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老码农分享一点行业趋势，新新码农仔细读读会受益的
随便说说，来自第一线的体验，非官方信息，不同意的话就当我胡说。
第一：AI 辅助编程和设计，这东西是真的厉害，不服不行。去年11月份公司部署不久开始体验，开始不太灵光，最近几个月真是突飞猛进，需求清晰的代码模块，log完整的问题分析，做的基本完美，而且学习能力太强，你能明显感觉到这玩意的进步日新月异。AI设计，AI编码，AI测试，AI release, 向无人代码生成线这个方向狂奔。- 在这个流程里，人干什么？整理需求，背锅，在AI 的输出上签字，就这么点事儿。
基于transformer的模型大同小异，我个人的理解走的就是力大砖飞的方向，算力是王道，各个模型的能力感觉没有明显的差异，取决于训练的数据，这点西方占便宜，毕竟英语的信息即多，质量也高。
这个趋势对老码农是利好，对一个子系统的实现，如果相对简单，系统变量不超过10个，AI的实现比人强的多，但是对于复杂系统，比如系统变量多于100个，AI的设计差强人意，设计不行，实现出来肯定不能用。老码农缺点是体力不好，工作时间短，强项是踩过的坑多，能及时把方方面面的因素都提给AI, 保证出货的质量，新码农经验有限，很难做到这点。至于新新码农，对不起，现在已经不招了。
AI debug, 常规的逻辑错误定位又快又准，AI吃瘪的都是一些罕见的问题，在非常复杂的状态下的堆栈溢出，指针空置，还有double failure, triple failure 的问题，这类问题其实人来debug,通常也是靠脑袋里离散性的灵光一闪，不是靠1，2，3，4，5的常规流程，ai现在缺的就是灵光的脑袋里的突然闪现的念头，这方面的技能，越老的码农越厉害，新码农不是说不厉害，而是受经验限制，没有太多的机会show capability in the critical time.
第二：人才流动的方向，现在基本已经名牌了，鹰酱的归鹰酱，熊猫的归熊猫，双方各走各路，Nokia 关闭杭州研发中心最近才爆出来，作为有大量前同事在那里的老登，得到的信息是从去年开始就大量分批的lay off, 现在只是最后的关闭而已，北上广机会多，可怜的是青岛南京成都的朋友，曾几何时，成卡，青郎这些地方的雇员，在当地丈母娘心中，是比GWY更好的女婿选择，现在完蛋了，一切都完蛋了。微软先行，N记跟上，后面是最近风光无限的半导体大军，不管是AMNI还是一些二线公司，理论上应该是全部撤离，不留一点云彩，未来的几年吧，其实验证这个看法很简单，直接去公司官网看看open 的职位都有些啥，找内部的朋友问问就知道。以前是公司亏损，或者国内市场不行才关闭，现在逻辑变了，这些公司赚钱赚到手软，但是一刀下去毫无犹豫，好在公司有钱，赔偿方面应该不会小气。原因我真的不知道。立志给鬼子打工的小登，只有海外工作这条路了。
第三： 技术趋势， 不说特定领域，就说general trend, 应用为王，用户为王，微软谷歌领头，meta, aws,跟着起哄，走github 的 软硬一体open source 路线，具体说soc 基于risc-v, firmware 基于rust tool chain, ip 也是Open source的，各家用同样的原材料往自家系统里面集成，高度定制化。老登不说了，自己有自己的判断，立志给鬼子打工的小登，注意扩展自己的知识面，需要的人是什么都懂，协议，体系，ECO SYSTEM, 没事儿多读读ieee, dmtf， NIST, FIPS 之类的东西。以后的路是，人负责研读需求，指定集成方案，ai 负责干活和测试。少看视频多读书，你要知道，现在AI输出是铺天盖地的，对人的阅读能力是非常有挑战的，不懂自家产品的老板，一定会被工人欺负的，不懂业务模式，应用协议的程序员，给你最强的AI你都不敢提交。人的脑子只能扩展一种能力，学技术看视频这条路是不行的，简单例子，一篇中等强度的协议规范500页很正常，你要看视频，假设有好心的大哥帮你做视频，你看完视频不得3个月？在公司里，两个礼拜能理解high level overview, 两个礼拜完成try run是很松的要求了，再说一遍，提高阅读能力才能搞定AI输出。
先说这么多，欢迎大家来讨论啦。
再说一遍，我是瞎说的，不代表任何事情。
文章来源：老码农分享一点行业趋势，新新码农仔细读读会受益的 - Discovery - 4D4Y |
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