升职记录

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升职不写博客,如衣锦夜行

距离上次写blog有大半年了。这段时间里一直在急忙忙的弄升职的事。直到昨天收到通知:升职通过,心里一块大石头落了地。

与其他的同事相比,用了5个Cycle(每个Cycle 半年)升职的我属于不长不短,恰在中游的位置。但是两年半的过程中,我经历了一系列变动:领导A在一年半时跑路;然后等来了领导B。好不容易和B制定了一系列的升职计划,进行到八个月时B又转去做其他领域;纠结继续按计划执行还是观望的时候迎来了新领导C。运气比较好,C还是很认可K的计划并帮助我在最后三个月里尽量完善升职资料,最后顺利的升职了。

下面来总结一些我认为有用,并行之有效的干货。

对项目要有Ownership

Ownership 名词。物主,身分,所有;所有权。

每次和我老板1对1聊天的时候,他总是强调要有项目的Ownership。起初我对这个很不以为意:做项目,有Ownership不是很应该的吗?但是随着参与进各类不同的项目之后,我发现每个人对Ownership的概念是不一样的。

有些人做项目做到一半,遇到一些来自其他组的阻力(blocker)后就原地躺平等别人来推动项目;有些人遇到阻力之后会积极的和其他组开会,达成共识,移除这些阻力。在绝大多数语境下,后者是对项目更有Ownership 的表现。而且要知道,对于升职的相关的项目,除了当事人之外没人会在乎项目进度与交付。所以对项目有Ownership,能更快的交付项目。项目好,你也好。

兼听则明,偏信则暗

我在开始执行升职计划的一年里,通过各种渠道找了三个导师(mentor)。一个是同组(org)的,一个是同大产品组(PA)的,和一个其他产品组的。每半个月会和三个导师分别聊半个小时左右。

有三个导师的好处就是,对于同样的一个问题,你能听到三个不同观点的反馈。并且他们会根据我自己的工作进度,职业规划给出一些很具体的建议。这样在遇到项目管理,项目选择等问题时我会有更多的信息来参考。当然,因为每个组和产品组之间的差异,不同的反馈也各有偏差。比如做应用与做底层之间对于同一个项目会有不同的难度系数。有时太多信息的反而会干扰决策。所以导师的数量和背景就需要个人的把握。

有效的文档

在谷歌,有一条广为人知的新人求生准则就是“多写文档,文档多多益善”。甚至有些走火入魔的同事们遇上个大事小情都要写文档,为了写文档而写文档。然而很多文档本身并没有太大的意义/作用。

有些文档是拿来做记录的,比如重点报告(one pager),可以写的很潦草,注意力放在要讨论的问题本身,不需要太多引用,也不用填充太多的细节;有些文档是拿来做实现参考的,比如设计文档(design doc),要写的很细致,引用证据丰富,并且逻辑上尽量无懈可击;有些文档是拿来协作的,比如会议记录(meeting note)、项目计划(rollout plan),这类捞干货,有清晰的重点就可以。写有效的文档会降低沟通成本,并且不会在“写文档”这件事上浪费太多时间。

以上三点算是对这次升职的一个小结。希望能够帮助其他还在挣扎在4升5的小伙伴们。

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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

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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