我曾指导数百人进入人工智能领域，也见过许多有抱负的人工智能工程师因为构建了不合适的项目类型而最终找不到工作。

AI使用的正确"量"是多少才能获得最佳学习效果？

每隔几代人，世界就会遇到一个铰链。某些根本性东西的成本崩溃，在短暂的窗口期内，旧的优势停止工作，新地图尚未绘制。

多年来，我们相信人工智能的进步意味着添加记忆、上下文和生成能力。这个故事是真实的，但不完整。缺失的部分涉及我们

本文专为感受到脚下地面正在移动的中级到高级软件工程师而设计。你已经知道如何构建健壮、可扩展的系统。你理解CI/CD、测试和系统设计。问题是，"AI"标签通常感觉是为数学博士或OpenAI的研究科学家保留的。

AI无法从你这里偷走的东西——以及为什么现在只有它重要。我亲眼看着AI实时取代我。这就是我如何反击的

为那些本周被解雇的人发出的无声抗议

为什么企业在AI让找到真正要解决的问题变得前所未有的困难时，却在裁掉最有经验的员工？

现在每个人都能调用模型，但几乎没有人能让模型在生产环境中可靠运行。这个差距就是整个工作的核心。

我认为真正不同的是：曾经严重短缺软件工程师的时代，或许已经离我们而去。

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