zhanshen1614

AI 也会有幻觉的，仍需要基础知识去理解和分析，技术原理是排查未知 BUG 的最佳利器。

我之前做了个 golang 微服务项目放到 GitHub 上，AI 生成的配置文件和代码包含不存在的函数和配置参数，性能损耗很大，最后还是自己看文档改过来。

游戏服务端的岗位还是很多的，垂直经验和主导开发项目的经验你都有，完全不用担心，才两天而已，岗位要求经验垂直虽然降低了用工风险，公司招人的时间也变长了，有些岗位卡垂直经验招聘超过 1 年还在发内推码招人呢，我亲眼所见，自己都换了一家公司了它还在招聘。

国内的 IT 行业一直都是这样跟风炒热点，以为自己的业务嫁接一个 AI Agent 就算追上行业风口，但公司内部的老毛病不改加上过去蒙眼狂奔留下的烂摊子注定要扑街。

内部知识沉淀不够，希望有垂直经验的候选人能快速上手做 AI ，然而产品的成功要具备多个条件，光有 AI Agent 的形态是不够的，所以我预估 AI 应用开发最后大概率要走小程序、云原生那些老路，先是热炒跟风然后高度内卷，接着批量裁员换下一个热点，没有热点就歇菜。

自己从 2017 年参加工作至今一直都这样，当年是移动互联网（安卓 APP 、iOS 应用、小程序），还有大数据，云原生，有什么热点就一窝蜂上不够理性。

同样的还有云原生的 Golang ，看在 go 的高并发和轻量级于是自研框架或者用 gin/beego 魔改再把 PHP 项目搬过去，结果整个架构很奇怪，PHP 系统的毛病一样也不少，自研框架的还得自行维护，写框架的人升官了转而要求候选人有深厚的技术功底和业务知识去填补业务逻辑和框架的坑，最后云原生弄个半吊子。

当然有啦。我待过的公司几乎大多数程序员都没怎么学技术还混得顺风顺水不会被裁员和解雇。PHP 能解决就不用 Golang ，服务器捞日志习惯了就觉得不需要 OTel 和 Prometheus ，连 GitLab 的 MR 也不用非得手动合并分支。

有些时候不得不承认，不追求效率反而职业发展更顺利，需求不管合不合理只要技术能实现就尽量满足，不挑战不质疑，连微服务都不知道也可以一个岗位待六七年，大多数公司真的不需要这些高端的技术，产品也是抄竞品的不需要你创新。

职场上人际关系复杂，办公室政治经常会压倒理性的声音，AI 编程可以用来提效也可以用来压制异议，公司推广 Vibe Coding 、Cursor 你以为真是给你提效的？实际上可能是想通过 AI 增加工作量让你没时间思考架构、需求和业务的问题。

二线城市很正常。话说现在不是大家为了保住工作不敢辞职吗，怎么还有那么多人在投简历？

@flowerains 又得肝一套技术栈了

@sir283 我个人认为是企业过去积累的问题在大环境变差的时候集中爆发，生存压力变大转移给求职者。自己待过的团队经常是环境好的时候佛系，制度流程不完善，也没有纠错机制，我提议加速实现核心需求经常被反驳“先聚焦当下”，现在环境变差又开始说“试错成本太高”，要求候选人具备垂直经验，有垂直经验的人来了以后又不尊重人家的专业判断。

大家都想着用最烂的技术赚最多的钱！

后端做纯 CRUD 的功能很方便，但涉及对接外部服务商或者需要多个组件还是倾向于自己写，最典型的是数据报文格式，完全按照 demo 搬过来很可能调不通。