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从“代码补全”到“全托管 Agent”:我的 2025 AI Coding 进化论

本文有一个 Online 的 Sample 版本。如果你对于「我具体是怎么做的」感兴趣,可以直接看这个 Twitter Threads

2025 年,我的工作习惯彻底被 Claude Code / Cursor / Codex 改变了;这一年给我带来的改变,不亚于当年我用易语言写出第一个应用程序的时候。这句话不仅适用于我的产品经理身份,同样适用于我的工程师身份。这不仅是软件开发效率的提升,更是软件开发方式的重构。

AI Coding?到底是什么?

talking past each other

在社交媒体上讨论 AI 编程的时候,很多时候大家其实没有对齐在讨论的 AI 编程的范畴和适用领域,使得大部分时候,大家在鸡同鸭讲,公说公有理,婆说婆有理。所以,在我们真正讨论 AI 编程之前,我们需要先澄清一下,我们到底在讨论什么「AI Coding」?

different levels

目前来说, AI Coding 有几种不同的产品形态和用户交互形态,他们包括:

  1. L1:古典的直接问 ChatGPT:有问题直接问 ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 助手,借助 AI 助手给出的信息,自行 Debug 和修改代码。
  2. L2:使用 IDE / 插件中提供的补全功能:直接写函数名,然后 AI 会帮你补全函数的细节,你再自己微调或者不微调。这种能力其实过去也有,只是没有这么强悍。大家使用 IDE 来开发,很大程度上就是 IDE 提供了极好的补全能力。
  3. L3:使用本地的 AI Coding 工具的 Agent 模式,全托管或半托管式的编程:你只描述需要做什么,具体做动作由 AI 来完成;这里还有几个细分的方式,包括完全托管(比如 claude code 开 –dangerously-skip-permissions ; codex 开 –dangerously-bypass-approvals-and-sandbox)和半托管(用户手动确认行为,只是由 AI 来完成具体修改的动作)。L3 操作的是你的本地环境,有破坏的风险,但也有无限的可能。
  4. L4:使用网页端的 AI Coding 工具,直接出 Demo:你不需要在本地有任何开发环境的配置,直接在网页端使用一个应用,来完成 Coding,你只需要描述你想要的东西,剩下的完全交给 AI(虽然这往往意味着难以与复杂的本地业务流集成)。

大家在社交媒体上和别人讨论 AI Coding 的时候,需要注意,很有可能你在聊的是 L3 ,但别人在聊的是 L4 ;你们看似聊的都是一个东西,但实际上是完全不同的东西。我们这篇文章讨论的,则主要是 L3 —— 即使用本地的 AI Coding 工具的 Agent 模式,全托管或半托管式的编程。

到底谁在用 AI Coding 工具的 Agent 模式?为什么是 Agent 模式?

说完了大家眼中不同的 AI Coding 工具,我也必须再强调一下,即使大家聊的都是【AI Coding 工具的 Agent 模式】,因为身份的不同,每个人的用法也会有很大差异,大家对他的预期也完全不同。因此,不同的人对其的评价也千差地别:其中大体也可以拆分为三个大类:

different groups of people
  1. 传统的软件工程师:使用 AI Coding 工具完成自己工作过程中的一些辅助性工作,对于自身的能力和工作的要求有较高的要求。
  2. 有一定研发概念的产品工程师(称之为产品工程师是因为他们有一些基础的软件工程概念):使用 AI Coding 工具拓展自己的能力圈,去做一些之前必须依赖软件工程师才能做完的事情(比如做个小 Demo,或是上线一个软件产品)。
  3. 被媒体上的文章忽悠进来的小白(他们基本上没有太多的软件工程经验和基础):跟着网络上的信息了解到了 Coding Agent,然后尝试在不同的软件上使用(不局限于 Claude Code,Cursor 的 Agent 模式也算),经常会卡在一些软件工程的基础问题上。(我特别推荐这类人去看《计算机教育中缺失的一课》,看完以后,会让你很快理解你所遇到的问题,并能够快速处理 AI Agent 所给你的信息,进行下一步操作)。

这三类人因为工作的要求、对于软件工程的理解的不同,会导致他们使用 AI Coding 工具的 Agent 产出完全不同的体验,从而有不同的评价。

而之所以是 Agent 模式,是因为相比于补全模式需要你现有一段代码;Chat 模式往往不指引你完成所有的工作或需要你现有互联网软件的基础才能完成工作;Agent 模式自带的环境操作能力,使得你即使完全不懂 AI 和 Coding,也可以做一个像模像样的小应用出来。这打破了过去需要软件工程师才能做出一个 Demo 的限制,同时也极大的鼓励了新手小白,试着去做一些有意思的事情。

Agent 模式也是 AI Coding 最出圈的一个 Feature;

我和 AI Coding 工具的 Agent 模式的缘分

在这条上,我提到,我其实经历过三种不同的状态,这源自于我过去一年的体验。

在过去这一年里,我从一个「以补全为主,抗拒 AI Coding Agent」的工程师,转变为了一个「好好利用 AI Coding Agent」的工程师。这其中,离不开我身边的朋友们和小伙伴们,和他们的协作,让我真的意识到了 AI Coding Agent 的价值。

这里要感谢刘超、杨鼎睿、岳增五,和你们的协作让我极大的改变了自己对于 AI Coding 的认知和看法。

作为一个写了十数年代码的工程师,我拥有一些自己平时写代码的脚手架,可以帮助我快速完成一个项目,而同时,作为工程师的自我要求,我希望我自己写的代码能够拥有不错的代码质量和性能,从而可以提供一个稳定的软件质量。所以在一开始,我对于 AI Coding Agent 的能力是持怀疑态度的,虽然依然会使用,但整体信任度没有那么高,往往只让它处理细枝末节,基本上是让 AI 去写一个完整的功能的细节,或者是让 AI Coding Agent 去进行 Code Review,而不是让他去动业务代码;直到 Claude Sonnet 3.7 的时候,我才发现 Claude Code 已经能完成不少的工作,甚至很多小的 Feature,不再需要我先行规划,再让他自己去做细节,我可以非常坦然的交给他一些功能,让他自己去完成我只做关键验收。

而从这个时刻开始,我对于 AI Coding Agent 的使用开始与日俱增,我开始使用 AI Coding 去完成越来越多的功能和效果,然后,我开始对 AI Coding 放权;开启了 --dangerously-skip-permissions ,让 Claude Code 自己去写代码,去实现效果;

也和所有的使用 AI Coding Agent 的人一样,我也经历过 AI Coding 工具将代码整的一团糟,然后放弃的时刻。不得不说,Claude 有些时候的过度设计,真的让人觉得无语。或许这是最佳实践,但最佳实践不仅仅要配合着实践用,也要配合着项目的时间节点和周期,以更好的完成项目的目标 —— 你要记得,Coding 只是完成目标的手段,而不是目的。

不过,随着对于 AI Coding Agent 的逐步使用的深入,我对于 AI Coding Agent 的使用越来越了解也越来越多的在不同的场景下去使用 AI Coding Agent ,去完成自己的工作。

如今的我对于 AI Coding Agent 模式的观点

首先,我旗帜鲜明的说所有的软件工程师都应该试着使用 AI Coding Agent,放弃、逃避、蒙头装鸵鸟都是没有意义的,熟练掌握 AI Coding Agent 已不再是加分项,而是生存技能。 AI Coding Agent 正在切实的改变着我们的行业。诚然,AI Coding Agent 不会影响我们这些「老」工程师的工作,但这个问题如同被熊追着我们一样 —— 淘汰你的从来不是熊,而是比你跑得更快的人。 AI 不会淘汰工程师,但会淘汰那些拒绝进化的“手动操作员”。优秀的工程师不会消失,我们的职责正从“手写逻辑”转变为“选择方案、设计架构、验收质量”。

其次,我依然相信大家的软件工程经验是有价值的,就像上面我提到,最佳实践本身没有问题,但每个人所面对的项目的节奏是完全不同的。软件工程师的价值从手写代码,变为了选择 AI 提供的解决方案,Review AI 提供的解决方案,可以帮助我们更好的完成自己的工作。优秀的软件工程师只是工作职责变了,但他们不会消失,甚至会获得更多的加成

我现在怎么用这些 Coding Agent?

我目前自己同时在使用的包括 Claude Code、OpenAI Codex、和 Gemini Cli;其中前两者是我自己花钱买的,后者是 GDG 赠送的。

我强烈建议大家自己花钱购买。如果公司买了最好,如果公司没买,自己买也是划算的。 Claude Code 5X 已经满足日常使用了,如果你用量大,再升级 Claude Code 20X 即可;$100 其实就是大家聚餐吃一顿价格,并不贵,但给你带来的提升是远超这个价格的。

我对于 Coding Agent 的使用会包含两块:

  1. 本地使用
  2. 云端使用

以及,一些质量守卫。

本地使用

本地使用时,我会使用 Claude Code 的 Plan Mode 来设计一些需求,通过和 Coding Agent 的几轮交互,约束需求的范围,并让 Claude Code 去完成相关的功能;

同时,我会使用 Codex 来为我的项目补全测试 —— 过去我自己很多时候懒得写测试,现在有了 AI 来帮助我们完成测试的基础覆盖,大大提升了我的效率。或许 AI 无法保证测试的如一个专业的测试同学,但却可以让我先完成从 0 到 1 的建设,让我自己可以变的更好。

Gemini Cli 则会在一些时候,我会让其作为项目的补充,主要也是 GDG 赠送的 Plan 额度有限,所以用的不多。

之所以会同时使用三个不同的 Coding Agent,主要还是考虑到模型本身的能力是有差异的;不同的模型可以给我提供不同的视角,从而可以确保对于一个问题有更全面的思考,规避可能的思维漏洞。

云端使用

除了本地的使用,我还会在云端使用 AI Coding Agent,但并不是使用网页端的 Coding 工具,而是在 CI 工具链中集成 AI Coding Agent,使用 AI Coding Agent 对于我的每一次提交、每一次 PR 进行 Code Review ,通过这样的方式,帮助我更好的发现代码中的问题,既可以确保自己对于问题的思考没有漏洞,同时可以进一步的发现自己的经验不足,补全对于问题的思考维度。

特别是,集成多个 Coding Agent 可以明显看到不同 Coding Agent 对于问题的思考角度和深度不同,对于自我提升非常有帮助。

质量守卫

由于AI Coding Agent 本身存在的问题,往往会在大规模编辑代码的时候,存在一些编辑错误、无用代码、不符合规范的问题,因此我在深度使用 AI Coding Agent 的项目中,都会引入大量的质量守卫,来确保不符合规范的代码无法提交到云上。我们应当保持对 AI 的信任,但必须坚守 「信任,但要核实 (Trust, but Verify)」 的原则,确保 AI 提交的代码每一行都可信、可控。

flowchart

具体包括:

  1. 引入静态检查的准入机制,扼杀低级错误:借助 git hook,在提交前进行 code format
  2. 引入质量红线,控制确保逻辑不出错,没有改错之前的代码:借助 git hook 和单元测试围栏,要求提交到代码库中的代码必须测试覆盖率满足要求(强 AI Coding Agent 介入的项目会要求测试覆盖率到 100%;并包含集成测试和端到端测试)。
  3. 引入 AI Agent 的自愈能力,闭环问题的修复:借助 git hook 和一些 linter 工具,发现代码中的问题,并让 AI Coding Agent 自己去修复他。
  4. 引入代码复杂度分析工具,让 AI 写出人和 AI 都易于维护的代码:常见的编程语言基本上都提供了圈复杂度检查工具,你可以在你的项目中引入圈复杂度检查工具,让 AI 提交之前确保所有代码的复杂度不会太高,从而既可以借助 AI 的能力快速迭代,同时又保留自己随时介入的可能性。

当你有充足的围栏检查的时候,你就可以放心让你的 AI 去完成工作,并要求他自行提交 commit,这样可以让其自动执行 git hook ,并修复 git hook 中所配置的工具检查出来的问题,从而确保提交到代码库中的代码不会有一些基础问题。

如果你还没有开始使用 AI Coding Agent ,你要怎么开始(工程师篇)

如果你是一个工程师,想要试试 AI Coding Agent ,但不知道怎么做?

  • 我能理解你对于代码质量的要求和你的工作对于你的要求;
  • 我也知道你担心引入 AI 导致你的项目复杂度快速提升,无法维护,最后导致项目彻底崩盘,你反而被干掉;

所以,我推荐你这么干:

  1. 在现有的 CI 工具链中加入 AI Coding Agent 进行 Review,从而让 AI 先从 Review 代码开始,给你提供更多的建议,帮助你先变成一个更好的工程师;
  2. 在习惯让 AI Coding Agent 参与到你的工作流里后,可以先让 AI 帮助你补全测试,建立起单元测试围栏,从而让你放心的使用 AI Coding Agent 参与到你的项目里;
  3. 使用 AI Coding Agent 完成你的工作(记得加入各种围栏),让你自己获得进一步的解放。

当你完成了上述三步后,你已经熟悉了 AI Coding Agent,就可以除了做一些你熟悉的工作,还可以让他带着你,去做一些你所不熟悉的事情,比如你是前端,让他带着你搞后端;或者你是后端,让他带着你搞 iOS。

总结

到了 2026 年,你依然可以 Happy Coding,不过你要学会意识到,我们除了做体力劳动的 Coding,我们更应该用好 AI Coding 工具,将体力劳动托管给 AI Coding Agent,让自己的工作越来越具有「创造性」,做一个「创造者」。

AI 来了,你还要写 Blog 么?

最近在 V2ex 上看到一个帖子,AI 是不是基本杀死了 blog,我在帖子里回了一嘴:「blog 是自己写给自己的。不是写给别人的」,基本表达了我的观点。今天我来详细的阐述一下我的观点。

image

Blog 到底是什么?

贴中原贴主提到的是 CSDN 等 Blog,所以在他的观点当中, Blog 主要是以 CSDN 这样的技术 Blog 为主。但实际上,Blog 是一个极大的分类,Blog 是 Web Log 的缩写,你约等于可以理解为这是一个「个人网络日记」,与之对应的是本地的、线下的、纸质的日记。

Blog 真的会被杀死么?

Blog 的杀死与不被杀死,其实只由「Blog 主」来决策;AI 所能提供的,是帮助 Blogger 更快的识别出这个问题。

在过去的很多年里,CSDN 上充斥着大量的低质量的技术文章,基本上都是 Copy & Paste 某些技术条目(坦诚的讲,我也写过类似的内容,你在这个 Blog 上也能看到一些),然后就结束了,不加任何的思考和想法。如果将 Blog 的领域缩小到这个范围,我认为,这个答案可能是基本上是的。我们确实不太需要那么多 Copy & Paste 的技术文章,因为这些内容 AI 其实已经都学习了,他的记忆中已经有相关的内容,能够提供给你。

但,技术类型文章,是无法被杀死的,也是需要更多的 Blogger 来去创作的。AI 大模型的原理决定了,他只能做「训练数据中有的部分」,没办法去做「训练数据中没有的部分」。而技术领域的信息不是停滞不前的,我们每时每刻都有新的开源代码被提交(当前,里面可能有一部分是 AI 生成的,但如果这个生产过程中有人在其中辅助,你都不应该视为这部分信息是模型天然已知的内容,因为人在其中加入了额外的变量)。这些内容从他们出现在技术领域中,到被大模型学习到再到被大家使用,中间的周期可能长达数月。我们不可能在这数月期间,不对这个领域做任何的学习、改造和迭代。

所以,Copy & Paste 的 Blog 是会消失,但更多的新的、原创的内容,会越来越多。唯一的问题是:你是否是那个原创 Blog 的作者?

回归本心写 Blog

除了从数据的层面去分析来看,我一贯的观点是 —— Blog 是写给自己的。写作是我若干年来非常重要的一个技能,这个技能帮助你理清自己纷乱的思绪,让你脑海中的无需信息变成了有序的知识,所以,我热衷于记录、热衷于写 Blog,本质上是我在不断的通过写 Blog 来优化我的大脑,优化我脑海中的信息。

如果你认可这个假设,那么这件事,就不言自明 —— 你会因为 AI 的到来就停止思考么?如果是的,那么你确实不需要 Blog;但如果不是,Blog 依然要写,还要持续写。可能是写到生命的尽头。

七年就是一辈子 ——毕业七年总结

七年就是一辈子

李笑来

我最近经常和朋友调侃,我本来要写毕业五年总结,结果一直拖延症发作,拖延到毕业七年了。终于,拖到了最后一天。

七年大事回顾

这七年,我经历了不少的事,也算得上是经历丰富。简单记录一下,也算是给自己这七年有个交代。

  • 2018:毕业;
  • 2019:在深圳朋友的公司工作,担任小程序开发工程师,拿着 10K 的工资;中间还去西藏驻场了3个月,把拉萨和纳木措玩了玩;借着最后的台湾自由行的机会,去了趟台湾。还做了一个爆款项目 Logoly。父亲去世,再无父亲。
  • 2020:在腾讯工作,担任小程序云开发和腾讯云云开发的技术运营和技术布道师;在鹅厂呆了整一年后,跑路,当 Freelancer;正好赶上出南航随心飞,借着随心飞去了不少地方,见了不少老同学、老朋友。
  • 2021:加入字节轻服务团队,担任产品&增长。从深圳 Relocate 到了北京;还断了根锁骨,弄了个工伤,帮我在后续离职时拿了一大笔补偿;还做了开源项目的投放,体验了一把做 Vue.js 的 Sponsor 的状态。
  • 2022:轻服务 Sunset,加入飞书开放平台,担任飞书开放平台产品经理;做了不少关于飞书开发者体验相关的事情;今年也做了一个小爆款项目 —— ChatGPT-Feishu
  • 2023:上半年在飞书开放平台跟着飞书的多轮波动,来回调整。下半年,经满砚引荐,我加入飞书 AI Incubator,做 AI 孵化,我选择了商业化赋能方向,跟着商业化的小伙伴去见客户。还领了个证(持证上岗了)
  • 2024:坚持做了一年的商业化赋能,感受到了 AI 的价值和体验各种神奇的能力。不过到了年底,因为自己卷的太猛,身体差到一度敲键盘就会手指痛。办了个婚礼,还彻底从字节跑路休息了一段时间。
  • 2025:重新启航,作为一个卷王,是停不下来的;我去保险行业做了一段时间的销售,最后还是重回 AI 行业的,奋战在 AI 第一线。对了,还去了趟美国,年中买了房子,让自己背上了房贷。

回顾这七年,我获得了什么?

1. 运气:运气很重要

「一命二运三风水,四积阴德五读书」是《儿女英雄传》中的一句很经典的对人的描述。而回顾我这七年,坦诚的讲,运气的主线显得无比的明显。

2019 年,我从自己本专业 EE 跳到 CS,进入互联网行业,背后是我对于自己职业的思考,同时,也是我踏入上一轮增长的尾部。

我认为 EE 专业和 CS 专业可能最终都会到达顶峰;但 CS 可以用更短的时间完成,对于彼时的我来说,快速增长达到目标,并在达到 35 岁的「职业门槛」时,激流勇退,是一个可以规划的行程。

同时,CS 专业的生产资料很简单,只需要一台电脑,就可以开启迭代,快速成长;而 EE 专业的发展需要一整个供应链配合,才能完成迭代。毫无疑问,CS 专业的成长要远快于其他专业。

我对于职业的思考

这个时机,让我在后续能够进入腾讯、字节等企业,锻炼自己,丰富自己的技能,让自己逐渐更加的变得更好。坦诚的讲,如果我是 2023 年毕业,可能面临的问题就完全不同。

2. 朋友:朋友是你最重要的助力

莫愁前路无知已,天下谁人不识君

高适《别董大二首》

从 2018 年以来, 甚至从更早以来,我是一个很典型的出门靠朋友的人。最早我在社区里混,老王带着我一起见人,楠姐带着我去阿里溜达。后面去腾讯,Stone、小昱姐和 Hey 帮了我很多,帮我在鹅厂 Landing。朱霜的介绍,则让我加入了字节跳动。我后面去 AI ,则是满砚所基于的机会;我迁居,则是朱峰、姝琦、张乐的功劳;

除了他们,还有缪政辉、则西、李晗、Ice、永锋哥、贺嘉老师、Locez、江敏老师等等一系列好友们,陪伴着我,一起走来(想要致谢的人实在太多,写不过来了。。。。)

我这一路上,都有贵人相助,我能有今天,离不开这些贵人朋友们带着我玩,如果没有这些贵人朋友们,我可能也和我的其他同学们一样,远不能有今日之收益。运气或许是你的,但运气不是凭空出现的,往往是你的朋友们带给你的。

3. 选择:选择比努力更重要,而想要选对,你要有目标

就如运气,将我送到了一轮周期的尾部,我也吃到了那个周期的一些福利;但同样的,做出一个正确的选择,才能吃到这个周期的福利。

我认为,做选择需要做两个事情:1. 这个事情本身是朝着你的目标有帮助的。最好的是有帮助;其次是没有帮助但没有坏处;最差是你做的事情对于你的目标有坏处。2. 你应该尽可能做让自己下一次选择有更多选择机会的选择。

但是,所有选择的前提是,你应该知道你要去的终点是哪里。

我对于选择的思考

用史蒂芬柯维在《高效能人士的七个习惯》中的「以终为始」,能够很好的说明目标的重要性。而对于我们自己而言,也需要努力认真的做选择。尽可能提升自己选择和决策的正确率和可复现率,以便于让自己做的决策越来越正确,选择越来越对。

4. 复盘:复盘是让自己成功的唯一法宝

吾日三省吾身:为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?

孔子及其弟子《论语·学而》

复盘和迭代是我们成长过程中的必修课。如何成长?犯错,意识到自己犯错,改进;成长不过是一轮轮犯错复盘改进之后他人的观测结果。趁着年轻,多学习、多做事、多犯错、多复盘、多改进。

我们每日犯错,记录,改进,每日比前一天好一点点,时间久了,复利的价值便凸显出现,你会很容易变成人群当中那个独特的年轻人。

从某种意义上来说,我已经算是比较愿意犯错和成长的人了。但如今我去看那些年轻人,只觉得自己还是太过于保守。

5. 读书:把自己训练成大模型

读万卷书,行万里路

董其昌《画决》

感谢父亲,让我从小养成了爱读书的习惯;这个习惯一直延续至今。我读了大量的书。各种有用的、没用的,人文的、社科的、金融的、数学的。只要我觉得这本书还有点意思,就会开始读一读。或许我读了一段时间,觉得没意思不读了。但至少我会勇敢的开始一本书,去尝试阅读。

而这些书,也让我拥有了丰富的跨行业跨领域的先验知识。这些知识未必能让我 100% 做对某件事,但至少让我不至于犯下一些低级错误。即使在当下,如果我要去做一件事,我的第一反应也是试着先去看看这件事有没有合适的书籍可以快速预览一下,了解一下这个行业的基本情况。

这样的习惯让我颇为受益,做成了很多事情。

6. 商业:重要的是卖客户需要的东西

在飞书商业化做 AI 赋能和自己当 Sales 卖保险的经历让我真正从产研的 Bubble 当中跳出来。让我进一步意识到 —— 竞争是动态的,成交也是动态的。客户并不会因为你的产品就是全局最好的才买你,客户也不会因为你的产品不是全局最好的而买你。但只有最好的才能卖出去是很长一段时间,我对于商业产品的认知。

好在,经过这两个经历,我有了正确的认识 —— 销售就是售卖客户需要的东西;你需要做的是找到和客户需求匹配的商品。以及,交易就是交易,你们不应该因为交易达成而关系变的更好,也不应该因交易的没达成而变得关系更差。交易就是交易。

过去这七年,我做错了什么?

虽然这七年我有颇多收获,但同样的,我也犯了很多错误。

不专注

这个问题有很多朋友都给我过建议,说,你的精力太分散了,这样你很难达成自己的成就。坦诚的讲,是的,这是我的问题。即使我试图用超长的清醒和工作时间来尽可能提升我的效率,但终归来说,我还是开辟了太多的航道,让自己的精力颇为分散。

这可能源自于过去我一直不太追求赔率,而是追求胜率。而我追求胜率的手段就是让自己拥有更多选择。这样不至于在某一个选择出问题的时候,彻底让自己陷入不复之地。这样在投资很好,让我的总体资产获得了一个比较高的夏普比率。

但同样的,也是让我没有办法在一个领域做到极致的问题,我总是在某个领域做到前 40% 就因为兴趣来了,去做了新的事情,荣获了「挖坑小能手」的称号。

思考太少

虽然看书多,但确实思考没有那么多,不然这些问题或许早就改好了。总是在用忙碌填满自己的时间,让自己少了很多思考的时间,也让很多问题在自己身上持续了很多时间,用战术的勤奋掩盖了自己战略上的懒惰。这件事在我过去做的很多事情当中都有这个问题(洪营多次点评过我这个问题)

毫无疑问,我做的并不好,太多的想法只在脑内快速的思考,就结束了。好在,现在还不晚,我的一生才只过了 29 年(虽然马上就30 了),但还有机会,对么?

不算账

从某种意义上来说,我过去对很多账目和数字不是那么的敏感,这导致我在很多事情上其实没有很认真的在算账,导致我有很多选择从经济上来看,其实并不好,甚至是亏本的选择。

好在,过去这七年做出的选择,整体来说,细微处有亏,但大面收益总归是正的。而能正,我只能归于运气和时代,让我在不算账的情况下,还能获得不错的受益。

太独

作为一个独生子,我一直很「独」,这让我很擅长单兵作战,可以单兵爆发出极高的效率。但另外一方面,就是我在团队作战时,往往不能特别好的发挥自己的优势和特长。我有明显表现优于其他人的方面,基本上都是需要单兵作战能力强的场景。

这让我能够成为一个不错的 IC ,但很难成为一个好的 Leader。

沉溺于“低水平的勤奋”

过去这七年里,我做了很多尝试,但坦诚的讲,非常多的尝试其实是「无商业目的」。这很好,但另一面是,所花费的时间和精力其实几乎没有回报,也就没有一个项目能持续的运转非常长周期,导致很多项目都是在相同的阶段挂掉,没有吸收到之前项目的经验。

未来这七年,我还希望自己做什么?

大胆探索

虽然我已经 30 了,但依旧年轻;依旧有机会,在接下来的这七年里,有可能是我平衡经验和机会最重要的七年,这七年里;要努力去创新、探索、走新的道路,让自己可以不辜负这七年的时光。

让自己更加激进、更加突破和创新,做过去不可为之事。好在有 AI,如今的我可以做相比于过去更多的事情;即使我没有一个团队,依然可以做出远超自己的产出。

接下来的七年,用好这个时代所赋予我们的资源,大胆探索属于我的未来。

行万里路

我一直追求人生的体验,在过去这些年,也旅行去了很多地方。在新的七年里,我的时间和财务情况也越来越好,可以有更多的地方可以去。在接下来的七年里,希望我可以走遍欧洲、大洋洲、非洲、南美洲,去看看不同世界的人们,都在怎么样生活的。

读万卷书不如行万里路,那就好好行万里路,去看看这个世界。

新的身份

我一直说,我其实不抗拒生孩子,我也知道自己不是丁克。在过去的 七年里,毫无疑问,我没有生孩子的打算,但在接下来的七年里,我相信自己会有一个身份的变化 —— 成为一个父亲。

希望我能成为一个好的父亲,成为一个和我父亲一样,但更好的版本。

总结

七年很短,短到其实我现在觉得时间过得好快,我完全没啥感觉,这时间就溜走了;但七年也很长,长到我这一生,也不过是 14 个七年(还得是身体好的情况下),而我,已经过完了 4 个七年了;第五个七年也已经走了 2 年了。希望新的七年,不要让自己重蹈这七年的覆辙,而是稳中有进,继续螺旋式上升。

未来的这七年,愿自己、家人和身边的朋友们,都能更好。

如果你还想了解更多关于我,可以查看 白宦成简史

2024.04 买房记

这篇文章写于 2025 年 4 月 26 日,发布则于 2025 年年底;

关于装修的部分,可以看 2024.05 装修记;我关于买房更早的思考可以看 关于买房的思考


4 月对于我来说,算是稍显魔幻的一个月,这个月我经历了很多大事,最大的事,便是买房了。这一个月,我完成了看房、谈价、买房、贷款、交房的完整经历。

看房

看房,严格来说,我们是从 3 月份开始看的,中间到了周末,就会去看一些房子,让中介零零散散的看了有接近 30 套房,然后决定选择了当前我们最后要买的房。

从看房这件事来看,我们做了有一些事情是对的,也有一些我觉得是不对的:

对的方面

  • 熟悉:其实我们看的房,主要是我们目前所租住的房子的周围,主要原因是我们对这部分区域相对熟悉,同时也基本满足我们对于房子的需求,不管是学区、还是周边的环境,都是很不错的。如果你要买房,我也建议你提前在想买房的区域租房子住一段时间,对于这周围的生活便利度有感觉。
  • 选择不同的中介:虽然链家是中国最大的房产中介公司,我们最终成交也是在链接,但不得不说,不同的中介风格、资源是不同的。中介之间是有片区之分的,有的中介可能手头或者熟悉的就是这几个小区,你如果只找一个中介,很有可能看的房子风格集中,导致你的选择面不够广。同时,对于买房者来说,不要担心浪费中介的时间 —— 你是抱着买房的预期去的,如果有足够好的房子,你完全可能买,如果你成交,他们的提成是很高的。即使你没有成交,完全冲着去看房的心态去的,对于中介们来说,也依然有价值,他们也需要做数据,需要你给的五星好评,你记得带看完,给个好评就行。
  • 知道你为什么想要这套房,以及为什么不要另外一套房:虽然目前是买方市场,你的选择空间很多,但同时,你需要记录自己的想要的理由。比如以我们为例,我们选择的房子主要看中了他相对新的情况,以及学区在天津市范围内属于中游,同时,极高的层高给予了不错纵向储存空间。这些理由将会成为后续你谈价的依据,以及让你明白,你需要为这些东西支付多大的溢价。
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我们看的部分小区

不对的方面

  • 看的还是少:坦诚的讲,我觉得我们看的还是少,当然,也可能和我们这附近挂牌的房子没有那么多,或者符合我们预算范围的房子没有那么多。虽然我们原本有计划去看红桥或者南开的房子,但实际上最终看的还是以河北区的房子为主。这个从某种意义上来说,限制了我们的选择,不排除我们没有做出我们想要的最优解。

在看房的过程中,你会逐渐对于你自己想要什么样的房子逐渐有感觉,特别是如果你之前没有怎么租过房子,或者不经常换租以体验不同的房型,你一定要多看房子,才知道你自己想要的是什么样的房子。

同时,在买房的过程中,你会逐渐了解一些概念 —— 板楼和塔楼是什么?为什么有些房子是满五、有些房子是满二?为什么不要买不满二的房子?房子的交易流程是什么样的?房子有抵押的情况下,要怎么交易?等等一系列,都会让你在快速看房的过程中习得。如果可以的话,我觉得你可以在买房之前,简单了解一些相关概念, 会让你在看房的时候,会有更多的感觉。

谈判

谈判的过程来的猝不及防。

我们在看了当前买的这一套后,又看了一些不同的房型,但整体觉得还是这一套好,所以就约了中介再次区看看这个房子。再次看完后,我们表达了我们对于这个房子的意向。中介马上就顺水推舟,拉着我们和卖家当天就进行面谈。

于是,一方面中介拉着我去打了征信,一方面中介联系卖家到签约中心面谈。

到了签约中心,中介先拉了银行的人,对于我的征信进行评估,这方面我没啥问题,非常有信心,我的征信完全可以正常贷款。和我预期的一样,银行的人看了我的征信报告后,给出了没问题的结论。接下来就是等待谈价。

在等待和卖家面谈的时候,我和中介聊了一下我的心理预期,并给出了我的态度 —— 到这个价格,我当天就可以签合同,交定金,钱是现成的。

而在谈判的过程中,中介试图和卖家几次沟通价格,中间还让我们和卖家见了一面,快速聊了聊。我表达了自己的态度后,看卖家不甚愿意降价, 就说明,买卖不成仁义在,大家都可以后面再看。我便起身离席。

而我的这种态度,也让中介更加着急,给了更多的压力到卖家。最终 —— 经过几轮中介和卖家的谈判,价格放到了我的满意的位置。

然后,就是当天完成了中介合同的签约,开始走后续的流程。此刻主要是卖房在清贷款解抵押,大体上是找中介走了一笔过桥资金,在完成交以后,再还给中介,但按日算利息。

(当日为2025 年 4 月 6 日)

网签 & 贷款

在完成中介合同的签署后,接下来便开始快速推进流程。由于前房主是按揭购房,所以他还需要进行清房。所以,我们的整体节奏被拉的很快,快速完成,以便于帮助前房主节省一些利息费用。

我们在 4.21 日进行网签。

网签当日,带着证件、合同和相关资料,前往天津市的网签中心,我们和卖方一起进行房屋的网签确认,并在当天进行银行签约,以便于后续进行公积金贷款。

网签过程基本上先进行备案,随后,会到监管账户那边开通监管账户,并在开通监管账户后,将首付转入监管账户,从而确保避免直接给钱到卖房,遭遇风险,损失首付。

最终我选择的方案是走公积金贷款,贷款额度 100万,按 20 年等额本金还款(这个过程才知道,原来绝大多数人选择的都是等额本息,选择等额本金的反而还需要专门写一段文本来声明)。

这里有个提醒:如果你使用公积金贷款的话,你在自己的银行 App 里实际上是查不到你的贷款的,你需要到当地的公积金 App 中查看贷款。银行只是一个代扣账户的签约。

在完成银行的代扣签约后,就可以离开签约中心,等待批贷。

批贷我一共花了两天,在 4 月 23 日完成了批贷。于是,我们就预约了 4 月 25 日进行过户。

办证

在 4 月 25 日, 我们一早前往天津市不动产交易中心,进行过户和办证。和我预想的不同,天津市不动产中心的人还是非常多的(市场比我预期的要好)。

提前排号,并取号,等叫号,叫完号后,就去窗口,提交相关资料(户口本、合同、身份证等),房管局的人会进行相关验证。

在完成过户后,当天便会进行税务验证,然后缴纳契税。因为我购买的房产是二手房,且在 140 平以下,目前要交 1% 的契税;

交完税后,房管局会给你一个领证的清单,你只需要在 3 个工作日后,来领取房产证即可。

等了三天,我在 4 月底拿到了房产证,从此,咱也是有房产(和负债)的人了。

交房

在领完证后,接下来就是最后的收房环节了。

我们和中介、卖家约了个时间,到房子里去验收了水、电、燃气、物业费,确保没有巨额欠费后,就完成了房子的交接。

成功的完成了房屋交接!

使用腾讯云云迁移服务将 R2 存储中的文件迁移到腾讯云 COS 中

最近把这个域名重新备案了一下,就可以利用起我在腾讯云上的闲置服务器。既然要迁移服务器,不妨将图床一并迁移,这样后续使用起来也方便,国内的读者加载起来速度也快。

不过,这些年大量使用,我的文件还是挺多的….足足有 13GB 的文件,手动一个个搬迁可就累死了;于是乎,我决定试试腾讯云的迁移服务,来帮助我把 R2 上的文件迁移过来。

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获取配置信息

想要使用腾讯云提供的云迁移(CMG)服务,则需要获取一些配置信息,具体包括:

  • Cloudflare R2 的 Access ID 和 Secret Key
  • 腾讯云的 Access ID 和 Access Key,创建好的 Bucket(要迁移的目标)

R2 的相关配置可以在 CloudFlare R2的配置页面找到;如果没有的话,你就创建一个新的。

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腾讯云的则可以在腾讯云密钥管理中获取,建议创建一个新的用户,并授予 QcloudMSPFullAccessQcloudCOSAccessForMSPRole 策略,点击子账号可以看到如下图的两个权限。

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配置云迁移

完成账号的确认后,接下来就是配置云迁移。打开云迁移中的「对象存储迁移」,或者直接打开这个链接,就直接进入云迁移的页面。

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源站配置

接下来配置云迁移的具体配置,点击新建人数,在新的页面中,输入你的 CloudFlare 配置信息,具体可以参考下面的截图:

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  • AK/SK: 你从 Cloudflare 获取的相关参数;
  • 桶名称:你的 R2 Bucket 的名称;
  • 空间域名:你的 R2 的域名,是 uid.r2.cloudflarestoage.com,比如我的是 https://24071135c3ad9d9196e7e45e33948d28.r2.cloudflarestorage.com
  • 桶的所在地:比如我的是亚洲,就选 apac

源站中的其他选项可以根据需要选择,如果你是完整迁移,和我保持一致即可。

目标站点配置

接下来是配置迁移目标,这里指标支持迁移到腾讯云自家的 COS 上;填入你的 Secret ID 和 Secret Key,然后可以直接在下面输入具体的 Bucket 名称,或者填完后点击下拉框右侧的刷新按钮后,选择合适的。

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其他的选项,如果你和我一样是整个 Bucket 迁移,则可以保持相同的配置,直接整个迁移。

配置完成后,点击最下方的新建并启动,就会启动搬迁。接下来就回到任务列表等刷新即可,等待他自己搬迁完即可。实测搬迁速度很快,13G 的文件,8 分钟就搬迁完成了(还是我限制了搬迁的带宽),如果是不限制,估计 2 分钟就能搬迁完成。

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如果你需要和我一样,从外部的 S3 将文件搬迁到腾讯云的 COS 上,不妨试试看这个方法~

观《有钱人 都很喜欢从银行贷款去理财, 银行还要逢年过节送礼,而穷人都喜欢还贷款,比如房贷车贷有钱就想赶紧还掉》有感

原贴:https://v2ex.com/t/1161567

因为做了很久的投资,看到这个标题就点击进去了,看了里面的评论,有所感悟,聊聊我的想法;

1. 有钱人去贷款是现象

题主观测到了这样的一个现象,但其实题主并不懂得背后的原因。不过也正是因为认知不足,只观察到了现象,所以描述的简单,也在 V2ex 上被群嘲;

2. 有钱人贷款背后是风险和投资能力

对于不同的人来说,一笔钱的感知是不同的。比如同样是 2000 元,对于我母亲来说,这是她一个月的退休工资;而对于我来说,可能是我2天就能赚到的钱。那我们对于这 2000 块钱的开销就完全不同。这是很不同的体验和体感。同样,如果是我和我母亲都去借款 2000 元,对于她来说,如果这 2000 元还不上,可能一个月退休工资就没了,而对我来说,不过是再多干两天的事情。同样的钱,对于不同身价和收入的人,感知就是完全不同的。

举个例子,如果你做投资年化收益能稳定的做到 6%,那么理论上所有利率低于 6% 的资金你都可以去借,因为对于你来说,借来的资金都是有正收益的。对于绝大多数的穷人来说,是不懂投资的,是不知道如何去用资金赚来更多的钱的,那么最大的用法就是直接还贷,简单粗暴。这是投资能力的部分。

而这二者,缺一不可,如果只有投资能力,没有风险控制,则很快就会遇到风险炸掉(比如 币圈玩合约的)。如果只有风险控制,没有投资能力,则虽然风险消弭,但也没有任何收益。

3. 有钱人的赌性更大,也更愿意去做一些有长期收益的事情。但穷人不做不是因为不想,而是不能。

《贫穷的本质:我们为什么摆脱不了贫穷》里其实聊过这个问题,很多时候有钱人看到的最优解但穷人不去做,有些是因为世界观的问题,我们并不知道还能这么多。而另一方面,穷人所处的环境,是无法承接风险的。所以只能眼睁睁看着机会溜走。

当然,我也建议,要对抗自己的天性,适度的去承担一些风险。不一定要上杠杆,但要学会更高效的利用自己手头的资金,来让自己的利益最大化。

如何使用 macOS 重置 HomePod mini

我有两个 Homepod mini,因为搬家,一个 HomePod 的 WiFi 已经链接不上了,所以需要重置。但是,如果你要恢复,则需要执行如下操作:

  1. 断开 HomePod 的电源,或拔下 HomePod mini 的电源适配器,等待 10 秒钟,然后为 HomePod 重新插接电源。
  2. 等待 10 秒,然后用手指按住 HomePod 顶部。
  3. 白色旋转光会变为红色。保持手指的按压姿势不变。
  4. Siri 会说 HomePod 即将还原。在听到三次哔哔声后,你便可抬起手指。

来源: https://support.apple.com/zh-cn/108389

如果你觉得上面的麻烦,以及你刚好有一台支持 Type-C 的 mac,那么你就可以选择将你的 HomePod Mini 插入到你的 macOS 上,然后打开 Finder,等待 Finder 下方的 「位置」区域出现一个 HomePod mini,出现后,进入 Home Pod Mini 页面,点击「恢复 HomePod…」,就可以重置你的 HomePod Mini 了。

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我的投资理财书单(2025.08 更新)

因为经常和朋友聊起关于投资理财的话题,也会推荐一些书给朋友们,所以我把我自己看过觉得还不错的书记录下来,方便给更多朋友分享。

关于投资理解

经济机器是怎样运行的

我觉得如果你要学习投资,这个视频是一定要看的,这个视频介绍了 「钱」是怎么出现的,以及这个社会的经济是如何运转的。你的投资本质上是把钱投入到经济的的运行中,带来的回报(借钱给经济机器去运转,他给你利息)。所以这个视频先看。

《投资第一课》

这本书是有知有行的孟岩写的,主要介绍了投资的各种品类的收益来源和他们的预期收益,以及他们是怎么赚钱的。这对于你来说,可以了解到不同品类在做的事情,从而对于整体的投资有一个明确的预期,会没那么容易才到一些显而易眼的坑里。

《要钱还是要生活》

这本书介绍的是如何计算自己到底需要多少钱。我觉得大家在日常卷和拼搏的时候,是没有考虑过这个问题,但如果你有了一个目标,会让你更明确的知道,自己应该做什么,以及努力起来也会更有目标。对于所有没有思考过这个问题的人,我都推荐大家去看看

相关链接:《要钱还是要生活》书摘

《金钱心理学》

这本书介绍的是一些常见的关于金钱的错误观念,如果你要动手自己做投资,那么里面的一些常见的心理观念是需要调整的.书不是很厚,很好读.

相关链接:《金钱心理学》书摘

《持续买入》

这本书的作者主要在强调三个观点:

1.人力资本到金融资本的转化:年轻的时候多自我提升,提升自己的人力资本,这样才能换来更多的前期现金流,为后续的金融资本的提升做准备。

2. 持续买入:重要的是买入,而不是择时;择时看起来有意义,但因为你很难持续,已经更容易踩空,倒不如持续买入。

3.计算投资收益和存款速度的对比,决定精力投入:如果你存钱的速度大于你的本金*年化收益,那就把更多的精力放在存款上(这个事之前美想过)

相关链接:《持续买入》书摘

为什么我不认为百度快码目前的产品形态能解决他想要解决的问题?

最近这两个月,是我最拥抱 AI Coding 的这两个月,我尝试了多个不同的 AI 辅助编程工具,包括 Github Copliot、Cursor、Claude Code、百度快码、V0 等一系列 AI 辅助编程工具。

而 6月底,刚好被邀请参加了百度快码的 AI Day 发布会,我觉得要给大家分享一些我对于百度快码的看法,以及对于 AI 辅助编程的看法。

为什么 AI 辅助编程 / Vibe Coding 这么火?

如果用一句话来描述为什么 AI 辅助编程 / Vibe Coding 这么火,我觉得是人民日益增长的数字化和智能化需要同落后的软件生产力之间的矛盾。这里的软件生产力不是指个体的生产力,而是整个行业的生产力之于整个经济的生产力。我们的软件生产力,目前仅出现在互联网领域,其他领域都极差。

这个问题早已有之,我国从 2014 年开始,就开始推广大众创业、万众创新,涌现了一批又一批的互联网公司,我们国家的各种 SaaS 企业,也是从哪个时间开始逐步出现。但总的来说,新的公司和企业主要出现在互联网领域,而更多的传统行业的数字化和智能化的改造,走的并不快。这里存在一些投入产出比和优先级的问题,互联网拥有规模化效应,可以快速造富,所以所有人都冲进互联网,但所有赚钱没有那么快的领域,就缺乏大量的数字化、智能化的人才去参与到行业的改变当中,有需求的人,但因为不是赚钱最快的事情,导致始终停留在低效的工作方式里。

这两年,数据库型表格大火(比如 Notion、Airtable、多维表格),其主打的便是除了像 Excel 一样像表格一样的管理,还提供各种不同的展示形态和对接功能,使其还更像一个复杂的「业务系统」,虽然你可能到真实的落地场景中,发现依然不好用。但不得不说,这种简单的数字化处理,已经帮助很多人解决问题。

So,这个和百度快码有什么关系?

在百度快码的发布会中,我看到,百度希望快码能够帮助每个有梦想的人构建他们的世界,从愿景的视角来看,是很好的,也是符合我上面说的,在试图解决人民日益增长的数字化和智能化需要同落后的软件生产力之间的矛盾

快码 Slogan

这个初衷和愿景不错,但由于大厂「平庸的重力」,快码并没有那么的直击目标,而是走在了一个「跟随者」的脚步上。百度快码目前的产品形态都还停留在 IDE、Copliot 这个维度,就决定了他从一开始,就不是设计给非工程师使用的

百度 Comate

一个很现实的问题 —— 那些不懂研发的人们,他们真的知道 IDE 代表着什么?那些不懂研发的人们真的知道 AI 让他点运行时,下一步代表着什么么?

当然,这样并不是说快码不好,只是,和他的愿景相比,似乎有些南辕北辙。

单从产品力和功能的视角来看,我认为快码会是一个不错的 AI 辅助编程工具,比如各种不同点位的 AI 功能(帮你写 Commit、写单测);还有一些洞察了 Vibe Coding 用户痛点的功能(比如预览选中截图后再次修改)

生成 Commit Message,一定是工程师们常用的
预览选中截图重新修改,是很多非工程师的痛点

我相信,百度快码可能在百度内部也被大量的使用,去解决一些基础的编程问题,但这条路可能也不一定是一个好事 —— 他会让你习惯于解决工程师的问题,而忽视了那些愿景想要覆盖的每一个人。

AI 辅助编程工具的几个世代

目前市面上的 AI 辅助编程产品大体可以分为三类, Copliot 类、 Agent 类、自动化 Agent 类。

最底层是基本上只服务于工程师的 Copliot 的产品,这类产品的特点是基本上是围绕着 IDE或者直接基于 IDE 进行魔改搞出来的,大量的依赖了工程去看代码,找到需要修改的代码。

AI 辅助编程工具的世代

更上一层是在 IDE 之上集成的 Agent 类产品,在我实际去做线下活动的时候,会发现大量的非计算机背景用户其实会使用 Agent 类产品来完成自己想要做的事情。这是因为 Agent 类产品基本上不需要你再找到代码给他看,而是用编辑器打开文件夹,直接让 AI 自己去改就行,你只负责提需求,并在过程中参与到其中去干活。

而再上一层,就是最近比较火的 Claude Code、 Gemini Code 类产品。这类产品基本上不太给用户看代码,而是只是让用户输入需要做的事情就可以,你不需要关注代码,你只需要关注最终我实现的效果就行。不过因为产品设计的问题,坦诚的讲,这类产品其实是对普通用户最不友好的。。。因为「终端」也是一个非常工程师的词汇。一个更好的方案可能是封装成对用户更友好的界面,让普通人也能用的起来。

而更下一代,则希望可以完全跳出开发者和工程师的视角,为用户提供一个易用的工具,同时提供全生命周期的解决方案。从这个视角来看,我认为大厂是有机会的,或者是小厂可以先做,等着被大厂收购。原因是目前来看,从 Claude Code 的终端版到 GUI 版只是个产品决策和产品时间的问题。下一步则是需要解决部署上线的问题,这个是一个传统的云厂商有优势的领域,对于大厂们来说, 既可以卖模型消耗,还可以卖云资源消耗,美滋滋。

(又回到了我的老本行 BaaS、云开发 hhhh)

 AI编程的终极目标不是「让人人成为工程师」,而是「让人人不必成为工程师也能解决问题」。

给百度快码的小建议

作为一个前大厂人,我其实能理解这里面的平庸的重力,不过我还是觉得,可以给一些建议,避免说 「you can you up」(虽然我真的 can)。

  1. 和老板好好聊聊,画画饼,sell 一下未来:百度既然有云,又有模型,为什么不直接一步到位做第四代产品,而是继续做第一代产品呢?这个事你不干,阿里、字节也一定会干的。人家也和你一样,要模型有模型,要云有云,没有不干的理由。
  2. 用好云,整合好资源,实在不行用 AI 先霸王硬上弓提供了再说:大厂里难免要解决优先级排序的问题,甚至可能比小厂要慢的多,但如果你们有一个团队可以极致的敏捷,其实云现有的 API 也不是不能搞(我们当时轻服务不就是这么干的)。你们先干出来一个版本,打磨出一个还不错的产品,然后拿回去找老板要资源嘛。

& 一些小吐槽

在发布会上,邀请小朋友来分享用百度快码做应用很好,但,这是一个「only 海淀 can do」 的事情,离开北京的环境,这个 case 并不具有普适性。。。反而会让大家觉得,稍微有点「何不食肉糜」,特别是,我在台下做的时候,我旁边的一位是北京的大学老师,他都不会使用快码,同时台上的小朋友们做分享,让我深深的感觉到,背后大概率是一位大厂的工程师爸爸。。。

基于信任的顾问合作模式

离开字节以后,我的很大一部分收入来自于外包项目的开发。不过,和过去大家熟悉的外包的不同的是,我并非传统的外包模式,我称之为「基于信任的顾问合作模式」。

传统的外包模式是什么样?

传统的外包模式往往是人力外包,或者项目外包,在项目的一开始确定一个项目的报价,然后进行 50% 的款项结算。随着后续的项目进展,往往会因为项目前期评估不足、需求变动、初期评估不够而导致成本超出报价,最终导致项目最终的结算困难。抑或者是在一开始报一个拥有足够利润空间的价格,从而让项目有足够的安全边际,以支撑不同场景下的交付。

这两种方式其实都略微有一些问题

前者正常报价的,会因为项目本身的不确定性、迭代过程中的种种问题,导致最终结尾;对于项目方来说,需求没有解决,反而损失了项目的初始基金。对于开发者来说,要么是支付成本,完成一个 ROI 很低甚至为负的项目,要么是项目完成了,但没有收到款。

后者虽然对于开发者来说,更加的安全,但对于项目方来说,支出了极高的成本,来对冲项目开发过程中的不确定性。

我的做事方式是什么样的?

我做事的方式更接近于传统咨询公司的策略 —— 计算工作时长,并为工作时长付费,而且可以接受后付费。

这里有几个前置条件:

  1. 我的客户往往是介绍而来,很少有纯粹的冷启动客户;所以我们存在一定的基础信任;
  2. 我的时间的价格很高,基本上持平我在字节的时薪;
  3. 我会记录我在这个项目的时间花费,从而让项目方拥有更明确的支付预期,知道「我花钱买了什么」。

接下来我们一个个说 ——

  1. 我自己很少主动去找客户。实际上大多数时候,我的客户希望我分配更多的时间给他们。而我需要的是更多的是时间分配个客户。所以我基本上接触到的往往都是朋友转介绍过来的客户,而非主动去找的。这保证来找我的客户往往是有一定的基础信任的。不仅如此,往往他们找我时,我可能还在手头忙一些事情,随后就会被我暂时拒绝掉,让他们去找别的开发者。
  2. 我给自己的时间价格相对比较高,这保证了我可以筛选值得的客户,也可以规避掉一部分低价敏感型客户(实际上找我的 ROI 应该是更高的,但不一定是最便宜的)。同时,也给客户更好的服务。我不太喜欢低价的竞争,只会让大家都陷入无尽的价格战里。相比之下, 我更多提供的是结合 AI 的理解能力,和 AI 辅助的能力,用更短的时间完成更多的工作,提升自己的人效。
  3. 因为前面基于信任,所以我会给客户说1. 我不需要你预付费,但我会给你一个 credit。在这个 credit 内,我会先干,后让你支付;2. 到了某个支付的节点,我会给你一个账单,你需要为这个账单付费。账单里包含了详细的项目、活动和所消耗的时间。以及每个时间的具体的工作描述,从而让客户支付的放心。
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通过这样的方式,我构建了一个相对更加互信的协作模式 —— 我认为也是更好的。我们拥有相同的目标,一起迭代,将整个项目做大做强,并赚到自己应得的钱。

最后,说一下我目前的报价: ¥400 元/小时。价格会根据客户的数量进行持续的更新。不过已经在服务的存量项目,则会保持支付的费率。仅对新客户 or 新项目生效。


2025.05.28: ¥375/小时 -> ¥400/小时