新一代工程师的破局与发展-汤威.pdf

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1、新代程师的破局与发展汤威/猪程师从岗位到能的转型实践我介绍汤威/侑夕，猪技术程师带年轻团队 6 年，ChatGPT 刚出来时开始琢磨下代程师的发展本职前端，会点 Swift/Rust/Python/产品设计，喜欢做易能解问题的产品录从岗位到能的思维转变022机遇与挑战并存1我们团队程师是怎么转型的3对 AI 我们的想法和思考4任何时代都有程师对应的机遇和挑战只不过机遇越来越少，挑战越来越多了1.机遇与挑战并存过去的红利10 年前 2015 年会写个好的机端历组件都可以称得上技术拿8 年前 2017 年写出个业界泛使的精品组件库可以很顺利升到 P6 年前 2019年业务速发展可以帮你扬避短掉不少

2、没有做好的地张图看懂 AI 的进化速度现在是挑战还是机遇？年轻迅速认真严谨哈哈哈，我来掀桌了效果脑暴漂亮帮海量处理怎么好写的代码都被写完了，不好写的代码 AI Coding 怎么写得我还好？真正能活的 AI 到来，很好提升了底线，补充各种你不懂的地，让都是技术 Leader，指挥各种 AI 活，但也容易陷感觉所不能的错觉，巴菲特也就那样前端也就那么回事啊产的跃迁与的进化AI 时代04信息时代03电时代02蒸汽时代01基础体劳动、简单操作会识字、遵守流程、机器维护计算机操作、信息处理、解决问题创新想法、批判性思维、跨学科、技术基本盘技术升级的曲线，是程师素质槛上升的曲线业务商业逻辑其实没有太变化

3、但是技术发展变快了，弱化了岗位本身程师更看重能解决问题的能2.从岗位到能的转变还没来得及更新的岗位分类会对岗位进很细的拆分，在业务明确且能优秀情况下，各司其职的效率反更。但是很多时候会事与愿违，不能保证每块都常专业，专专岗模式导致协作成本昂，许多问题落在职责边界的缝隙中。但世界没有你想的那么稳靠从岗位到能的变化下代优秀的程师应该是保持本专业核的技术优势下，善 AI 去横向扩展能，了解使者真正的需求，具备正确的技术判断，从实现需求到解决问题变化，做个产品程师。岗位程师利技能实现功能产品程师会想设法解决问题程师不再局限于单的技术栈，是可以利 AI成为更全的问题解决者。什么是产品程师？产品程师不是产

4、品+程的简单叠加，是会 把产品问题程语解决的全栈程师。02产品思路能够识别问题在哪，知晓价值，数据和反馈验证01技术底座熟练的前后端程能、动化、数据化思维03懂设计会画稿保真表达清楚的想法，协作上更快达成致05推运营酒深也怕巷深，品质效果演示，让追着你提需求04优先解决最痛的问题，快速开发上线第个版本，验证效果迭代快速迭代程师的幸福感来源不是他做完了多少个需求也不是代码写的多，给他发个红花是在碰到难题终于解决后发内的喜悦感3.我们团队是怎么做的我们团队是如何做的？团队也是个产品，从前端升级成产品程师团队，主动解决问题，被动接受需求，补位但不越位。通过 Hacker 的式，主动解决合作因资源或视

5、限制，不好做、没做好的事，加速整个业务标达成。全栈程师转型供应链对接作台借助跨端桥案思路，把要对接的外部数据统成个通的业的标准层，制定统的类型和接，并提供出静态、价库、交易给到业调。变成了 N11 业务关架构AI动成部分适配代码，程师只需在关键节点进填空和调试，极提升对接效率。从原有 N N 对接烟囱架构全栈程师转型供应链对接作台全栈程师转型 标准信息数据处理AI 降低了完成任务的精投成本却推动了竞争内卷的升级，基础能被拉平后保持住竞争反会需要更的努产品程师 FAI 应平台为什么定位为 AI 应平台？区别于只关注研发流程的 Develop 平台。是基于实际业务知识和能下的从 选择 研发 测评

6、优化 全链路的 AI 应平台。选模型看效果根据场景挑选不同模型横向对多个模型效果考虑效果/成本/性能好定案研发上下程+批量化作流执类应Agent 编排搭建评测调优基于评测数据集的任务根据业务指标定义评估发现问题并治理优化看效果可运营业务效果趋势和漏AI 调志与排查效果预警与效果迭代产品程师 FAI 应平台产品程师 AI 对话解决案体验性能是不少程师听得起茧的词家都想做好但是不太清楚做到了什么地步才算好如何更好地做体验优化Zhi 平台为什么常规的体验查修复很难做好？查只能看到单纯的软件体验，看不到户真实的各种使场景的