Tw93
3个月前
今天 AICon 的一个预热直播圆桌中,我把对于 AI 下 10x 个体的一些问题的回答速记记录,分享给小伙伴。 1. 团队里是否存在「10x 个体」?他们强在哪里? - 之前的高效是指干活又快又好的同学,很难有所谓的 10 倍 - 10x 其实不是指代码量或者需求完成量的 10 倍,而是指产生的业务效果和贡献的 10 倍 - 现在的 10x 更多还是指不局限于本身原有岗位,更多是解决问题,能够快速 Get 到业务痛点,以及如何去解决这个问题,技术更多成为他实现的一个工具手段,加上 AI 的出现,让手段本身的执行多了很多自动化的工具帮他 A 区完成 - 在需求、设计、开发、运营效果迭代很全能的同学 2. AI 浪潮下,优秀工程师 / 产品的评价标准,发生了什么变化? - 之前,自己写得又快又好,快速完成,高质量,产品,对产品业务很熟悉,prd 写得很不错清晰,能否对产品发展想的清楚,有取舍,产出的东西能够实际有业务影响效果,有自己的主见 - 有了 AI 之后,你会发现,用的好的情况下,AI 写得比大部分工程师都要好,慢慢变成了 问题如何拆解、架构如何实现、业务工作流如何设计、如何让 AI 更好的达到目的,如何定义 AI 的产出效果以及知道如何去优化这个效果让他更好,能力上变成全能的产品工程师了 - 技术门槛变低,但对人的素质的要求变高了 3. 如果一个 3–5 年从业者想往“10x 个体”靠近,应补哪几类能力? - 折腾能力,愿意接受新事物的能力,愿意去玩各种新技术,并想到和自己要解决问题的关系 - 学会把 AI 容易到自己的业务工作流里面去,而不是单纯的问 AI 当做谷歌用 - 基础技术能力,计算机科学,设计交互审美能力,全栈技术的能力,运营推广的能力 - 学会沟通,不管是和人沟通,还是和 AI 沟通,都有很大的技巧,让对方能够很好的 Get 到你的意思 4. 如何把个体的 AI 能力放大为团队能力?第一步是什么? - 其实比较难,因为这个很取决个人本身,好比最开始 ChatGPT 刚刚出来的时候,愿意折腾的同学很早就去折腾了 - 第一步还是建议对于好的标准,什么是用的好,是怎么用的,对清楚团队的要求,以及更多还是通过项目事情去锻炼人,先有场景,然后有标准SOP,最后就是把整个团队的信息总线给建立好,形成一个非常通顺的上下文环境,方便大家可以很好的接入,没有阻碍 5. 如果用你自己的话来定义「10x 组织」,你会怎么说? - 事情传递效率非常高,理解非常快,Get 很快,没有消息传递失真 - 上层决策非常清晰,保障一线执行非常顺畅,决策基于统一上下文环境 - 一线非常善于使用各种工具来解决问题,不设置自己岗位限制 6. AI 落地中,最难跨过的卡点在哪里? - 业务规则、业务效果的定义可被 AI 效果匹配上,大家对于标准达成一致 - 规模化过程中,对于效果提升到和人,甚至比人更好的这个阶段需要做大量的迭代,但是这些迭代会需要有非常清晰的人去拆解、执行
预科班:课程保底一百节课,学费2k。主要目标人群为高中毕业/大一/大二的计算机相关专业同学,但任何其它想/需要学习编程的同学也都完全可以参加,课程面向零基础设计,理论上初中毕业完全可以听懂。课程内容为计算机基础、二进制、编码、编程基础、常见编程语言介绍(如JavaScript,Python,C语言,Java,Scratch等)、编程基本功、基础的数据结构与算法,面向对象等。课程作业总计将有约2000行代码产出。课程目标:为大学计算机相关专业打下良好基础,或多次学习编程未成功的人入门。 一百节课能讲这么多东西?能能能能能能能! 前端转码课:课程600左右课时,直播和录播都有,直播要等开课且每天定时直播,录播可以随时开始,学费9k。课程面向零基础设计,零基础人群完全可以直接学习,学完可以直接找工作就业,只要能认真听完做完遇到问题问我,学完极大概率找到工作。目标人群:计算机专业大三大四或其它专业想转码、或已毕业想转码的同学。课程目标:转码就业。课程内容涵盖计算机专业几乎全部专业课以及前端开发的全栈技能,如计算机基础、数据结构、算法、计算机网络、HTML、CSS、数据库、图形学基础、操作系统基础、编译原理基础、Node.js后端开发、主流前端开发框架(Vue、React)、面试复盘等。 600节课能讲这么多东西?能能能能能能能!可以自行计算计算机专业大学专业课有多少课时。