bigpigB

我组内一个十多年的老运维，All In AI 。告警规则都是 AI 写的，完全不梳理，语法、条件都不对，AI 写出来直接梭哈上线，管你三七二十一，prometheusrule 一大坨都杂糅在一起，屎山。还有写方案，故障定位，全部都是 AI, 开会给研发讲解方案也全是 AI 写的，研发问这个东西解决了什么问题，答不上来，研发问这个能不能做到更符合实际场景一点，答曰：AI 写的。完全没有自己的思考。
有个他之前主负责的项目，线上出了一个复杂问题定位了好几个月，开始用 AI 排障，第一怀疑是大数据应用，故障报告写的头头是道，然后把大数据应用迁走，没效果；后面又怀疑是 xxx ，前前后后折腾了好多趟，又是硬件问题，又是 ceph 问题，又是架构问题种种的 AI 报告，毫无卵用。最后还是我凭判断力，解决。
我深刻的感受，AI 拉低了知识面，经验水平，把一些原本只能考 50-60 分的人借助 AI 也能做很多事情，但是他产出的东西，质量还是 50-60 分。

认知失调理论 (Cognitive Dissonance Theory)
这是利昂·费斯廷格（ Leon Festinger ）提出的。当遇到“奇怪的事情”或与既有认知冲突的信息时，人会产生一种心理上的不适感（失调）。为了消除这种紧张感，人会下意识地扭曲、忽略或重新诠释这些信息，使其符合自己现有的观念

@jaytang 作为一岁孩子的爸爸，真看不得这个呀，

我也是接近 10 年的技术经验，其中 6 年 SRE ，3 年开发，最近也在找 SRE 的工作
一本学历，非工科专业转计算机，以下是我简历的技术栈介绍：

- 云平台: AWS/阿里云/腾讯云（精通云架构设计、成本控制与容灾方案）
- 容器化: Kubernetes （ Operator/Helm/HPA ）、Docker 、Rancher(有 Paas 平台开发经验)
- 中间件: MySQL/Redis/Elasticsearch/RocketMQ/kafka
- 编程语言: Go （ Gin ）、Python （ Django/Celery ）、Java （ SpringBoot ）熟悉并发、异步编程模式，熟悉面向对象编
程和常用设计模式，有丰富的项目开发经验
- 运维工具: Prometheus/Grafana 、ELK 、Jenkins 、Terraform
- 网络与系统: TCP/IP 协议栈、Linux 内核参数调优（具备深入分析与优化能力）
- AI & LLM：熟悉 AI agent 、MCP 、RAG 原理(具备开发能力)，对 GPU 技术有一定了解

你可以比较一下

字节 SRE 面试难度大不大？没面过，想试试。
前 6 年做 SRE ，近 3 年做开发

我没有 telegram ，楼主可以提供一下邮箱么？ 我邮件发简历给你

楼主可以发一下 JD 么