大型语言模型与软件开发职业

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

在软件开发领域,最稳健的职业发展路径通常包括两点:

(1)在解决问题时务实且高效;

(2)不要把现有代码当作"黑箱"。

第一点意味着,作为一个稳健的开发者,你应该会熟练地使用现有的技术栈,比如 PostgreSQL 或 MySQL(或其他数据库)、Rails 或 .NET(或其他框架),并且懂得借鉴来自 Stack Overflow 或大型语言模型(LLMs)的代码。

第二点则意味着你要有好奇心,愿意随着时间的推移去深入理解网页服务器、数据库、操作系统和浏览器的工作原理。这样,当你在借鉴他人代码和思路时,才能做出更好的判断与调整。

从更宏观的角度看,借助 LLM 编程,本质上与使用 Rails 或在 Stack Overflow 上查找代码并无根本不同。它更快、更直接,但归根结底仍是人类在"改写现有代码"。

那些只愿意把现有框架、库或应用程序当作黑箱看待的人,本来在求职与留任方面就不具竞争力。而那些真正有技术深度的公司,总是倾向于招聘理解基础原理的开发者,因为他们要么:(1)在足够大的规模上运行,应用程序的实现方式会直接影响性能与稳定性;要么(2)他们本身就在构建 PostgreSQL、MySQL、Rails、.NET、Stack Overflow 或 LLM 等底层技术。

软件行业的发展一直遵循一个方向------持续降低中小企业(SMBs)乃至大型团队雇佣开发者以解决问题或提升效率的需求。LLM 的出现只是这场"自动化进程"的延续。但这并不意味着企业就不再需要开发者。当业务复杂度或客户规模扩大到一定程度时,企业仍然必须招聘开发者来支撑系统的成长。

那些依赖软件基础原理的工作,不会因为 LLM 的普及而不再依赖这些原理。相反,随着越来越多非开发者开始使用 LLM 来构建工具、系统与应用,真正懂得软件底层原理的工程师反而会变得更重要------因为他们将承担维护、优化、扩展这些基础系统的责任。

总而言之,如果你热爱软件开发,不必担心"有趣的开发工作"会消失。

继续学习,继续动手------去编译器、数据库、操作系统这些核心领域探索;去寻找那些因为规模或复杂性而需要扎实基础的公司;或者去挑战那些在底层上构建未来的团队。真正有趣的工程,总是存在于那些让基础原理再次重要的地方。

相关推荐
大厂技术总监下海2 小时前
为Claude注入“执行力”:Awesome Claude Skills——打开AI助手的开关矩阵
人工智能·数据分析·开源
一个帅气昵称啊2 小时前
基于 .NET 的 AI 流式输出实现AgentFramework+SignalR
人工智能·.net
Allen_LVyingbo2 小时前
构建医疗AI数据集建设平台:Go语言工程方案详解
开发语言·人工智能·自然语言处理·golang·知识图谱·健康医疗
qyr67892 小时前
全球无人机市场发展趋势分析
大数据·人工智能·无人机·市场分析·市场报告
CCPC不拿奖不改名2 小时前
Git 核心操作命令
人工智能·git·python·rnn·自然语言处理·josn
testpassportcn2 小时前
AWS AIF-C01 認證介紹|AWS Certified AI Foundations 全面解析
人工智能
shangjian0072 小时前
AI大模型-卷积神经网络-卷积核的由来
人工智能·神经网络·cnn
oioihoii2 小时前
Vibe Coding在QT桌面开发中的可行性分析
开发语言·人工智能·qt