模态跃迁联合创始人 / CTO|Leap 目标是创造一家高福利 | 高质量 | 高毛利 的公司 反对登味管理法 | 坚持高质量发展 | 禁止无效加班 人工回复和发帖 (Grok Bot辅助点赞和关注) Claude/Grok/Cursor/Kimi 同时顶配订阅 (CodeX200刀)

🇨🇳 武汉
Joined August 2026
我们公司就一直禁止外行领导内行 每一个专业的同事的意见都值得被尊重 当然遇到有些懂哥客户那没招🤣只能哄小孩了
不懂的装懂,懂的装不懂,而且没得选。 这个世界就是由草台班子加庞氏骗局构成的
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其实我感觉中小厂的管理者更有优势 因为中小厂要面对的是更差的资源,更不稳定的老板,更难以管理的人才,更差的基建 这都能管好那管好Agent简直太容易了 大厂很多管理者纯藤壶,主观能动性全靠下属🤣
曾经各种大厂的管理者,在 AI 时代,其实极具优势。原因如下: 1、管理者最重要的职责,就是确定目标、制定计划,然后根据人员特点,用人所长。期间还能及时查看进度,解决卡点,同时取消一些错误的任务,并思考开启什么新任务。等等。 2、除了任务分派,优秀的管理者还有一种重要职责是招聘。能及时关注到市场人才动向,能及时招聘合适的人员进来。能从优秀人才的交流里,补充行业认知。等等。 3、优秀管理者还非常知道,什么应该奖赏鼓励,什么应该惩罚严禁。并逐步沉淀为团队文化,春风化雨、润物细无声。能做到这个点的管理者,往往需要经历非常多的彻夜思考,同时又能脚入泥土去种地。 把上面的人,换成 agents,你就是那个优秀的管理者。
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实则绝大多数的00后没钱没资源没指导 一下被拍死在了时代的浪潮下😇
真的很羡慕现在的00后 在身体、精力最好,好奇心最强的年龄 碰上了 近几十年来最大的变革:AI的出现 二十多岁的时候 基本没有上有老、下有小的压力 因此可以肆意成长,无限探索 珍惜当下,多好的年代啊
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招对人了其实企业发展会很快 只是国内很多企业还停留在封建主义,论人才的培养和管理理念还不如老祖宗刘邦🤣 最后给我们公司打个广告,我们公司是现代化的资本主义公司,给钱给资源给尊重🤓
招聘是一个企业成败的极大决定因素之一。@goocarlos
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这也算是生产关系阻碍生产力的一种体现了 过去的互联网时代固定投入没那么多(软件可复制,服务器可弹性),所以赛马机制的生产关系能最大化字节软件工厂的生产力。 但是大模型时代,赛马只会分散固定投入的资源,而且很难让员工沉下心来把标准答案抄对,最终导致生产力拉跨。
投毒事件只是冰山一角。Seed 有最好的人才、最多的算力,为什么 LLM 进展缓慢?业内往往说是因为不允许蒸馏。但我认为根子在组织问题,字节这套赛马机制与 LLM 并不匹配。 做 LLM 并不需要那么多灵光一现,主要靠踏踏实实把数据和环境做好、把 infra 效率做好。但研究员都希望有 novelty,希望有项目的主导地位。再加上几个月一次的 OKR,我洗数据洗了半年,OKR 怎么办? 这就导致内部火药味浓厚,投毒事件是极端个例,更普遍的是每个人心里有自己的小九九,沟通不坦诚。已经有资源的团队有各种方法,宁可让卡空转也不给其他团队。 不仅是字节,Google 也是这种情况,Gemini 的一些朋友抱怨缺卡,广告团队却拿着卡不知道在干什么。
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大模型时代的规模效应明显得跟制造业差不多 没有制造业老板傻到敢在加工厂内玩产品赛马🤣流水线可没那么好换和好并发
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我们公司都是会花钱请安全人员专门来做评估的,内部也有专门的安全扫描经费(AI自动扫和修安全问题) 不尊重客观规律的人最终都会被客观规律击败🤣
安全人员闭嘴了,你们就安全了? 为什么这几年厂商越来越爱报警? 安全应急响应中心收不到漏洞了,你就更安全了吗? 今年收到的漏洞比去年少,你们就真的做得比去年好了吗? 难怪微软会把CVE压下来,弄个Windows Update做滚动更新,因为我感觉Windows没多少漏洞存在
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职场就是最早的reward hack场了 老板只定数字和需求,中层负责分配工作和资源,基层只管执行 最终没人在管实际工作做的怎么样🤣都在拼谁最能hack中层和老板的奖励函数 有些公司hack出来是加班时长,有些是npd指数,有些是谁能舔老板,有的是谁能甩锅
多数工作岗位都是高烈度低水平竞争。 找工作难,大概率是你把这事想复杂了。 老实人很容易把找工作误认成证明自己配得上这份工作 那些找工作顺利的,很可能能力跟你七上八下甚至不如你,他们只是搞清楚了一件事: 面试官筛人的标准,远远低于你以为的标准 实际上人家就想找一个看起来不至于翻车、能凑合用、性价比合适的工具人 找工作的本质是筛选,骗过面试官 非要把自己打磨成艺术品再去过筛,纯属脑子被灌了太多一氧化二氢 下面给你一套小白第一次找工作或者改行的最短路线,照着干就行,别自己加戏 第一步,先搞清楚你要骗过的是谁 去招聘网站,定位目标岗位,找10个不同公司的JD抄下来 你会发现一个魔幻现实——一大半的JD都是抄的,关键词高度重合 把这些重合的关键词圈出来,这就是面试官脑子里那个”合格候选人“的画像 记住,你要对齐的是面试官的认知,这并不代表这个行业的真实水平和专业认知。 第二步,用AI把自己快速糊弄成一个看起来像样的候选人 把那一堆JD关键词丢给AI,让它扮演这个行业的资深从业者,给你讲清楚:这些技能在实际工作里是用在什么场景下的,每天的工作流是什么样的,会跟哪些人打交道,会用到哪些工具。 然后让AI给你列一个名词解释清单,全文背下来。 然后让AI给你写三五个典型任务的流程,你照着模拟走几轮。 然后让AI模拟这个岗位的领导、同事、甲方,跟你做角色扮演,挑你说话里的毛病。 最后让AI辅助你做一个跟这个岗位相关的小作品 这套东西两周能搞定。 如果需要真的工作技能,那么就把两周改成四周,用按需学习的方法去快速获得最小必要技能。 第三步,海投 很多人卡在这一步,投了三五家没回应就开始怀疑人生,觉得自己不行 这实际上又是一种误解了,实在人很容易把公司没回我解读成我不够好 实际上人家HR一天看几百份简历,刷掉你很可能是随机事件,跟你这个人本身关系没有想象的那么大。 把找工作看成概率游戏 你的简历就是彩票,多买几张中奖率才高 一次投20家起步 第四步,进去再说,别在外面苦练 很多人有个执念:我要练到能干这个活了,再去投。 这是在学校的预先学习的训练搞出来的错觉 正确顺序是:先骗进去,进去以后再现学。 真实工作场景里那些真正的默会知识,外面是没有情景和基础去进行自我训练的——办公室政治、汇报技巧、跨部门撕逼、客户的无理要求,以及突发事件、风险控制等等一堆东西 而且你进去会发现,那些工作三五年的资深员工,水平也就是一种介于及格线和良好线之间的“一般般” 很多人懂的还不如AI多,全是草台班子 你在外面把他们想象成神,进去发现都是凡人,甚至是装得很像凡人的笨比 所以别有心理负担 第五步,进去前两周,闭嘴、观察、问问题 到岗第一天,找领导要岗位职责、汇报流程、工作流文档。没有的话,自己用AI编一份,拿去给领导确认补充。这一步的作用是,把你的工作边界用书面形式钉死,以后甩锅接锅都有依据 前两周不要表现,不要做人家没有告诉你可以做的事情,不要展示你那点可怜的小聪明。就公事公办,多问,态度好。 观察什么人是业务骨干,什么人是混子但领导喜欢,什么人没头衔但说话有分量。 学骨干的专业词汇和文档风格,学混子的说话节奏和社交方式。 遇到老员工各种试探你(俗称服从性测试),装傻,别上头,别立刻反击。 等你转正了,站稳了,再慢慢对应 第六步,稳定之后,调整方向 进去半年一年,你会发现自己已经能胜任这份工作的80%了。 这时候开始干两件事: 一是找组织里那一两个认知水平明显高的人,多接近,多听他们说话,少表达自己。这种被动浸染比读100本书有用。 二是盯着钱多的方向移动。同样的活,不同公司不同行业不同赛道,人的定价可能会差三五倍。第一份工作是上车票,不是终点。 最后说几句不中听的。 找工作难,难的不是工作本身,是你被规训出来的那套我得配得上的执念。这套执念专门用来让你自我怀疑、自我贬低、自我消耗。 清掉它 找工作就是个技术活,用最小的代价,过最短的路径,先上车,再优化。 所有让你觉得我还不够好所以不能投的声音,都是你脑子里那个被驯化的瞎老实人在叨逼 请他闭嘴。 干就完了
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所以听说Claude完全不让带薪上班🤣 毕竟一个还要学东西的人对算力的浪费是巨大的,带薪也没法覆盖成本,这也是AI公司跟非AI公司完全不一样的地方了。
很难想象Anthropic的员工过的什么神仙日子: 永不封号的Claude,还可以无限蹬,1000tok/s的速度,甚至可能用的是fable6/7...
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有些善良只是没有规则意识的表现 而赚钱是得尊重规则的
我看了一下 大家基本都认为善良的人发不了财很难 道理大家都懂 那我就说说另一个层面,本质上大家认为的善良,其实就是懦弱,包括我自己胆小怕事,真正能成事的人,都有一股狠劲,对自己狠,对他人更狠更毒 还有就是,善良的人没有经历过真正的社会毒打、严格的生存、人格的侮辱 所以,善良的人只能做善良的人,想发财是不可能的,想做坏人,都还不够格,
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我们教会了全公司员工如何稳定用Claude订阅🤣 现在还在研究怎么搞Claude Business
各位推友,如果你在中国大陆,但是可以稳定使用Claude,咱们交个朋友 我昨天给我在上海的英语教练说:留意你身边用Claude的,他们综合能力很高
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开会的目标是高效解决问题 很多公司的开会纯是为了甩锅,横向甩不出去就甩给基层员工
有技术,懂流程,说话一锤定音,不形式主义,集中精力拿结果。
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平台的匹配和监管机制也拉完了 现在平台上基本九成都是无良公司和简历造假候选者(本人人工筛过几千份简历😇) 所以现在主要还是得在各种社群活动还有内推招人,以及X上的求职者质量要高很多
一个程序员投了2000多次简历!!! 你没看错!!! 2000多次!!! 现在找工作,已经不是技术好不好了! 而是连面试机会都要靠运气!!! 程序员到底什么时候变成了这个样子???🤔🤔🤔
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有点像是打螺丝打出感情了🤣 那么多大领导早就习惯vibe人干活了,一个比一个干得打鸡血,一点都没虚无主义
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感觉国内还是太喜欢抱团养巨头了,把资金和资源都虹吸走了。 很多人可能不明白,一亿元投给一个巨头只能创造五十个就业岗位,但是一亿元分开投给十家小公司,能创造一千个就业岗位,剪刀差就是这么创造出来的。 只能庆幸DeepSeek还是坚持开源的,多少能给外面一口汤喝。
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这么说起来glm也算搞了百亿补贴了 只不过是开发者补贴glm🤣
回收旧代码,旧石山,助力程序员老哥增加收入 需要完整git记录,几万行的报价一万到两万人民币 三十万行到五十万行的报价五万到十万人民币 五十万行以上的可能可以到几十万人民币 项目有真实用户用过即可 最终实际价格以数据公司的渠道评估为准 七三开,你七我们公司三 提供数据清洗教程
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回收旧代码,旧石山,助力程序员老哥增加收入 需要完整git记录,几万行的报价一万到两万人民币 三十万行到五十万行的报价五万到十万人民币 五十万行以上的可能可以到几十万人民币 项目有真实用户用过即可 最终实际价格以数据公司的渠道评估为准 七三开,你七我们公司三 提供数据清洗教程
打个广告,我们也有合作的数据公司 目前在收ue和移动端代码(必须要有git完整记录) 如果有程序员老哥想赚外快的话(比如古早废弃不用的代码)可以联系我,一个高质量的项目能卖几十万人民币 七三分账,你七我们公司三 (觉得分配不合理随时沟通)
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我并没有觉得AI让人变得更拼体力了,现在是更拼谁能在短时间内做出高价值的决策。 因为大量Agent能不知疲倦地工作7×24小时干活,所有人都将体验到一将无能累死三军和目标歪了多做多错的教训。一个高质量的决策带来的Agent工作成果的收益远比你累死累活卷生卷死带来的收益大。 所以我一直在公司反复强调,别凑无意义的加班工时,有那时间不如思考一下怎么高质量指挥Agent。
这周团队里有一位成员离职了, 我们聊了很多,他离职的原因是现在很多打工人身上的缩影。送他下楼之后,我觉得我是在送未来我自己 他跟我说,有了近乎无限量的AI之后,做事情从拼经验和拼能力,变成了拼体力,比谁能卷能熬夜,所以觉得待不下去了 我想起了很多年前,我第一份工作的时候,组里有一位老大哥。再长的 log,他一眼扫过去,也能凭借经验看到关键词;再复杂的配置系统,他也都知道点哪里可以配。别人要花一个小时摸索还不一定搞得定的事情,他凭借经验,十分钟就能搞定 在今天,这类护城河已经不存在了。AI 在企业里几乎能做到一切的事情,几乎知道一切的事情。再长的 log,一个 context window 扫过去,可能几秒之内就能得到最准确的分析 作为中层管理越来越难做。不论问什么,问团队成员,你总能得到一堆看似非常正确、但是没法深究的回复。 当能力拉平了之后,一个 senior 的工资比 junior 将近高两倍有余,但做的事情、用的 AI 工具都一样。New Grad 能干到 12 点 1 点,我想我们大部分人可能都没这拼劲儿了 感慨有余,我也在思考。打工的日子可能真的到头了,我们需要为自己负责
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以后科技行业说不定将流行大墙理论 “如果你没有黑墙,那我不要跟你建立连接”🤣
个人持有无人机管制变严后,我觉得个人持有的算力后面大概率也会变严。 以前各种牛逼的安全大佬会顾忌自己已有的工作和资产所以不会肆无忌惮攻击政府和公司公网服务。但是现在各种强破甲低算力模型出来后,让一个有几万块钱的普通个人就能够对政府和企业的公网服务开展有效的攻击。目前距离这个限制条款加速推行可能只缺一个标志性事件了。 再加速一波就是赛博朋克2077的大黑墙时代了😇
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