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2026年软件工程师求职生存指南 2023年那套成为软件工程师的方法，到了2026年将不再适用。 随着 AI 的普及，单纯“写代码”的能力正在贬值，市场对人才的需求发生了根本性转变。 核心现状：初级岗位的消失与角色的转变 · 严峻现实：初级工程师的岗位正在大幅减少。根据预测，超过50%的开放职位将集中在高级及以上水平。 · 根本原因：AI 大幅提高了代码生成的效率。企业不再需要大量初级工程师来“写代码”，而是需要能驾驭 AI、做架构决策、并在 AI 生成代码后进行审查和修正的人。 · 角色定义：未来的工程师不再是“代码工人”，而是“AI 领航员”。你需要指导 AI 完成工作，而不是自己从零敲每一行代码。 应对策略：成为“T 型人才” 为了在竞争中脱颖而出，视频提出了“T 型”发展策略： · 一横（广度）：你需要对各种技术栈有广泛的认知。了解分布式系统、前端、后端等各个模块是如何协作的。 为什么重要？ 只有具备全局视野，你才能精准地向 AI 提问，并判断 AI 给出的方案是否合理。 · 一竖（深度）：在某一特定领域拥有无法被轻易替代的深度专业知识。 三条推荐的高潜力高价值赛道 路径一：AI 工程师 · 内容：不是指研发大模型本身，而是指应用层的开发。例如构建 RAG 系统、设计 Agent 工作流、优化 Prompt 等。 · 优势：目前很多公司有预算却不知道怎么落地 AI 应用，这个领域人才缺口巨大，且可以直接调用现成的 API（如OpenAI, Anthropic）进行开发，门槛相对合理。 路径二：云工程 · 内容：涉及云计算基础设施的搭建与维护。 · 优势：所有的 AI 应用都需要运行在云端，对算力和稳定性的需求只增不减。这是 AI 时代的“卖铲子”生意，非常稳健。 路径三：移动开发 · 内容：iOS 或 Android 应用开发。 · 优势：相比 Web 前端，移动端的开发环境更封闭、更复杂，目前 AI 自动化生成的完整度还不如 Web 端高，因此人类工程师的价值依然很难被完全替代。 给求职者的具体建议 · 不要只学语法：不要再纠结于背诵编程语言的语法细节，AI 比你更擅长这个。 · 提升决策力：把重点放在“什么是一个好的架构”、“系统可能在哪里出问题”以及“如何解决复杂问题”上。 · 动手实战：不要纸上谈兵，要利用现有的 AI 工具去构建真实的项目。 Youtube 视频在这：
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RT @vsadkovv: Came across a very interesting read about staked media this morning on the @a16zcrypto big ideas list The idea of “staked…
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pffft "obsessed anti-feminist Chinese billionaire gamedev with a rabbit pfp breeding *hundreds* of children via American surrogate wombs" is genuinely comically dystopian
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
RT @shao__meng: 为什么不直接用 Claude Code/Cursor，而要从零开始做一个为自己量身打造的、极度极简主义的 AI Coding Agent，具体实现过程是怎样的？ 来自 @badlogicgames 的技术博客，详细介绍了名为 pi 的开源项目—…
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