用多少Token，开多少工资
工程师的薪资不再只买代码，而是买你调动算力的“杠杆率”。一位Principal工程师每天理应消耗近150亿Token来证明自己配得上那份高薪——如果你还在靠手写代码填价值黑洞，说明该重新审视自己的算力投入了。
继续阅读2026 年 2 月
4 篇文章
谁是朋友，谁是敌人？
当下的AI浪潮撕裂了技术圈，管理层视AI为取代部门的效率神器，一线执行者却感到自己正在沦为可有可无的零件。作者借用经典追问“谁是我们的朋友，谁是敌人？”，指出当前有三座大山需要面对：数据被巨头吞噬污染、算法将人困于信息茧房、AI工具的谄媚正在钝化我们的批判思维。但作者同时强调，我们不必陷入卢德式的恐惧，AI本质是工具，关键在于谁掌握它。面对这场变革，普通人应当守住三条底线：保持独立思考不被AI的顺从惯坏、以AI为延伸而非枷锁来激活创造力、更重要的是建立属于自己的数据“自留地”，从数字时代的佃农变成有恒产的自耕农。
继续阅读割裂感
作为大厂员工，在推动组织AI转型过程中感受到强烈的割裂感。这种割裂首先体现在生产力差距上——个人利用AI工具能实现十倍效率提升，但团队落地却困难重重。其次，AI代码审查引发的信仰冲突本质上是确定性思维与概率思维的碰撞。更深层的是组织层面的物种差异：AI原生公司快速迭代，传统大厂却困在流程里层层延误，再加上内部认知断层——老板焦虑而执行层躺平。作者指出，当超级个体正在利用算力快速进化时，大部分人既跟不上趋势，也缺乏消费能力，未来的通道可能收窄到少数人云端、多数人地面的科幻式分化。文章最后承认这种割裂难以弥合，每个人能做的只是选择站在想要的那边。
继续阅读只有火种才能点燃火种：关于经验断层的思考
上次我们聊到AI时代软件开发的经验断层问题，事关新人入行如何成长。这几天我一直在反复琢磨这个事情，在和同事的交流中，我忽然意识到一个可能的出路。其实这并不是什么新发明，而是人类社会在工业化之前沿用了几千年的主流教育模式——学徒制。...
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