我随便乱入一下。完全没有想要给建议。哈哈。 但这一波AI袭卷应该会很可怕，我是妥妥的文组，念的是经济。 不过反正已经45岁了，当初念的是什麽也不是很重要。 但我现在每天被客户追杀进度，自己抱着vs code开发代码十小时以上。 因为有AI，我自己就把几百万的系统开发完了。 我完全没有技术能力，就是个很普通的金融从业人士。 不过现在平常工作有三个屏幕，颇有一种高级码农感。 当然不是无中生有，毫无经验的就生成一个全新的系统， 我本来就有开发经验，只不过是甲方的。 我在写什麽系统也不方便说。就纯代码面肯定也没这麽复杂，值钱的是里面的业务逻辑。 只是我的工作流本来是跟客户把需求定下来後， 就要找个软件公司，然後委托他们开发。 现在不用了，我自己就做完了。 成本是一回事，但真的太省时间，跟工程师讲话超辛苦，跟AI超省力。 AI内建了我们行业需要的基础专业知识，他的理解能力比工程师好多了。 而且修改也很方便，24小时服务从不抱怨，不会跟我说，修改要再加钱哦。 我现在做出来的系统，就体验上，比当初花了大钱找专业的系统商好多了。 当然我不是说好像有了AI就万能，开发上我经验不足，也是要不断的磨， 用各种测试脚本去测边界值有没有崩溃，各种模块的连接有没有出问题。 譬如我最近就发现了因为我的模型指标是很多层叠上去的，我又通通做成模块化的抽取式。 所以放在不同的档案里，AI忘了把後面层的定义层交叉疉上去，一直到测试时才发现。 想把AI给掐死。 当然我有一点点特殊才能，我的DEBUG能力很强，所以AI幻觉对我而言不大是问题。 我说的debug跟工程师的debug不太一样。差别大到我觉得用同一个词有点误导。 以前的 debug 有一个奢侈的前提：系统会告诉你出事了。报错、崩溃、测试变红。你知 道有问题，剩下的工作是缩小范围。那是搜寻问题，可以练技巧，二分、log、断点，练 到後来很机械，AI现在自己就做的很好了。 现在这种没有那个前提。东西跑得起来，数字算得出来，报表印得漂亮，错在语义层。 没有一条会报错。所以第一步不是定位，是从一堆很漂亮的AI幻觉里， 察觉哪里不对劲的能力。这跟以前工程师需要的技能是不大一样的。 当然，中国的AI没有国外进步的快，看起来好像有时间差。 但kimi k3也出来了。因为AI的论文跟方法是公开的，可以有很多巧劲追 。 不像B300这种硬体层这麽不好追，在底层架构上中国可以有很多创新的方法。 他们还有蒸馏这种大绝招。 虽然对我们使用者而言，kimi k3肯定不能用，无限逼近顶级模型只是跑分， 落地是另一回事。但AI的进步是指数级的。中国在AI上与世隔绝的落差是不稳定的。 所以你才30岁，要不要考虑换个行呀， 哈哈。我随便乱讲的，我一点都不熟你们的行业。 但我自己感觉，纯感觉。 AI带来的技术平权，正在抹平以前工程师的超额溢价。 台湾科技业目前是没有感觉的，因为硬体的红利降低了转型的压力， 真的要运用AI转型是很麻烦的，整个流程要重构，要把整个工作流导入到现有的流程， 要把整个组织打掉，配着流程重构，需要的人才样子也不同。 美资就是把人全裁掉一大批，然後再重新招一大批。 但台资公司不管是法律或文化上都不支持这种伤筋动骨的组织重构。 所以，现在台湾的科技业大概就只是把AI当作偷懒摸鱼的高级office软件 但市场竞争压力迟早会倒逼的。 Claude code真的火是2026年2月，到现在也就半年。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 125.227.82.145 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/WorkinChina/M.1786123923.A.4E6.html ※ 编辑: treehold (61.221.116.109 台湾), 08/09/2026 15:31:15 可是…我已经做完了… 不过我好学的去问了一下你的举例到底是什麽。 我用一个简单的例子你就知道我在讲什麽了。 我在做的事情是： 「我拥有20多年业务与开发经验，所以跨过传统工程师， 直接把自己存在脑子里的业务逻辑用 AI 变成系统。」 而在硬体领域，那些类似我的人对「你的领域」做的事情是我就不知道了。 Gemini跟我讲了几个例子，但我也没有能力分辩，只能说，这件事在台湾没有发生。 但在美国发生了, 在美国的环境里，「懂业务又愿意自己动手」的人数量已经达到临界点， 甚至催生出一整套新衍生出来的生态与工作流，到什麽程度我也不知道。 以我的经验，改变要发生有要一个前提，有一个角色同时具备 「深刻的业务逻辑」+「具有极强的逻辑 Debug 敏锐度」+「打破角色框架的执行力」， 三者交集的人在台湾目前的环境是少的。 你们那些资料手册、勘误表、应用笔记、参考设计、原厂 SDK、十几年的论坛讨论，全部 公开，全部在训练资料里了。所以 AI 讲得出枕头效应、讲得出 DC bias 掉容、讲得出 晶振起振余裕要留几倍。 但它讲不出你那条线上哪一家的料在梅雨季会漂、余裕要抓多少、那批货为什麽百分之三 起不来。这一段要有人愿意写出来，才会进得去。(这里复制贴上了AI，因为我不懂) 但总之，我在我的领域就是愿意去写的人。 而我个人觉得台湾的温水状态，可能还是跟台资公司的文化有关。 很多时候的薪水反映的是公司在产业链的位置，而不是个人的不可取代性， 现在AI在美国抹平的就是这个技术溢酬， 当你的专业是沉淀在公司身上而不是个人身上，那当外部压力足够大时， 公司就有动力去把资产AI化，把工作流打破，重构组织架构。 或是有一个外部的创业公司直接封装给他，附带做一个工程流程改造。 (这就是我在做的事) 但我说的感觉不算，因为我跟台湾其实也不太熟。 但中国的公司比台湾狼性的多。所以我直觉觉得纯软体的工程师， 现在才跑来中国，肯定不是太明智，因为软体目前看来是在第一波冲击波上。 它的训练材料太全了，而且本身就有比较强的外部压力。 ※ 编辑: treehold (61.221.116.109 台湾), 08/09/2026 21:00:39