实话说，我自己本身也是失业大军里面其中一个！但是在这里想表达最多的一点就是：失业，并不代表失去工作！也许，短暂的失业，能够让自己更加清醒，什么是宝贵的。

Hallmark 是一个面向 Claude Code / Cursor / Codex 的 Agent Skill，把「拒绝 AI 味设计」从审美口号变成可审计...

上一篇聊到工业AI落地卡在一个结构性矛盾上——AI供应商不对业务结果兜底，工厂缺乏AI工程能力，系统集成商的项目制逻辑跟这件事的探索性本质冲突。三方各有各的合理...

上一篇聊了几份工业AI方案的共同问题：技术架构很扎实，但信任机制、防错设计、责任边界这些决定落地成败的东西几乎缺失。文章发出来之后收到一条很有质量的反馈，核心观...

方案里写"Agent引擎立即启动故障诊断逻辑，结合预置的专家经验库与拓扑关联图谱，快速锁定硬件故障、配置错误或网络拥塞等根因"。听起来很全面，但维修工程师关心的...

前六篇从数据、成本、场景、技术路线几个角度聊了企业AI落地的问题。这一篇换一个视角——从一个具体项目的内部来看，做的过程中到底踩了哪些坑、想通了哪些事。

FDE在工厂车间做的就是这件事。工艺工程师知道良率为什么掉了，但你直接问他"你需要系统展示什么"，他说不清楚。FDE通过层层追问把它引出来：

最近看到报道，有公司宣称自己实现了"动态本体自进化"，并且用"AI-FDE模式"取代了传统的驻场工程师，只需少量工程师快速微调就能落地。言下之意：Palanti...

这个阶段的AI，能力很强，但使用门槛也很高。机器定义了交互规则，人来适应。会写提示词的人拿到好结果，不会写的人觉得"AI也就那样"。"提示词工程师"一度成为热门...

但这些判断都隐含了一个前提——有人能做出这些判断。谁来判断"什么实体是重要的"？谁来从业务决策者的直觉里提取出可建模的范畴？谁来把"这批货能不能按时到"翻译成系...

技能难不在"多"，而在"矛盾"——这些能力单独看都不稀奇，放在一起才是年薪50万的理由。

同事提交了个用户信息卡片，功能全对——头像有了，昵称有了，测试也过了。但我在评论区打了个问号，指着这一行：

日前，2025—2026赛季国际汽联电动方程式世界锦标赛(简称“FE”)上海站落下帷幕，速度与激情在雨中上演。

这就是我们打造 TRAE SOLO 的初衷——一个上下文工程师（Context Engineer）。它不仅仅是辅助你写代码，而是能够思考、规划、构建并交付完整功...

传统模式下，EVT阶段是产品经理和工程师的头脑风暴场：看竞品、拆样机、画草图、做估算，凭经验和直觉定义产品方向。

英伟达CEO黄仁勋最近：公司软件工程师的工作，正从"写代码"变成"教AI写代码"。

中后端（包括综合、DFT、物理设计 P&R、时序收敛等）在过去极其依赖资深工程师的手感和经验。例如，怎么摆放 Macro、如何规避拥堵（Congestion），...

去年为内部 Agent 平台搭 AI 网关的时候，初衷很简单：为了隔离不同的业务方接入，需要统一入口。多租户鉴权、模型路由、限流、SSE 流式转发——功能不复杂...

这八百个人里，有干了十几年的老工程师，有跟供应商吃了十年饭的采购，有闭着眼睛都能把产线调顺的生产主管。这些东西，不是图纸能写进去的。