入职满一年后和部门经理的一次对话的全部评论

即便代码能看懂，但是逻辑不一定没有漏洞，生产系统最重要的就是不确定性： 1. 内外部依赖的不确定性 2. 数据来源去向的不确定性 3. 代码瓶颈点的不确定性 稳定的系统是需要把不确定收敛在可控的范围内，避免黑天鹅事件，AI 给能看得见的代码也带来了不确定性，因此不关要懂写代码，还要跳出代码懂系统，确保 AI 在可控、限定死边界的范围内生成代码

因为入职的时候，只有一轮面试，就是他面的我，加了微信。工作中经常主动提建设建议，交流多了就有了信任

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文章讲述了作者入职一年后与部门经理的深入对话，主要围绕个人成长、技术演进和AI趋势。经理分享了自己15年从产品到全栈开发的转型经历，强调重构系统、灰度策略和工程能力的重要性。他认为从0到1需要勇气，而从1到N则依赖系统和组织能力。关于AI，经理指出其快速发展将改变招聘策略，更看重产品思维和技术系统性思维，而非单纯编码能力。他建议谨慎使用AI写代码，但可借助AI提升方案设计效率。核心观点：技术人要打好基础，深入细节，同时关注系统思维和产品价值，避免被AI放大无知风险。

产品思维简单说就是做任何事情之前，先想清楚谁能收益，为什么会收益；相对技术思维而言，就是始终对齐的是用户获得的实际价值，而不是实现的爽感。

说的是 Java 太重，跟不上系统迭代速度；Python 语法简单迭代快但存在稳定性问题；Node.js 是在 快速迭代与稳定性中的平衡

对话中，Java 崩了不是语言问题，是后端人员水平的问题，可能文字比较跳跃

是的，语言对老外来说，也就是相当于我们用中文写代码，考察的是逻辑性，也就是考察的业务能力。 只有当系统出现非逻辑bug(性能，并发竞争)的时候，技术深度(非语言深度)就会尤其重要。 所以更重要的是技术深度和业务能力。