当AI可以编写代码并起草计划时，最后一个由人类掌握的技能是品味。了解为什么人类策展增值而技术技能贬值。

就在两年前，我可以用一句话描述一个"优秀的雇佣"：写整洁代码、懂算法、无需监督就能交付功能的人。这就是标准。

这个窗口期是真实存在的。而且比你想象的要短得多。

企业AI失败不是因为模型笨，而是部署失败。这是一份关于线束、循环和修复它的职业的构建指南。

普华永道一项基于超过 10 亿条招聘广告的新研究显示，AI 正在让一些职业更有价值，同时让另一些职业更容易被替代。以下是如何判断你身处哪个赛道。

"AI原生"意味着AI是设计中心，而不是附加功能。

你无法理解的代码，有巨大的隐性成本。

真正的技能是一堆更小的技能堆叠而成，而且几乎每一种都可以通过刻意训练来掌握。

过去十五年间，我一直使用这套方法阅读会议论文、撰写审稿意见、搜集研究背景资料，或是在研讨前快速研读相关文献。

适度的困难、认知卸载，以及如何使用AI而不让大脑退化

NVIDIA的黄仁勋展示了一张图表。这张图悄悄终结了一场持续两年的争论。

这篇文章将逐步拆解 2026 年成为 AI 开发者的路线图，对每个概念做最简明的解释，没有废话

四条路径，真实的薪资，不需要参加训练营。

95%的Uber工程师每月使用AI工具。70%的提交代码由AI生成。然而，COO仍然无法指出任何一个由AI带来的有意义的客户功能。

新兴PM类型、薪酬水平、所需技能等

两个小时结束时，我的白板上满是划掉的框和重写的逻辑。但第一次，这个设计感觉 真实。它不是教科书上的图，而是一个久经沙场的计划。

AI 消除了阻力。而阻力正是课程本身。

当你听到"编程"这个词时，你会想到什么？

为什么"精简"竞赛将在意外后果不断堆积时适得其反。

一个三层路线图，包含真实代码、真实用例，零空谈。

几个月前，我开始注意到招聘信息中出现了一个模式。那些笼统的"机器学习工程师"招聘正在被更具体的职位所取代。企业不再仅仅要求"有AI经验"。

这篇文章将帮助你理清如何应对目前最常见的数据科学/ML系统设计案例研究之一——"如何设计一个 RAG 系统"。

CEO 不需要乞求原谅，但他们应该停止找借口

即使有 AI 编程工具，你仍然需要资深工程师来处理那些困难的部分。