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Eugene Yan 认为任何长期不亲自下场的 Principal(首席工程师),都很可能在为失败埋下伏笔(短暂抽身可以,长期脱离不行)
1. 没有哪一种风格更重要,你需要找到最符合你优势的那一种。
2. 到了这个层级,亲自写代码可能已不是你时间的最高效用。
3. 你仍然应该写代码(保持与实际工作的联系),但你的核心职责已经转变为技术愿景、设计反馈、资源赞助、提供业务/产品/技术上下文、发现新问题、建立联系等。
4. 即使你仍有 80%
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Joan Westenberg 认为我们积累的工具越多——应用、设备、平台、AI 助手——就越觉得自己能力丰富。但矛盾的是,每增加一层,我们似乎就变得更脆弱。
1. 问题不是你不能重新学习这些东西——你可以。而是你不相信自己能做到。
2. 纸面上,你是一个拥有十二套系统的生产力强者。实际上,一旦拿走这些应用,你就无所适从。
3. 无害的外包和危险的依赖之间的界限是模糊的,但我们能感觉到自己何时越界。
4. 你不是因为有趣才去做。你是为了证明自己依然能做。
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Josh Swords 认为探索就是尝试新事物;开发就是坚持已验证有效的做法:
1. 优秀的学习者会先大量探索,等他们了解更多后,才能放心地去开发。如果跳过探索阶段,就会陷入困境。
2. AI 消除了挣扎。但挣扎才是关键。那才是你学会思考的方式。
3. AI 本可以帮助我们更多地探索,但它常常被用在过早的开发上。
4. 这就是所谓的“开发陷阱”。你得到了一个答案,但代价是失去了寻找答案(甚至更好答案)所需的技能。
5. 正确的平衡更像强化学习(
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Scott Werner 建议我们要滑向冰球将要到达的位置,而不是它曾经在的位置:
1. 他之所以伟大,并不是因为他预测了冰球的走向,而是因为他能滑到冰场上的任何位置,并保持随时接球的状态。预测只是滑行之后的附带结果。
2. 你不会被 AI 取代。这种担心方向错了。你会被那些在你还在争论冰面是否真实时,就已经学会滑冰的人取代。
3. 找到一家真正理解这一点的公司很重要。它会愿意花钱让你更快。它明白我们已经不再是在打传统的冰球赛。
4. 冰球不会在乎你的经验。当你还在读这句话时,它已经从你身边飞驰而过。
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