工业聚 (@guyingjie129)
@guyingjie129
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并非如此，恰好相反，博而不精的人毫无机会。
搜索引擎时代，百科全书式的人才已经式微。
大模型时代，能言善辩的人也不再吃香；没人比大模型更滔滔不绝、旁征博引。
最擅长 AI 的人才画像是，在几个重要的元学科和元技术上有较深的掌握的 H 型人才。
数学、物理、心理学、计算机科学等属于元学科，以不同的视角刻画了世界的某一方面，并且是重要方面，缺少其中任意一个，在很多问题里容易陷入结构性盲区。
编译器/打包器开发、编程语言设计与实现、库/框架开发、软件架构设计等属于元技术，服务于技术事物的技术，缺少其一，很多方案难以想象。
你可以看看这几年 AI/Agent Infra 和成功的 AI/Agent 产品背后的核心人物的知识背景和技术背景，感受一下元学科/元技术方面的浓度。
@grok 列举几个。
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最适合用 AI 的，是那种什么都懂一点，但什么都不精通的人。
确实很残酷，但不用悲观，应当更加乐观，因为趋势是好的。
大到领袖，小到领导，主要的智力体现媒介就是语言层面，是执行层在理解或部分理解的基础上去实践和创造，才间接落实到实际。
现在有了 AI/Agent，执行角色不再强依赖其他人类，难道不是更好了吗？
前沿模型不断进化，更能敏锐捕捉你的言语背后的含义，执行得更准确，甚至常常超出预期，难道不是更好了吗？
通过 AI/Agent，我们快速地将自己的 10 条言语在现阶段的可实现性检验出来了，可以更早聚焦其中容易实现的部分，省得走弯路，不是更好了吗？
多个核心评估维度（执行角色更多了、理解能力更强了、检验成本更低了），都是好的；要从中看到机遇，建立更多自信，而不能陷入被动的悲观叙事。
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Building something is a brutal way to discover which parts of your intelligence were only verbal.
近期我将离开工作近 12 年的公司，现在看外面各种工作机会，欢迎大家帮忙内推或扩散这条消息~
我期望工作地点是上海，职位方向可以是前端开发或Agent开发；现阶段保持最大的开放性，希望接触各种不同的机会，多学习和了解。
提前感谢各位的帮助~从以下渠道可以了解我的更多信息：
GitHub: Lucifier129
微信公众号：工业聚
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软件工程的极小部分已被解决，但它常年被忽视的更大的部分正在显露。
从当前传统手段（如测试驱动开发、代码审查等）难以保障 AI Coding 产出质量中可见一斑。
软件工程里真正的难题逐渐显露，才刚刚开始。而大部分人却误以为软件工程已经结束了。
只能说，某些软件开发者的职业生涯已经结束了。
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Current opinion is that "software engineering is solved" is greatly overstated, but software engineering for certain kinds of projects is more or less "solved"
