可以走开源路线，做好自身工作的同时，关注并参与到行业前沿的开源项目中，一方面可以积累前沿技术方向的技术经验，另一方面也能和行业优秀的人员共事交流。这对个人成长会非常有帮助。

现在各家大模型、Agent公司都在讲应用场景化，也就是说光有技术是不行的，还得有业务场景、业务领域的知识，一个有业务经验的程序员+AI 足以打败大部分的技术型程序员了，现在AI在技术和开发能力层面越来越强，对于业务场景、应用场景还是需要人来引导。

实时流处理 适用场景：需实时响应的业务，如CRM中的实时客户意图分析。 批处理 适用场景：非实时性的数据分析场景，如数据仓库中的月度销售预测 微服务架构 适用场景：系统模块化程度高、需灵活扩展的情况

个人觉得，企业商业价值最大化本身是一个ROI的问题。就是你可以投入多少，预期能拿到多少回报。 但AI浪潮下，不同技术选型和方向，投入要求不一样，所以一方面要对技术方向的投入周期和量级有基本的判断，另一方面也要看市场竞争的情况。比如，基座大模型如果能成，肯定壁垒强，但前期投入规模大，周期还长，一般企业很难坚持到最后。所以，还是要结合企业自身的情况来看。

可以用ai生成需要学习的技能顺序大岗，知晓一个大概学习流程，ai会提供较为科学的学习时长，以及进阶计划

利用AI提升编码能力，可以尝试从以下几个方面着手： ​​1. 使用AI代码生成工具​​：这些工具能够根据你的输入或需求，自动生成代码片段或完整的解决方案，节省你的时间去实现同样的功能。 ​​ 2. 利用AI智能助手​​：比如ChatGPT这样的语言模型，它能够理解和生成自然语言，帮助你更快速地获取编程知识、解决编程难题，还能与你进行对话，解答你的疑问。 ​​ 3. 订阅AI技术博客和教程​​：通过阅读最新的技术博客和教程，了解AI的最新发展，并将其应用到你的编码实践中。 要记住，虽然AI能辅助学习，但扎实的编程基础、深入理解算法和数据结构等理论知识，以及不断的实践仍然是提升编码能力的关键。 以上！

架构师的系统性学习路径可以概括为以下几个方面： ​​1. 基础知识学习​​：从计算机原理、数据结构、算法等基础开始学习，这是构建技术大厦的基石。 ​​2. 编程语言熟练​​：熟练掌握至少一种或多种编程语言（如Java、C++、Python等），理解它们的特性和应用场景。 ​​3. 架构设计理念​​：深入理解架构设计的原则（如高内聚、低耦合、可扩展性等），学习常见的设计模式和应用架构模式。 ​​4. 领域知识深入​​：无论是业务架构师还是数据架构师，都需要深入理解所在领域的知识，如金融业务架构、数据仓库设计等。 ​​5. 实践与项目经验​​：通过参与实际项目，将理论知识应用于实践，不断提升自己的架构设计能力。 ​​6. 软技能提升​​：沟通、协作、领导力等软技能的不断提升，有助于在团队中发挥更大的作用。 记住，成为架构师是一条长期且持续学习的过程，需要不断地实践和积累。保持对技术和业务的热情，勇于挑战，你会在这条路上走得很远。 以上。

AI时代的架构师确实面临着新的挑战和机遇。要定义这个核心能力边界，我们可以从多个角度来看： 1. ​​业务抽象能力​​：无论时代如何变迁，架构师都需要具备理解业务需求和将其转化为技术解决方案的能力。只有深刻理解业务，才能设计出既满足业务需求又具有技术先进性的架构。 2. ​​跨领域协作能力​​：在AI时代，业务和技术的边界变得更加模糊，跨领域协作成为常态。架构师需要能够与业务专家、数据科学家、开发人员等不同背景的人有效沟通，共同解决问题。 3. ​​AI工具的掌控力​​：AI工具和技术的快速发展要求架构师保持敏锐的洞察力，能够选择合适的工具，并将其应用到合适的场景中，以提升效率和质量。 这些能力相辅相成，共同推动架构师在AI时代发挥更大的作用。当然，每位架构师还可以根据自己的兴趣和专长，发展其他附加能力，如数据安全、可扩展性、用户体验设计等。记住，持续学习和自我提升是保持竞争力的关键。 以上。

首先CURD和DDD没有太大的关系。CURD属于一种行为。而DDD是抽象的思想而已 从微服务到DDD并不是一个必选项，DDD本质是抽象业务。你不用DDD也能抽象业务。底层还是solid原则。 按照我个人的经验。DDD并非是银弹，是真的可以不要。但是抽象思维得练习。 说一个我认为很有用的方法 每次上班开始，先看一遍solid原则，然后开始思考需求怎么写，尽量去抽象。不出一星期，感觉就来了。后面会慢慢养成这种抽象思维。 现在ai时代。感觉可以通过大模型去帮你写代码，你就负责把业务抽象出来，表达清楚。啥时候95%的代码不用你自己参与了。感觉抽象思维就成了。因为单会抽象没用，你得表达出你的抽象。现在是个好时候，拿大模型去验证。

架构师负责整个系统的架构设计，确实需要具有“服众”的能力，但这和“技术最牛”并不完全等价。况且，“技术最牛”并没有唯一的标尺，相关会涉及到领域、深度、广度等很多维度； 个人理解，要想成为合格的架构师， 首先，架构师需要具有很好的技术功底，这是做好架构师的前提；在自己的领域要有一定技术深度，同时技术涉猎也要有一定广度，因为很多架构问题是综合多种技术方案和决策的结果； 其次，架构师要对业务有较为深入的理解，好的架构方案一定是解决业务问题，只有对业务有较深的理解，才能明确真需求，设计出合理的技术方案； 最后，架构师需要逐步积累一定的技术影响力，这个影响力是通过工作实践逐步积累的，也需要日常和同事有适当的交流和分享。有影响力的架构师推进项目会更顺利。

AI工具正在显著提升测试效率，能够自动化生成用例、执行回归测试并预测缺陷，但测试工程师不会被完全取代。AI虽能处理重复性任务，却难以应对复杂业务逻辑、跨系统交互和用户体验评估等需要人类判断的领域。未来的测试工程师需转型为“AI测试架构师”，结合领域知识主导测试策略设计、验证AI结果并优化工具应用，形成“AI执行+人类决策”的协同模式。因此，AI不会取代测试工程师，而是推动其向更高价值的复合型角色演进。

我觉得首先要看公司是什么性质的，是国企？还是涉及到一些机密的企业，coding助手用外网的会涉及到一些泄密，但我们要分析在这样的场景下，如何能让AI用起来，比如是否可以coding助手私有化，让数据不出内网。领导没有带头，估计也是有很多顾虑，数据安全是非常重要的原因之一，而且领导也没想好AI在企业中的应用场景。

AI正在改变前端开发的形态，但不会完全取代前端工程师，而是推动其角色从"写代码"转向"设计智能交互、优化AI输出和整合业务需求"。未来的前端工程师需要成为AI协作开发专家，掌握Prompt Engineering、AI代码审查与优化，深耕WebAssembly、WebGPU等前沿技术，并转向智能体验架构、垂直领域解决方案等高价值方向。虽然AI能自动化基础开发任务，但复杂业务逻辑、性能优化和行业合规需求仍需人工介入。前端工程师应积极拥抱AI工具，转型为"AI增强型开发者"，在AI执行与人类决策的协同模式中创造更大价值。

在AI时代规划职业路径，需要结合技术趋势、个人优势以及市场需求，采取灵活迭代的策略。以下是一个系统性框架，帮助你在变革中保持竞争力： ### 一、认知AI时代的底层逻辑 1. **技术渗透规律**： - 初级认知型工作（如基础文案、标准化设计）将被AI优先替代 - 高阶创造型（战略决策、跨界创新）和情感型（心理咨询、高端服务）工作价值凸显 - 人机协作能力成为新的"数字情商" 2. **市场价值转移**： - 数据解读能力比数据收集更重要 - 场景化创新比技术本身更稀缺 - 垂直领域专家+AI工具的组合最具溢价能力 ### 二、职业定位三维评估 1. **抗AI指数分析**： - 使用牛津大学"自动化概率指数"评估当前岗位 - 识别工作中可被自动化的模块（如Excel分析）和不可替代部分（如商业洞察） 2. **能力迁移性评估**： - 绘制个人技能拓扑图，标注可迁移技能（如项目协调、用户洞察） - 识别"AI放大器技能"（如提示词工程、模型微调） 3. **趋势契合度测试**： - 关注世界经济论坛《未来就业报告》中的增长型岗位 - 分析目标行业与AI的融合度（如医疗AI应用成熟度已达67%） ### 三、职业发展双轨策略 **A轨（专业深耕路线）**： 1. 选择AI增强型领域： - 医疗AI产品经理 - 智能制造解决方案架构师 - 量化金融算法专家 2. 构建"T型能力栈"： - 垂直深度：行业知识（如医疗合规要求） - 横向宽度：AI应用能力（如医学影像分析工具） **B轨（跨界融合路线）**： 1. 创造新型交叉岗位： - AI伦理审计师 - 数字孪生城市规划师 - 元宇宙体验设计师 2. 发展"π型技能组合"： - 两条专业腿（如法律+机器学习） - 通用连接杆（如技术传播能力） ### 四、动态能力建设方案 1. **技术素养提升**： - 必修：理解神经网络基本原理（无需会编程） - 选修：掌握主流AI工具链（如AutoML平台） 2. **人机协作训练**： - 培养"AI管理思维"：将AI视为团队初级成员 - 实践"增强智能工作流"：如用ChatGPT进行头脑风暴+人工校验 3. **抗脆弱职业投资**： - 每年投入20%时间在探索性学习（如生物科技+AI交叉课程） - 建立个人"能力对冲组合"（核心技能+前沿实验） ### 五、关键转折点应对 1. **AI冲击预警信号**： - 岗位工作流程开始标准化 - 出现垂直领域大模型（如法律GPT） - 企业采购自动化解决方案 2. **转型决策树**： - 若岗位自动化率>40%：启动6个月转型计划 - 若核心能力可增强AI：转型为"AI训练师" - 若具备独特领域知识：发展AI咨询服务 ### 六、未来型职业资产积累 1. 构建"数字身份资产"： - GitHub上的AI项目贡献 - 专业社区的KOL地位 2. 培养"场景创新能力"： - 定期进行AI应用场景头脑风暴 - 维护创新想法库（建议使用Notion模板） 3. 建立"人机协作案例库"： - 记录成功的人机协作项目 - 分析失败案例中的协作断点 职业规划示例路径（以市场营销为例）： 2024-2025：AI营销工具专家（精通Jasper、合成视频工具） 2026-2027：客户体验算法设计师（构建个性化推荐系统） 2028+：元宇宙品牌生态架构师（设计虚拟与现实融合的营销基础设施） 关键提醒：每18个月进行一次职业路径健康度检查，重点评估： - 当前技能组合的市场溢价变化 - AI对岗位的渗透程度 - 新兴领域的机会成本 AI时代最危险的职业策略不是选错方向，而是保持静态。建议采用"敏捷职业发展"模式，将职业生涯分解为多个2年周期，每个周期完成一次能力升级或赛道调整。

一个项目是否需要治理，取决于项目的实际情况和团队的现状； 如果是历史遗留的边缘型项目，目前也不影响核心服务也没有频繁的需求，建议就不要动了；当然，想给团队新人练练手也是可以的。 如果是核心服务的项目，就需要做重点的治理；首先和产品经理沟通，说明项目的现状风险，争取到产品经理的理解和支持，一方面产品经理会给技术一段时间支持相关的技术治理和改造；另一方面，也和产品经理梳理出业务的核心功能，明确服务的核心功能和逻辑，为服务治理和改造做好准备。这一步看似和代码整理关联性不大，但对后续治理却非常关键； 剩下的，就是具体代码治理的工作了，先把核心工作完善核心集成测试的覆盖，然后按核心功能模块做功能的数据和拆分，最后是动代码重构，注意单元测试的覆盖。并做好充分的测试； 最后是灰度逐步上线，最好回滚预案。 这几步做好了，基本不会出什么大问题。加油！

1、有稳打的专业能力 2、在1的基础上跟直属领导处理好关系 3、在1和2的基础上在间接领导那里体现专业性 4、做到上面123

政务信息化领域是一个需要深入了解政府运作、公共政策和信息技术的领域。要建立个人优势，可以尝试从以下几个方面着手： 1. ​​学习政策理论​​：相比技术专家，政务知识是你的优势； ​2. 掌握信息技术​​：相比业务专家，技术是你的优势； ​​3. 数据分析技能​​：相比互联网公司，政务领域这部分是相对欠缺的； ​​​ 记住，政务信息化工作需要多方面的技能和经验，但只要你有明确的学习目标和职业规划，坚持不懈的努力，你一定能够建立起自己的个人优势，在这个领域脱颖而出。 以上。

转项管理

1.验证阶段快速生成MVP 2.开发阶段的bug处理和代码生成 3.测试阶段生成自动化测试脚本