zhanshen1614

测试驱动开发

我觉得现阶段应该想办法锻炼批判性思维和判断力，比如这个需求值不值得做，有没有更好的方案，AI 写的代码质量如何，这些还是要人去把关的，然后尝试去挑战 AI 做不到的事。

之前我通过一个个人项目先后经历 AI 的舒适区和边界，减少重复任务的同时创造了罕见技术组合。遇到框架/开源组件底层未公开的缺陷/隐形契约等问题还是需要深入底层公关的，不是调整几个提示词就能搞定。

今年的面试存在人才评估方式失衡的问题，下半年或许有所改观。

面试的时候主要是 Claude Code/vibe coding/Cursor ，系统设计 1 题。这样的面试很难评估候选人的能力。对于疑难杂症，部分用人单位的评价过于标签化，把代码量少等同于简单，虽然最终的方案都是几行代码但。

我写代码是 AI 和手写比例为 7:3 ，因为经常遇到无资料、无公开讨论的情况，甚至要更改开源组件的源码，自编组件完成从 0 到 1 的创造过程。AI 对付这种问题只能作为辅助角色，唯一顺手的只有 API 接口等重复性内容。

现在写代码很简单，关键是判断力，面对这些奇怪的问题有很多选项，可以损失点性能用其他办法绕开这些硬伤，也可以深入底层打个补丁做深度定制，面试过程中不考查判断力只考查用 AI 写过多少代码有失偏颇。

今年的面试经常忽略一点————什么时候该用 AI 。判断一个候选人是否落后不是因为用过多少 AI 工具，而是什么时候该用什么时候不该用，这个问题没搞清楚肯定不行。

当前的 AI 热潮会让企业和团队享受到 AI 的便利暂时低估其中的风险，如果有一天，一个未公开的框架缺陷引发生产事故，谁又能守住最后的风险呢？

不要去。接触不合规的业务一旦被抓到会有污点，到时候你想考公考编都没机会。

@jindeq 担心技术栈快速更新不能面面俱到。现在 AI 的技术栈更换也非常快，我看招聘要求，单是向量数据库就列出很多个，不可能什么技术全部熟悉。而且个人项目成本预算有限不可能做到企业的程度。

@SonicKang 厦门的 AI 应用开发岗位不多。关系复杂主要集中在中小企业，大公司要看具体的部门。远程几乎没有。我一本地人都想往外跑。

@junas7 本地人并没有那么舒服。国企存在以地域为单位聚集的小团体，本地人除非有认识的否则不一定好进，随着老一辈陆续退休和招聘门槛提高，靠找关系去国企的难度已经非常大了。

厦门的 IT 行业就业机会不多，互联网公司比较好的是美图、吉比特、飞鱼、4399 ，门槛较高，再者是美柚、瑞幸，电商和外包居多，好的公司比较少，薪资最低 8K 最高 25K 。中小企业存在不少隐形加班。前端岗位尚可，比后端略多一些。本地的求职渠道是人才网，boss 直聘更多。

如果对技术没什么追求只想要一份工作，这边大多数公司可以一直做下去，有追求就得慎重考虑，家族、地域、人脉的成分较重，关系比较复杂。

我用 AI 编码的场景如下：
- 简单/中等难度的业务逻辑
- API 接口
- 单元测试用例
- 负载测试
- 压测脚本
- 部署文件

手工编码的场景如下：
- 基础设施层和入口文件
- 调整框架源码