2025-12-02

当我的工资从每天 ___人民币上升到每天 ___美元的时候，我开始思考是什么让工资增长。

得到的结论是：

1. 技术能力的提升

然后我继续思考这几个问题：

1. 什么样的技术能力算是好
2. 什么样的技术能力是稀缺、长久的
3. 如何提高技术能力

所以多年以来，贯彻我人生的思路就是：如何提高技术能力。最明显的体现是，如果工作不能让我成长，就换工作。

那么对于 “如何提高技术能力” 这个问题，我的答案是：

1. 关注底层原理和实现，而不是应用层的框架和接口
2. 需要具备在复杂代码中找到并调试关键流程的能力
3. 实际参与一些比较前沿的、像样子的项目
4. 自己模仿实现一些比较底层和看起来硬核的项目
5. 关注技术理念而不是具体实现
6. 知道王垠课程所代表的 “计算的本质”

事实一

但是紧接着，我发现了一个令人不安的事实：

1. 工资的高低、工作是否稳定，和技术能力的好坏没有必然的联系

得到这个结论有这样几个原因：

1. 我不认为自己技术能力不合格，但是我遭遇的面试结果为不合适的情况，非常非常多
2. 我不认为自己技术能力不合格，但是我亲眼看见水平很一般的人在做领导、面试官
3. 我不认为自己技术能力不合格，但是我的工作很不稳定
4. 有的人出生就在罗马

事实二

与此同时，我发现另一个令人不安的事实是，AI 在改变游戏玩法：

1. 普通人和知识渊博的专家之间，差距只是一个 Gemini
2. 程序员不再需要手写代码

AI 引起的变化非常大，直接改变 “如何提高技术能力” 这个问题的答案：

1. 写代码的能力完全不重要，掌握多编程语言的能力完全不重要
2. 在领域内的经验不再需要积累，一问 AI 全是标准答案

复盘一下我之前犯的错误：

1. EchoEVM，在半年前，开发这样的东西似乎是有意思的。半年后的今天，AI 可以轻易开发出完整的项目。所以 EchoEVM 不再有意义。
2. EthBFT，在 2 个月前，开发这样的东西也许可以看到 AI 能力的局限性。但是现在，AI 在逐渐突破以前的局限。所以 EthBFT 也不再有意义。

EchoEVM 和 EthBFT 的共同特点，是偏低层、侧重技术的实现，试图用硬核项目来证明自己的技术能力。然而在拥有 AI 的今天，这种硬核的代码能力恰恰是 AI 最擅长、最先取代的。

新的问题

结合这两个令人不安的事实，需要回答的新问题是：

1. 如何提高自己的竞争力、稀缺性、硬实力、挣更多钱、不被时代淘汰

新的答案

那么对于新的问题，我的答案是：

1. 提高发现问题的能力

对答案的解释

你也许会说，这不废话吗，自古以来，发现问题的能力都是重要的。

不，这不一样，在没有 AI 的时候，你可以不需要有判断力，不需要能够发现问题，哪怕只是听产品经理的话来实现功能，也就是干好程序员的活，就可以活下去。

但是 AI 取代了这种只会听话干活的人。

“发现问题” 同时涵盖技术领域和非技术领域，在技术领域，发现代码有没有问题、功能设计是否存在漏洞、业务的边界条件是否缺少约束；在非技术领域，发现用户有哪些实际的需求，发现市场有哪些比较大的空缺。

那么为什么没有把 “提高判断力” 放到答案中？因为判断明天的股市涨跌也算判断，这种能力是无法验证以及无法通过努力提高的。

进一步问题

还没完，对于新的答案，有两个问题：

1. 如何提高自己发现问题的能力
2. 与代码能力不同，发现问题的能力该如何量化、与他人比较

对于 “如何提高自己发现问题的能力” 的问题：

1. 只有见过更好的，才能知道现在看到的有什么不足。所以要事事都向上看齐

对于 “发现问题的能力该如何量化” 的问题：

1. 技术方面，把发现的问题落实到技术文档、设计文档、架构文档上
2. 非技术方面，把发现的问题记录下来，比如博客、日记，文字可以记录思考的过程