【讨论】关于未来职业规划

搞七捻三
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首先，这个话题我并不是迷茫于自己的职业规划，也不是想让佬们帮我解惑，只是最近感觉好像跟 10 年前不一样了。

站内佬们年龄分布还是挺广的，我记得前段时间有个帖子做过投票统计，没记错的话，大多数应该都还是在上学的年龄，而我是一个已经工作了十年的码农了 :rofl:

其实主要还是想聊聊职业规划和发展的变化。

记得刚毕业工作那会儿（10 年前），大家都会聊未来职业规划。对于程序员来说，可能无非就两种方向：管理岗、架构师

广义上来说，管理岗更偏业务视角、知识面广，架构师则更偏技术深度、专精某个方向。一个偏广，一个偏深。

时代在发展，社会在进步，尤其 AI 时代来了之后，最近在招人以及考虑团队组建的时候，我在思考这个问题：未来到底应该怎么做职业规划？或者说，这两种方向，哪个更顺应 AI 时代

从去年开始，“一人公司” 这个词越来越火。很多做得不错的一人公司，甚至都不是技术出身，更别说研发了。

所以技术深度（架构师路线）还是不是未来 AI 时代里一个长期成立的方向？

当然，佬们可能会说，一人公司模式跟大厂本来就不一样。这个确实，大厂至少现在还是岗位分明。不过另一方面，最近几年大厂裁员、组织架构调整也频繁上热搜，所以我也会想：未来真正会留下来的，到底会是什么样的团队？

以前程序员一直被说 “吃年轻饭”，35 危机也是老生常谈。

但 AI 出来之后，我反而越来越觉得：

经验、沉淀、业务理解，可能才是把 AI 用好的关键。

有经验、有业务积累的人去操控 AI，反而更容易做出更好的东西。

所以在这个前提下，“广度” 和 “深度”，在现在以及未来，到底该怎么选？

最近我在做一个 Mac 应用（我本身不是 iOS 技术栈），整个过程基本都是 Claude 在帮我出方案、coding（我是 yes、yes 工程师:joy:）。过程中其实明显感受到了一点失控感。因为平时工作里用 AI，至少我能看懂它方案是什么，代码改了什么，也能评估风险，所以 AI 更多是提升效率。

但这次做 Mac 应用，因为我对 Swift 不够深入（只是大概能看懂代码），很多时候其实只能 “相信它的方案”，自己没办法判断它到底是不是合理。

不过这个问题，可能随着模型继续迭代、能力越来越强，未来也会慢慢变得没那么重要。

我个人的倾向比较偏向于，技术视野更广、知识面更广、能做好决策的人，在未来可能会比单纯技术深度更重要。我们更多的是在做方向、做判断、控风险，而 AI 负责执行（当然未来 AI 发展成什么样目前也没办法准确评估）。也想跟佬们讨论一下，大家怎么看。

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目前来看发展就是这样的，技术深度可以由技术广度+AI补全，所以鼓励技术leader转型 :distorted_face:

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我身边也有很多的技术大佬，怎么说呢，都是刻板印象里的资深程序员，热衷于技术，沉浸在自己的技术世界，正是因为这样，我才会有这篇思考，这些架构师从某种意义上来说没办法做leader，所以基于我自己的认知，对这件事情上也是比较遗憾的

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佬你既然是程序员出身，肯定也知道本质复杂性和偶然复杂性，AI只能消除偶然复杂性，无法处理本质复杂性。如果佬你不深入了解某个领域，在提PRD的时候你如何和AI对齐需求？如果没对齐需求，AI大概率会写出肥硕的，过度设计的代码，因为它期望的是能跑得动，作为MVP这种方案可行，但是如果长期迭代，技术债肯定是要还的。

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对的，需求明确必然是前提，这里需求可能还是指的业务需求，至于业务需求如何设计技术方案，这块可能是我有不一样想法的地方，在没有AI之前，技术方案、尤其是底层的技术方案，大多来源于架构师的针对业务需求来做的拆解和设计，未来这块AI是否能做到平替、甚至更好，这是目前不确定的

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别规划太多，变数那么多，能看个三年五年就不错了

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也不能算是规划吧，就是想到当下的形式跟以前已经天翻地覆了，哈哈哈，单纯想看看大家是怎么看待这个变化的，以及对这几个方向是如何抉择的

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但是有个问题在于，如果技术不重要，没有门槛，那么你的业务的门槛是什么？
换句话说，一个随便一句话就能叫 AI 干的事，是不会形成职业/业务的，随着模型能力强大，很可能这整个市场都消失了

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我觉的视野更广，知识面更广的人反而容易扭捏徘徊，也不是说不需要这种人，10年前谁能想到现在ai agent开发可以把前后端的工作全可以做完了，5年后难道不会出现ai决策师帮做好所有决策，一条龙服务，全程跟踪指导。技术现在发展太快了，对普通开发者来说也越来越迷茫了。

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我想这和之前的架构师差不多，也不需要完整理解代码，知道是这个方向，有这个能力就行了，软件行业似乎就是拆东墙补西墙的迭代过程。优秀的人经历的比较多，可能开始就考虑到了之前经历的错误，而一般人没有经历自然就没有广度

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其实对于大部分的业务来说业务的门槛来源于业务本身的复杂性而不是技术的难度 :melting_face:

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复杂性本身就能构成技术门槛，但是如果只有复杂性，且在互联网上有公开资料，未来就很有可能被 AI 的迭代吃掉

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所以本质上很多业务完全不需要多少的技术复杂度，技术的广度可以一定程度上解决这个问题，而AI受限于自身的注意力所以做不到这个事情

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现在就是这样的呀，问题在于，以后 AI 就不进步了么？GPT 3.5 出来到现在还不到四年，都不够一个本科生毕业的，再给它四年时间，真的做不到吗

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这就是属于LLM的架构问题，即有限的注意力不能挖掘庞大的知识，造成的结果就是所有人都在做怎么提一个更好的问题，包括现在的Agent也是一样的

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对的，确实有点发散了，其实也是想看看，在当下的时代下，当代刚毕业的年轻人（程序员）该如何选择自己的职业方向，还是按传统的发展方向可能不太适合现在的年轻人了

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如果AI 全程做好决策，那是不是就意味着不需要中间的 “人” 了, 真到了这个程度，就是另外一个问题了。

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传统的架构：

业务需求 → 产品研发 → 销售

产品研发成本占大头

AI时代的架构：

业务需求 → AI → 销售

AI极大的压缩了产品研发成本，挖掘业务需求和销售才是重头戏

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佬友的意思是不要入行程序员了，直接入行产品经理哈哈哈

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哈哈，这就是一人公司最贴切的含义呀。一个人只要有了创意和想法，不需要投入太多的时间和金钱成本，AI直接Cover掉产品的整个研发过程，你只要负责把你的创意产品化之后，直接拿到市场上去销售就可以了

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