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。

当任何人都能构建课程时，真正的工作是决定哪些课程不应该存在。

这篇文章比较长，是我试图整理过去几个月围绕AI和劳动力市场的大量研究成果的一次尝试。文章探讨了在AI时代工作意味着什么、企业如何看待AI、财富是什么样的、永久底层阶级的问题，以及在AI时代思考自己未来的几种方式。

实现已被部分自动化，判断层就独立显现出来了，而事实证明它才是工作的大部分。

我曾亲身参与过做出这些决策的会议。以下是没有人在公开发表的对话的真实版本。

我们都已深度融入 AI 世界，并且确确实实感受到了对一些新专业技能的需求。这篇文章就是关于这个的。

我每天都在使用 AI 工具。我在这里要告诉你："AI 取代开发者"的说法被夸大了——至少夸大了十年。

同样的头衔。四到六倍的薪资差距。这不是薪资范围。这是两个不同的职业穿着同样的名牌。

我把 LinkedIn 上 30 个 AI 工程师职位描述爬取到了文本文件中。我们可以做一个简单的词频统计，也许再加个词云，看看这个岗位到底需要什么技能。

从1993年的IBM到2026年的Cloudflare，企业用语讲述着自己的故事

AI 不会取代你。你的分析技能和思维方式仍然至关重要，即使你将 AI 引入你的工作。

AI实验室创造的新角色将如何改变品牌对人才的思考

用 AI 替代开发者本应是一场技术辩论。然后它出现在了我进行的每一次对话中，于是我们有了这篇文章。

将裁员归咎于AI成了新常态。但不会太久。

我祈祷我永远不必再找新工作，因为从目前的情况来看，这个市场变得非常擅长裁员、极其不擅长招聘，而招聘新手更是几乎不存在。