:中国AI商业闭环要靠车跑出来 从Cursor返聘归来,90后华裔女高管带Claude开启日更模式:token成本比工程师工资低多了!
当“码农”成为历史:AI时代工程师的生存法则
霍太稳@极客邦科技张琰梓 · 2026-05-29 · via InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

今天和两位老朋友,白鲸开源的创始人和 CEO,也是我们 TGO 鲲鹏会北京分会前会长郭炜,数势科技创始人和 CEO 黎科峰博士,一起做了场直播,其实主要是帮我自己答疑解惑。作为一个在技术圈摸爬滚打多年的人,面对 AI 这波浪潮,说实话,我和很多人一样,感到深深的焦虑:未来的程序员,路在何方?

但聊完之后,我发现,与其在存量市场里内卷,不如抬头看增量。AI 时代,工程师的定义正在被彻底改写。如果你正处在职业生涯的十字路口,或者对未来的方向感到迷茫,不妨听听这些来自一线的声音。

AI 是“机关枪”,但你得先找到“兔子”

现在的 AI 工具太强了,就像给你一把机关枪。但问题是,你拿着机关枪在森林里乱扫,依然打不到兔子。现在的关键不是你手里拿的是什么武器(代码能力),而是你能不能找到那只兔子(业务需求)。

未来,纯粹的“代码民工”会越来越危险。因为代码生成已经变得极其廉价,甚至免费。真正值钱的,是那些懂业务、懂用户、懂场景的人。如果你是一个懂产品、懂业务的人,哪怕现在不懂代码,只要你会用 AI 工具,你就能指挥千军万马去实现你的想法。反之,如果你只会写代码,却不知道代码要解决什么问题,那你的价值就会被迅速稀释。

所以,对于想在 AI 时代立足的工程师,请务必培养“全栈思维”和“业务嗅觉”。 不要只盯着自己的那一亩三分地,要去理解整个商业链条,去理解用户真正的痛点在哪里。未来的顶尖工程师,一定是一个“通才”,他可能不是某个框架的专家,但他知道如何组合各种工具、如何调动资源,去解决一个复杂的系统性问题。

“懂原理”的人,永远不会失业

现在的知识获取太容易了,ChatGPT、豆包一问,什么都有。这导致很多人只知其然,不知其所以然。但我想说的是,AI 拉高了行业的下限,但上限依然由“第一性原理”决定。

现在的 AI 模型能生成代码,但很难判断代码的“好坏”与“优雅”。这种“架构品味”(Taste),是区分普通工程师与顶尖工程师的关键。而这种品味,来自于对计算机原理、操作系统、网络协议等底层逻辑的深刻理解。

因此,于我们工程师而言:不要放弃对底层原理的探索。 当大家都在用 AI 生成代码时,那些懂得底层原理、懂得系统架构、懂得如何优化性能的人,将成为那个“裁判”。因为 AI 生成的东西往往是“平庸”的,要做出极致的产品,依然需要人类的智慧去引导和优化。

“传帮带”将成为最稀缺的资源

现在的年轻人很聪明,但缺少“传帮带”。以前我们有师傅,有代码审查(Code Review),有老炮带着我们踩坑。但现在,很多年轻工程师是靠自己摸索,这中间的鸿沟(Gap)非常大。

关于未来的工程师培养,也许会回归到一种古老的模式——“师徒制”。因为那些书本上没有的“潜规则”、那些只有踩过坑才知道的经验,是 AI 教不了的,也是网上搜不到的。你需要一个有“品味”的老炮,手把手地教你,带你做 Code Review,带你理解业务的复杂性。

所以,如果你是年轻工程师,现在需要做的是:主动去寻找你的“贵人”。 去那些有深厚技术底蕴的公司,去那些有开源精神的社区,去那些愿意分享的前辈身边。不要怕苦,不要怕累,先从理解业务、理解场景开始,哪怕是从售后、从测试做起,也要先把“地基”打牢。

写在最后

AI 时代,是一个技术平权的时代。它打破了资源的壁垒,让每个人都有机会站在巨人的肩膀上。对于中国工程师来说,我们或许短期内难以复制美国的 Snowflake 模式,但我们拥有全球最完整的产业链和最复杂的商业场景。

我们相信,未来的中国式 AI 巨头,将诞生于那些深入产业、用 AI 解决具体痛点的“全栈指挥官”手中。与其焦虑未来,不如现在就开始行动:懂业务、懂原理、找师傅。

我们相信,未来的字节跳动,就在这些敢于打破常规、敢于拥抱变化的年轻人手中。对未来,我们充满信心,对年轻人,我们充满信心😄

预告一下,周日我们几个还一起去美国参加 Snowflake Summit,也是带着很多问题去的,也希望在现场来两场直播,把现场学习到的和关于数据+AI 的思考及时分享出来。感兴趣的同学可以关注“霍太稳”视频号。

🔍阅读原文:https://mp.weixin.qq.com/s/iXbLOVj62Ex_NJDcr-qyEg