写在2022的最后一天

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每年写一次总结,就很grad

工作

2022年中,我从工作了三年的cloud转到了Geo。如果用三个关键词来总结2022的工作变动的话,我想应该是就是 responsibilityleadershipstrategic

responsibility

蜘蛛侠里有句著名台词,“能力越大责任越大”。这句话也同样适合放在工作中。

转到了Geo之后当了某个产品的负责人,自此对该产品有了“无限责任”。头脑风暴,写提案,写设计,拉客户,和其他组协调,调整项目优先级,分配项目等等等等很多之前工作中认为的“总会有人去解决的问题”,变成了“我会去解决”。

leadership & strategic

Strategic和leadership串起来一起看,就是因为责任大了,必须得要学会如何分配时间,考虑问题的时候需要抓大放小,把问题打包分配出去,并且还要考虑时序上的关系,确保大方向上我们和整个Geo保持一致。除了产品,改进组内文化,定期反思,改善工作流程,也是leadership的一部分。

同时,当负责人的第一年,思考问题的模式也有所变化。曾经作为纯IC(个人开发者),思考问题的模式是“这里有个模型,我照着它写就行”,“这个东西能跑就行”。而作为负责人,往往要更进一步问自己“这个模型合理吗?”,“这个东西能做的更好吗?”,“这个项目的优先级应该有多高?”,“产品在整个生态圈的什么位置?”,“我们的产品roadmap该怎么规划”。慢慢的把自己的思维模式从照着PRD做产品,转变变成做PRD和产品。

生活

生活上主要有两个小主题,健康与爱好。

健康

四月份的时候做了个体检,报告显示我某项指标有点高。在医生的建议下我把因为疫情停下来的健身捡了起来。经历了三个月的饮食健身改善,虽然体型体态上还是偏肿,但复检的报告显示比起四月的体检,健康状态有了很大的改善。也是以此为契机,恢复了常态健身的生活状态。

爱好

因为某名侦探朋友复归美,引起了我学习手冲咖啡的兴趣。作为一个装备党,我入手了一整套手冲咖啡设备并且学习了各种知识。然后就进入了“这个好酸啊”(买的浅烘豆子)“这个好苦啊”(粉磨太细了)等无尽的踩坑之旅。这里也发挥了理科男的思维模式,我找了咖啡豆的浸出速率曲线,通过理论指导实践的方法,调整水温,注水量,间隔时间等配合“控制变量法”来学习冲泡手法。

和“打了无数短点,加了无数日志之后找到了bug”一样,踩了茫茫多的坑之后,当我终于沖出来一杯口感醇厚,能喝出来豆子风味的咖啡时,那一刻的满足感和成就感令我觉得此行不虚。

总结&2023

总结完了我自己,给2023的自己一个小目标吧,希望自己2023多运动,多拍照,认真生活,认真享受生活。

Life is short, drink coffee.

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当代码不再稀缺 - 06

Prompt 不是新的 Source Code A prompt can generate an answer. It cannot, by itself, preserve why the answer should be true. 提示词可以生成一个回答,但它自己并不能证明这个回答为什么是对的 AI coding tools 刚开始流行时,有一个说法很有吸引力: Prompt 是新的 source code。 听起来很合理。 以前我们写 Python、Java、TypeScript;以后我们写自然语言,让模型完成 implementation。既然 prompt 决定 output,那就像管理代码一样把 prompt 保存、version、review,不就行了吗?

By andy
当代码不再稀缺 - 05

当代码不再稀缺 - 05

Code review 没有过时,但我们可能 review 错了对象 AI can produce a diff. Review decides whether the team is willing to own the change. AI会产出代码,但是团队应该决定是否拥有这个改变 上一篇:AI 时代还需要 Estimate 吗? 床位系统那个 bug 暴露以后,我反复想过一个问题: 我们明明做了 code review,为什么还是没有发现这个bug? 实现并不离谱。代码在判断查询时刻是否落在预约区间内,局部逻辑说得通,边界也长得像正常的时间处理。 只是业务真正问的是“这一天是否已经被占用”,代码回答的却是“当前这一秒是否落在区间”。 我们不是没看代码。我们看了一个错误问题的正确答案。 这件事让我意识到,AI 时代关于

By andy
当代码不再稀缺 - 04

当代码不再稀缺 - 04

AI 时代还需要 Estimate 吗? Don't estimate how long it takes to generate code. Estimate what it takes to trust the change. 不要只估算生成代码需要多久,要估算团队需要付出什么,才能相信这个 change。 上一篇:别再用更多 Ticket 衡量 AI Productivity 下一篇:Code review 没有过时,但我们可能 review 错了对象 如果现在有人问 engineer:“这个 ticket 要多久?”答案可能越来越像这样: “代码今天能出来。至于什么时候敢上线,我不知道。” 这不是

By andy
当代码不再稀缺 - 03

当代码不再稀缺 - 03

别再用更多 Ticket 衡量 AI Productivity Code is cheap. Verified outcomes are not. AI 可以廉价制造代码,但不能廉价制造可信结果。 上一篇:AI 没有消灭瓶颈:Slop 正在吞掉团队的注意力 下一篇:AI 时代还需要 Estimate 吗? 有一种项目周会,特别容易让 EM 心情愉快。 这个 sprint 完成的 ticket 比以前多了,PR 数量涨了,commit 也很活跃。自从团队开始用 AI,dashboard 上的每一条线都在往右上角走。管理层一看:不错,AI productivity 已经兑现了。 然后 reviewer 默默打开

By andy