人工智能浪潮下，传统码农还能走多远？
单从简历来看，我算不上一个"特别容易焦虑"的程序员。本科在山东大学读的软件工程，随后赴新加坡国立大学攻读智能系统硕士。硕士结业后，我进入携程从事软件开发两年半，之后又跳槽支付宝，担任高级软件开发工程师，干了大概两年。近几年，我的工作始终聚焦于一个颇为垂直却极其关键的领域：支付、结算、清分、账务与资金体系。如今，我依旧在 Web3 赛道深耕，所从事的依然与资金流、清结算、交易链路息息相关。按理说，这样的履历称得上稳健：科班出身，大厂历练，兼具金融支付领域的业务沉淀。但近一年来，我愈发强烈地察觉到一件事：人工
AI时代真正的资产：不是工具，而是你脑海中的业务经验
6月8日，微信发布《关于开发者接入微信AI生态的指引》，同程旅行、携程、京东首批接入，微信从“超级App”升级为“超级Agent运行环境”；6月9日，央视探访渝深企业，报道AI智能体应用，深圳企业用AI营销智能体覆盖约3000个项目；6月10日，腾讯发布AI原生营销云2.0，五类MAGIC Agents营销智能体正式亮相，云Mall 2.0配了8位Agent运营团队。三条消息间隔不到一周，指向同一件事：AI正在从“能聊天”变成“能办事”，从“辅助工具”变成“业务主体”。所有人都在讨论“AI来了”，但我想聊
AI迭代加速反而成负担？大企业困局背后藏着小团队的机会
AI 工具每三个月就有一次重大升级，身边许多人的本能反应是：要不先等等，等技术稳定了再学今年与近两百位大企业高管深入交流后，Box CEO Aaron Levie 给出了一个截然相反的结论——AI 模型越强大，大企业落地反而越缓慢Box 作为企业云存储领域的标杆企业，客户群覆盖全球 500 强企业。Levie 在 MAD Podcast 节目中详细剖析了大企业部署 AI 的真实困境我听完最深的体会是：大企业所面临的挑战，恰恰反过来印证了一件事——眼下的时机，对小团队和个人最为有利。原因有三Levie 给出