软件工程的兴衰轮回：2 年巨变，裁员风暴下小团队逆袭，老技术反迎第二春？
过去 18 个月来，整个科技行业迎来一系列重大变化：从招聘火热到大规模裁员，从密集上市到个位数 IPO，就业市场、风险投资、IPO 和大型科技公司都受到变革之风的严重影响。
我们正在看到，小团队能够比以往更快地行动，并更迅速地构建解决方案。以 Twitter 的竞争对手 Blue Sky 为例，该公司在 2022 年由一位 CEO 和两名开发人员创立。仅六个月后，其中一位开发者就独立完成了 iOS 和 Android 版本的移动应用的软发布。一年后，他们拥有了百万用户。就在上个月，他们已经达到了 550 万用户，团队成员也仅增加到了 12 位开发者。
2010 年出现的 Instagram，也是在第一年内就吸引了百万用户，随后两年连续增长到 500 万、1000 万和 3000 万用户，且只有 13 名开发人员来完成这一切。比较两者，开发者人数与时间线惊人地相似。尽管 Instagram 的用户量更大，但两家公司都在相同的时间框架内构建了 iOS 和 Android 应用、网站以及能够处理数百万用户的后端服务。
有趣的是，在 2022 年构建原生应用应该比 2010 年容易得多，但我们似乎正在经历一种似曾相识的感觉。那么这一切的根本原因是什么？对于企业和开发团队意味着什么？未来的实用派软件工程方法又将向何处去？随之“遭殃”的软件工程师们能够如何转变自身处境？
下面是我们观察到的科技行业过去两年间的变化：
2021 年底的科技招聘市场呈现出前所未有的热度，求职者数量大大低于以往水平，物色人物变得愈发困难，候选者的薪酬预期也超过了企业预期。有些人当面表示接受，但转过头就跑去追求更高的报价。
招聘经理们纷纷表示：“之前从未出现过如此严峻的状况，而且在全球所有地区均是如此。几年前印度曾经出现过技术人才供不应求的火爆状态，而如今的环境相较当时又放大了许多倍。美国、英国、欧盟、东欧、南美……几乎到处都出现了同样激烈的人才争夺，预计这种情况将持续到今年年底。”
从当时的情况来看，整个就业市场已经高度趋近于求职者梦想中的“完美形态”。
时间快进到六个月后的 2022 年 2 月，《纽约时报》发表的一篇文章也得出类似结论，即科技企业正在面临招聘危机。可就在《纽约时报》讨论这一现象的同时，就业市场的风向已经开始了新一轮变化……
2022 年 4 月和 5 月，意料之外的裁员潮初现端倪：一键结账初创公司 Fast 在筹集到 1 亿美元的一年之后，突然宣告破产。Klarna 意外迎来大规模裁员，比例达到 10%。其他几家公司的裁员计划紧随其后，包括 Gorllas、Getir、Zapp（即时配送）、PayPal、SumUp、Kontist、Nuri（金融科技）、Lacework（网络安全）等。2022 年秋季，大规模裁员的势头仍在继续。Lyft、Stripe、CloudKitchens、Delivery Hero、OpenDoor、Chime、MessageBird 等公司纷纷裁员 10% 甚至更多。
许多选择裁决的企业都有一个共同点：公司正面临亏损，所以决定削减人力似乎也在情理之中。但之后，具备盈利能力的公司也开始裁员。
2022 年 11 月，Meta 解雇了 1.1 万人（占员工总数的 13%），这也是这家社交媒体巨头有史以来首次裁员。几个月后，谷歌、微软和亚马逊也纷纷效仿，裁员数量创下历史新高。2022 年末至 2023 年初的科技行业裁员，其规模堪称多年来之最。
科技巨头们从 2023 年初开始推进大规模裁员，理由是在 2020 至 2022 年的疫情期间过度招聘。然而到今年年初，大型科技企业的裁员脚步仍未停歇，这时候过度招聘的影响早已消失、反倒是创纪录的利润实打实呈现在财报之上。
谷歌就是其中的典型案例：公司成立于 1998 年，此前仅在 2008 年进行过一次大规模裁员，而且实际比例也仅为 2%（共 300 人）。但到 2023 年 1 月，谷歌一口气裁撤了约 6% 的雇员。2024 年 1 月，在创纪录的收入与利润之下，这家搜索巨头再次动手裁员。
谷歌的行为也相当具有代表性。我们可以解读为——无论收入和利润达到怎样的创纪录高位，大型科技企业似乎都习惯了定期削减人力。
我当时分析了这些裁员背后的理由，认为：“Meta、谷歌和亚马逊的裁员绝非偶然之举，他们似乎是在以战略方式削减各成本中心以及存在严重亏损的部门。此外，他们很可能也是在清退那些绩效不佳的员工。”
2020 年之前，风险投资对于初创公司的关注一直稳步提升。而到 2021 年，投资速度呈现出爆发式增长，总额几乎翻了一番：
按年度计算的风险投资变化情况
并且， 2021 年是公开募股颇为突出的一年，期间大量科技公司成功登陆股票市场。
2021 年出现的 IPO 数量激增
为了让大家对这一年间 IPO 数量之夸张产生印象，以下列出这段时间值得关注的上市企业：GitLab（版本控制）、Rivian（电动汽车）、Couchbase（NoSQL 数据库）、Affirm（先买后付）、Bumble（约会）、Duolingo（语言学习）、Robinhood（交易）、Expensify（记账）、Nubank（金融科技）、Roblox（游戏）、Coinbase（加密货币）、Squarespace（域名）、Coupang（电子商务）、DigitalOcean（托管）、Toast（餐厅科技）、Coursera（教育科技）、Udemy（教育科技）、Amplitude（分析）、AppLovin（移动分析）、UiPath（自动化）、Monday.com（项目管理）、Confluent（数据流）、滴滴出行（拼车服务）、Outbrain （广告）、Nerdwallet（个人理财）。
但短暂的辉煌之后，风险投资开始稳步下降。到今年第一季度，已经回落到与 2018 年相同的水平！
2019 年至 2024 年各季度风险投资情况
2021 年之后，IPO 也迅速进入寒冬。2022 年科技 IPO 数量迅速归零，而 2023 年也只有三家（ARM、Instacart 以及 Klaviyo）。当时的我们显然无法想象，HashiCorp 在 2021 年 12 月的上市成为未来 18 个月间最后一例 IPO。
2022 年到 2023 年间一系列重大变化确实汹涌而来，但原因究竟是什么？最明显的潜在因素，就是 2020 年至 2021 年的疫情爆发与封控结束，推动整个世界慢慢恢复原本的秩序。
当时，企业创始人和 CTO 们曾经就公司为何裁员、业务为何突然面临增长危机做出过解释。他们大多复返提及“宏观经济环境”字眼，而且在之后的公司裁员公告中也会强调这方面因素。很明显，利率变化带来的冲击比普遍预计更大。
2022 年中期，美联储（FED）开美国几十年来的先河，决定大幅拉升储蓄利率：
为什么提高利率就能缓解通货膨胀率？下面来看 BBC 的解释：
英格兰银行通过调整利率来控制英国的通货膨胀问题——即商品价格随时间推移的上涨趋势。当通货膨胀率高企时，英格兰银行（其目标是将通货膨胀率保持在 2%）可能会决定提高利率。 这样做的目的在于鼓励人们减少支出，进而通过降低需求来帮助降低通货膨胀率。而随着通货膨胀的缓解，英格兰银行可能会继续维持当前利率或者重新降低利率。英格兰银行必须在减缓物价上涨的需要与损害经济的风险之间，求取微妙的平衡。
如果将其中的“英格兰银行”替换成美联储或者欧洲央行，意思也是一样。总而言之，提高利率是应对通货膨胀的一种行之有效的方法。
在美国，不到一年时间里利率就从接近 0% 跃升到了 5% 左右。这无论是放到这十五年或几十年来看，超低利率都是少数。实际上，自 1955 年以来，总共有 11.5 年处于“接近零”的超低利率时期，其中有 11 年发生在 2009 年之后。也正因为如此，这段时间才被称为零利率时代（ZIRP）。
很多朋友可能觉得，科技跟金融或者利率有什么关系？“事实恰恰相反”，这不是我的个人意见，而是彭博分析师兼专栏作家 Mark Levine 的原话。
“初创公司的存在本身，就是一种低利率现象。当全球各地的利率都很低时，那么 20 年后的 1 美元跟当下的 1 美元基本等价，因此初创公司的商业模式就可以是‘忍受在十年之内开发 AI 所带来的亏损，指望在遥远的未来赚大钱’，这也确实是可以接受的。但在利率较高时，今天的 1 美元比未来的 1 美元更值钱，所以投资者们更想要保住当下看得见的真金白银……”
如果 2021 年时，有一位魅力十足的科技创始人找上银行，表示想要通过 AI、自动驾驶出租车、飞行出租车、太空出租车或者区块链之类的东西彻底改变世界，其实贷款经理很少会拒绝。毕竟当时大家不会考虑到美联储在短时间内就会提高利率，而且从业者普遍认为对于这些可能给人类未来带来颠覆性变化的事业，拿它跟利率波动对赌实在有点俗了。
但事实证明，这一切的本质就是在跟利率波动对赌。
在读到这段分析时，我也本能性地想要反驳。毕竟利率和科技初创公司之间就算有关联、有强关联，也不至于是这么赤裸裸的因果关系吧？但越往深处想，我就越觉得 Levine 的观点很有道理。所以我们不妨分析一下，当利率迅速从 0% 上涨到 5% 时，究竟会发生什么？
先来看看利率会对风险投资、IPO、大型科技企业和就业市场造成的实际影响：
风险投资减少：风险投资是一种高风险 / 高回报的投资类型，其理念就是把一大笔钱（例如 1 亿美元）投入风险投资基金，等待 10 年左右再获取相当可观的回报。这 1 亿投资可能会变成 1.5 亿美元甚至 2 亿美元。另外一种选择则是把钱存进银行，但这会侵蚀其价值，因为每年的通货膨胀率（例如 2%）会逐年消弱美元的购买力。可是在利率为 5% 的情况下，我们几乎能够毫无风险地在十年间把 1 亿美元变成 1.5 亿美元，那为什么还要投资那些风险巨大的科技初创公司（成功的不少，但失败的更多）并甘冒十年之后血本无归的后果？
科技公司 IPO 减少：上市的科技企业往往处于亏损状态，因为其长期处于业务增长阶段。2021 年上市的大多数科技企业都属于这种情况。在高利率环境下，投资这些公司的吸引力变得更弱，毕竟除非已经拥有明确的盈利途径，否则他们可能会迅速耗尽资金，进而导致投资贬值。RIvian 的市值就已经从 2021 年的 1500 亿美元降低至 2024 年的 100 亿美元（部分原因就来自投资者对其资金耗尽风险的担忧），这明显是个值得警惕的案例。相比之下，投资者只需将钱存进银行，就能获得诱人的回报。
大型科技企业努力抬升利润率：在零利率政策期间，“基准”回报率为 0%。而随着这条基线上涨到 5%，具备盈利能力的公司需要进一步拉高利润率才能维持其估值。也就是说大型科技企业会更积极的削减成本，以确保自己的利润率更加健康，哪怕他们的利润已经相当可观。
就业市场恶化：随着大型科技企业裁员，加上初创公司能够吸纳的人力越来越少（因为注入的风险投资资金缩水），市场能够提供的工作岗位也愈发稀缺。
让我们将以上结论跟过去两年的变化进行比较。下图所示，为利率提升后逻辑推断得出的影响，再跟我们截至目前观察到的实际情况进行比较：
很明显，二者几乎完全相同！这可能出乎大家的预料，但利率上升确实能够解释科技市场上出现的诸多趋势。
2009 年左右开始的利率下调，促使更多风险资本流入初创企业。iPhone 于 2007 年横空出世，两年之后又出现了现已停产的 Windows Phone。智能手机改变了消费技术，也成为移动优先型科技企业及产品的催化剂，包括 2006 年成立的 Spotify、2009 年出现的 WhatsApp、2010 年的 Instagram、2010 年的 Uber 以及 2011 年的 Snap 等数千家企业和产品。
就在智能手机出现的同一时期，第一批云服务商也迈出了发展的第一步：
2006 年: 亚马逊云科技
2008 年: Azure
2008 年: Google Cloud
云服务商能够帮助初创公司以更快的速度、更低的成本完成产品开发。这些客户无需自行购买及运营本地服务器，而只需轻松租用云端虚拟服务器。如果需要更多容量，直接付费即可享受资源扩展。早期亚马逊员工 Joshua Burgin（现担任 VMWware 公司工程副总裁）在《现代后端实践的过去和未来（The past and future of modern backend practices）》一书中对此做出了描述：
这波云转型使得 Netflix、Lyft 以及 Airbnb 等早期亚马逊云科技客户得以获取与老牌科技巨头相同的计算容量，为这些尚处于起步阶段的初创公司带来了巨大推力。无需采购订单、长达数月的交付周期以及庞大的 IT 部门或者主机托管服务商，后发团队们只要输入信用卡号就能立即开始使用！
如今亚马逊云科技最知名的客户包括 Netflix、Airbnb、Stripe 以及 Twitch。在云计算的加持之下，每一家公司都能发展得更快，同时将前期资金投入控制在极低的水平。
智能手机与云计算革命，还几乎与随后十年间长期保持近零利率的金融市场实现了完美契合：智能手机与云计算革命中的多个关键事件，都与利率变化有关。
种种宏观因素，为风险投资公司助力初创企业提供了更为有力的理由：
以移动端为优先的全新初创公司类别开始出现，只要他们行动迅速就完全有希望成为价值数十亿美元的大厂。这时候筹集大量资金对其赢得市场自然至关重要，Uber 和 Spotify 就凭借这一策略取得了成功。
初创公司可以使用云服务来解决设施扩展问题，而不必耗费数年时间慢慢搭建自己的基础设施，从而有效将投资转化为业务增长。这也是风险投资方帮助初创企业赢取市场份额的一种重要方式。
2010 年代可以说是科技初创公司的黄金时代，因为这是有史以来最漫长的零利率时期，并在期间激发了两波技术革命。
如今，另外一场潜在技术革命正在酝酿：生成式 AI 与大语言模型（LLM）。AI 革命与云计算革命具有相似之处，因为 AI 同样有助于提高效率（只要 AI 成本能够在当前的基础上不断下降）。
然而，AI 革命的性质却与智能手机革命截然不同：因为 AI 似乎并没能像智能手机那样，为应用程序开发商们提供新的、初期免费且足够广泛的分销渠道。另外，生成式 AI 革命的起点发生在高利率环境之下。
生成式 AI 革命（ChatGPT 的发布等）发生在高利率环境当中
那么，我们正面对着怎样的“新的现实”？软件工程实践将迎来怎样的改变？
概括来讲，软件工程师们越来越难找到工作，职业发展速度也有所减缓，晋升更难了。
从 2020 年开始到 2024 年的图表显示，在美国、英国和德国的 Hacker News 和 Indeed 上的职位列表，工作发布数量在 2021 年和 2022 年达到峰值，现在几乎回到了 2019 年和 2020 年的水平。与两年前相比，现在可供申请的职位更少，而且职位的申请者也更多。
例如，美国亚利桑那州一家初创公司 Supply Pike 的的 CTO 透露，他们的实习申请从去年翻了一番，软件工程申请从去年增加了三倍。来自 Facebook、Google 等大公司的申请人数也增加了，高级工程师不再四处面试、货比三家，而是接受第一个抛来橄榄枝的职位。
Dominic Jack Weston 是创始人守护者论坛成员，他曾向创始人们提问：“你们公司是否有很多人离职？”50% 的创始人表示没有变化，但另外 50% 表示他们看到离职人数明显减少。由于离职的开发人员减少，因此招聘也相对减少，因为需要填补的职位变少了。
我们作为软件工程师需要预期的另一件事是职业增长变慢。这是因为当招聘减少，无论是因为职位填补减少还是公司增长放缓，对于高级职位的需求就减少了。如果你有一个 10 人的团队，并且资历分布合理，那么就不需要那么多的技术主管或高级工程师。从预算的角度来看，我们直到现在才意识到这一点。
一些公司正积极适应晋升机会减少的新局面，Shopify 就是一个很好的例子。
之前 Shopify 有设定了 C1 至 C10 的职级，其中 C6 级别代表高级软件工程师，C7 可能是资深工程师，员工通常会从 C4 或 C5 逐步晋升至 C6。
现在他们引入了一种新的职业发展机制——从 0 到 50 的掌握分数，员工有两个途径来推动自己的职业发展：一是提升自己的掌握分数，如从 C7 的 30 分提高至 40 分，这不仅意味着薪资增长，还伴随着奖金和其他福利；二是转换角色范围，比如从 C7 的团队领导变为 C8 的领域领导，尽管这可能导致掌握分数的下降，但公司强调这是一项不同的职位，员工需要根据自己的意愿做出选择。
Shopify 的这种策略非常明智，解决了在一些公司中可能四五年都没有晋升机会的问题。在 Shopify，员工可以期待每半年就获得掌握分数的提升，以及随之而来的小额奖金和认可，这无疑会提高员工的满意度和忠诚度。我相信这种创新的做法会被更多具有前瞻性的公司采纳，从而为软件工程师带来更多的职业发展机会和工作动力。
另外，当处于资金更少、限制更多、更注重效率的时代，我们开始需要选择更“无聊”的技术来完成工作（Choose simple / boring technology）。虽然新技术通常有更好的表现，可以绕过一些局限，并且代表了“未来”，但实际上越来越多的人为了解决业务问题而选择了简单的旧技术。
这可能不是我们的偏好，但我们将面临来自非技术人员，特别是商业领导层的更多压力。单体式架构将变得更受欢迎，“全栈”和 Typescript 的扩张势头更猛，也有更多责任开始“左移”到开发者身上。
为了展示与过去几年技术选择有多大差异，让我们看看在零利率时期，技术决策是如何做出的。微服务方面，Monzo 可能是继 Uber 之后规模最大的公司之一，他们有 500 名工程师管理着数千个微服务，每个工程师负责多个微服务。在 2015 年的零利率时期，Monzo 的创始人兼 CEO 在公开会议上以幽默的方式概述了他们的成功步骤：第一步采用 Go 语言，第二步实现微服务架构，第三步和第四步则是未知和盈利。如果这真的是他们的决策逻辑，那确实引人深思。
我欣赏他们分享这种策略的勇气，因为不仅仅是 Monzo，很多公司的 CTO 甚至 CEO 都认同这种思维方式，因为那时即使资金充足，吸引软件工程师加入也是非常困难的，你需要提供一些有吸引力的东西来招募他们，比如酷炫的技术。
通过与许多初创公司的对话，我认为单体架构正在回归，再次变得流行。目前的趋势是，从一开始建立单体架构并持续使用它，Shopify 一直是这方面的先行者。如果预见到在未来几年内团队规模将迅速扩大，微服务架构可以解决组织扩张带来的问题；但如果没有这种扩张，可能并不需要微服务，单体架构就已足够。
同时，全栈开发的浪潮正汹涌而来，我们经常听到全栈的概念，现在在各个地方都看到它的身影。以一个典型的小团队为例，他们负责开发 iOS、Android、Web 和后端。团队可能包括两名后端工程师、一名 Web 工程师、一名 iOS 工程师和一名 Android 工程师。然而，当你采用 React Native、Flutter 或其他跨平台技术时，你实际上可以拥有三种类型的全栈工程师，他们可以分别侧重于后端、Web 开发以及移动开发。
尽管存在一些争议，但你可以使用这些技术生成功能相似的 iOS、Android 和 Web 应用程序，同时拥有一个更小、沟通更少团队，从管理者的角度来看，这意味着更低的预算。
在这个转变中，TypeScript 起到了重要的助力，许多近年来成立的初创公司都谈到了 TypeScript 如何使全栈开发成为可能。我不想只强调 TypeScript，但拥有一种技术，让你的工程师能够在整个技术栈中发挥作用，这确实是非常有价值的。
例如，Blue Sky 公司几乎在所有层面上都使用 TypeScript，包括后端、前端以及移动应用，结合 React Native 和 Expo，使得他们所有的工程师都能够处理任何部分的代码。同样，由我 Uber 的前同事 Thomas Arkman 创立的 Linear 流行管理解决方案公司，从后端到前端也在使用单一语言类型，并表示这极大地服务了他们的技术需求。
变化往往在我们不经意间突然降临。经历过 2001 年互联网泡沫破灭的朋友，肯定会感觉如今的科技市场衰退就如同是当年那场噩梦的重演。在那段时期，软件工程师们最关注的就是在岗位缺乏保障、人生即将失控的焦虑之下，该获取哪些职业方向和战术性应对策略。以下是两位亲历者的故事：
2001 年从美国计算机科学专业毕业的 Niia Henry 回忆说，“我毕业时就被裁员了，我的大多数朋友的初创公司都失败了，我们都在拼命找工作。我们不得不与同样被裁员的资深工程师竞争岗位，每天都会听到大型初创公司倒闭的消息，这真的很令人沮丧。为了积累简历上的经验，我们接受任何兼职或无薪实习的机会。”之后，她从软件工程转向网站开发的咨询工作，最终成为技术项目经理。在五六年的时间里，她不得不在非技术岗位上工作，因为那是她能找到工作的唯一方式，后来她重新回到了软件工程领域。现在她现在已是 Spotify 的总监了。
另一位在网络泡沫时期毕业的谷歌员工分享他的教训说：“20 年后，无论你在哪家公司工作，都要确保自己处在收入一方，确保公司是在销售软件，而不是用软件来销售其他东西。”这是一种说法，如果你在利润中心工作，你的工作在注重效率的时代更安全。
Kent Beck 是一位在 2000 年代和现在都工作了 20 年的资深人士，在被问及他所看到的相似之处时提到了一些有趣的现象：瀑布开发重新流行起来，迭代开发变得不那么频繁；开发者之间有更多的交接，比如将工作交接给 QA 或其他人；还有更少的频繁部署到生产环境，以及更长的反馈周期。
但 2024 年与 2000 年的不同之处在于，互联网当时正在迅速增长，今天人工智能和大型语言模型正在迅速增长。到 2023 年年中，所有风险投资中有 25% 进入了人工智能。并且，2000 年的技术行业要小得多。2003 年，七家最大的公开交易技术公司中，Google 排在第四位，Microsoft 和 Apple 分别是第六和第七，其他的是非技术公司。而在 2024 年，前四名都是技术公司，实际上七个中五个是技术公司。技术行业已经变得非常庞大，无处不在，我认为唯一的问题是它会变得有多大，它仍在增长，但某个时候增长会放缓。
我们已经看到，当公司裁员时，会受到影响的更多是执行者而不是规划者。软件工程经理往往成为主要的裁撤对象，因为团队结构正在被精简。我了解到一些初创企业裁掉了大量中层管理人员或工程总监，但他们没有触及软件工程师，因为这些是实际做事的人。因此，对于工程经理来说，成为实际动手实践的人，而不是被视为成本中心的规划者，变得越来越重要。
由于找工作变得更加困难，你需要为此做好更充分的准备。以下是一些建议：人脉网络极其重要，无论你是否已经拥有，如果有要利用它，如果没有就要努力构建它。推荐变得更加关键，因为求职申请众多，有时只有前 50 份才会被真正查看。在面试中投入无薪时间，如带回家作业，将成为常态，这正在变成一种数字游戏，你需要向很多地方申请。
还有一个有极大帮助的事情是培养商业或产品思维，这意味着要理解你所在公司的商业模式——他们是如何盈利的、是否有盈利能力、能否在某个时候盈利。建立与产品经理的关系，他们应该非常擅长理解这些并找出如何转变它；然后与工程领域之外的人员交流，如客户支持和研究部门，提出你可以帮助公司的想法。能够帮助公司赚钱或省钱的软件工程师非常有价值，我认为大多数公司都会寻找这样的人才。
最后一点是，在当前环境下，我认为我们都应追求职业安全而非职位安全。引用一位评论者的话：“我们总是在为可能的裁员做准备。被裁员的经历教会了我，没有工作是安全的，无论是作为管理者还是员工，我都不能承诺或期望工作安全。我们能做的，也是我们所有人都能做的，就是拥有职业安全——不断学习，持续在公司从事挑战性项目，持续与优秀的人合作，这是你能做的最多的事情。”
AI 会不会取代软件工程师，这听起来似乎是一个很极端的问题，但我认为这种情况不太可能发生。实际上，我们正在经历的是，软件工程师的工作范围将变得更加广泛，尽管公司仍将保留安全工程师等一些特定的专业角色，但这些特殊职位的数量将会减少，可能在每 50 到 100 名软件工程师中只会有少数几个这样的角色。
这意味着，虽然专业角色依然重要，但我们会看到更多的工作被集成到软件工程师的职责之中。
但我认为，AI 使开发者使用工具更加高效。当我使用像 Copilot 或 ChatGPT 这样的工具进行头脑风暴、模式识别或者学习不太熟悉的技术时，真的有很大的不同。我的建议是，让这些工具成为你的盟友，理解它们的工作原理；尝试 Copilot、Cody 或其他任何你能找到的 AI 工具，形成自己的看法，改善你的工作流程；亲自看看哪些有用，哪些没用。
有时候，为了更好地理解科技行业的变化，我们不妨退后一步，以总览的姿态尝试理解一切。零利率的终结是个标志性事件，对于科技行业产生了重大冲击。尽管我们很难预测未来，特别是对于瞬息万变的科技行业来说，但我发现从驱动行业发展的背后力量入手反而会得到有益的启发。
从某种程度上讲，科技行业的发展史就是一部周期性繁荣与萧条的血泪史。创新是全新商业机遇的沃土，毫无疑问科技行业还会迎来更多繁荣时刻，大家唯一要做的就是在机会来临时把握住它！
“用足球来打比方：大多数球员都盯着球当前所在的位置，而我想朝着球飞向的位置提前补位。我觉得自己对科技行业这颗‘球’在未来几年的行进方向有了更多了解，所以能够更好地定位自己。”
原文链接：
https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/what-is-old-is-new-again
https://www.youtube.com/watch?v=VpPPHDxR9aM
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