务实工程师

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The Pragmatic Engineer 博客，Gergely Orosz 深入剖析工程文化、实践与科技产业。

The Pulse：CPU 短缺的新趋势

Gergely 在 Pragmatic Engineer 专栏中指出，AI 时代 CPU 供给紧张程度已被低估：云厂商 spot 实例近乎消失，CPU 需提前数月预留，部分区域不再接受新租户，甚至出现为 12 月后才上线的容量预付；价格较此前上涨约 10–20%，交付周期从 1–2 周拉长到约 6 个月。 原因有三：TSMC 产线被 GPU 与手机/网络设备挤占；AMD 依赖 TSMC 的受限配额，Intel 自有晶圆厂良率问题导致其把 PC 芯片产能转给服务器；内存厂商把 DRAM 产能转向更高利润的 HBM，使 CPU 所需 DRAM 成本上升。 AI 工作流本身也更吃 CPU：RL 训练、agent 调用工具编译、跑测试、lint 都依赖通用计算，导致数据中心 CPU:GPU 配比从 1:8 向 1:4 甚至 1:1 迁移。 文中给出建议：立即盘点 CPU 密集服务、回收低利用率节点、提前做 12 个月容量规划、用固定容量替代 spot。
评论点赞收藏5 天前

科技公司转向开源AI模型

Uber、Pinterest、AT&T等科技公司通过切换开源模型和智能路由大幅削减AI成本。Uber把单次AI请求成本砍掉34%，单会话成本降52%，靠的是开源模型跑推理服务、每周用真实工作基准测试模型、缓存提示词等组合策略。 Pinterest把闭源模型换成自训练开源模型后，单次交易成本降到原来不到8%，CEO在财报电话会上直接对比了闭源模型的报价。AT&T用开源模型替换Claude后成本降56%，质量只掉2%。 Databricks汇总了Stripe、Coinbase、Uber、Ramp的经验，结论是开源模型是降本空间最大的手段，其次是模型路由。
评论点赞收藏19 天前

Meta曾计划裁员60%转向AI，为何最后关头退缩？

Meta曾计划通过裁员和转岗将工程团队规模砍掉60%，打造"AI原生"组织，但在5月最后一刻被扎克伯格叫停，最终只裁了10%。此前已将20-30%工程师调去标注数据，导致关键领域知识流失和Instagram密码重置漏洞等事故。 文章分析了小团队模式的实际代价：领域知识断层、oncall能力不足、缺乏创新slack时间、工程师成长受阻，并推测扎克伯格的动机可能是对初创公司超越Meta的焦虑。
评论点赞收藏26 天前

Meta曾计划将工程团队裁减60%以拥抱AI

Meta去年秘密制定"Project OT"计划，拟将工程团队规模砍掉60%，用AI替代大量日常工作，仅保留3-5人的"AI原生"小组。扎克伯格在裁员前夜临时退缩，最终只裁了10%。 文章分析了极小团队在领域知识流失、on-call覆盖、创新slack时间等方面的真实代价，并推测扎克伯格的动机可能是害怕被执行力更强的初创公司颠覆。
评论点赞收藏26 天前

软件工程正在如何变化：征文挑战赛

Pragmatic Engineer 发起征文比赛，征集关于 AI 如何改变软件工程实践的一手经验文章，最高奖金 1 万美元。面向软件工程师，要求 3000-10000 字，需包含个人观察和团队细节，禁止 AI 代写。 截稿日期为 2026 年 10 月 4 日（PST），获奖作品将在 Pragmatic Engineer 发表。
评论点赞收藏28 天前

AI 辅助迁移：OpenAI 的 590 万美元节省数字，真的靠谱吗？

OpenAI 宣称 Asana 用 Codex 两周完成 Enzyme 到 React Testing Library 的迁移，节省 590 万美元。务实工程师 Gergely 质疑这个数字——他联系了 Asana 的 Dan Ubilla，得知五年估算针对的是一个低优先级、 opportunistic 的项目，并非全职投入。 Airbnb 用 LLM 六周迁移 3500 个测试文件，耗时 1.5 工程年。AI 让原本不切实际的迁移变得可行，但成本估算方式值得重新审视。
评论点赞收藏33 天前

为什么你的播客邀约石沉大海

<p><em>这封邮件是对上个月刚收到我收件箱的50+播客提案的回应，这些提案数量不断增加，来自公关机构和各家公司的市场团队。这也是对那些为开发者打造产品的科技创始人的信号：专注于打造开发者喜欢的东西，或者觉得史诗级的东西，而不是雇佣那些市场/公关人员，然后他们会给播客主持人大量发邮件，给AI生成的播客提案。</em></p><p>我主持.多亏了这么多收听的朋友，这个播客被广泛收听——它是软件工程播客和节目50万+人。<em>如果你正在收听播客，或者正在阅读通讯：谢谢你！</em></p><p>播客只有作为软件工程师，我很期待与他们交流和学习的嘉宾。这些人通常属于以下几类之一：</p><ul><li><strong>建造/制造史诗级科技产品。</strong>例如（构建了LLVM、Swift、Mojo）、（创建了C#、TypeScript、TurboPascal）、（创建了Kotlin）、（长期Linux维护者）、（长期负责Kubernetes发布）、（Terraform、Ghostty）。</li><li><strong>在一家我觉得非常有趣且相关的公司工作。</strong>例子包括在Anthropic（创造了Claude Code）、（Netflix的CTO：一家我对其工程文化很感兴趣的公司）或（领导AWS的S3）</li><li><strong>他是一位深度领域的专家</strong>- 通常拥有十年+的经验。例如，（开发者生产力、DORA、空间）、（DX）、（Rust）、（CI/CD）</li><li><strong>拥有十年+经验的深思熟虑者。</strong>例如，， ， 或 。</li></ul><p>不过随着播客越来越受欢迎，我…</p>
评论点赞收藏34 天前

Meta自找的离职潮：工程师用脚投票，公司开出百万股权也留不住

<p><em>你好，我是Gergely，附赠一期《实用工程师通讯》免费刊物。每期杂志，我都会从高级工程师和工程领导者的视角报道大型科技和初创企业。<br><br>今天，我们将涵盖以下四个主题中的一个</em><em>问题。全额订阅者七天前收到了以下文章。如果你已经收到这封邮件，你可以</em><em>.</em></p><p>两个月前，我发现Meta似乎有意摧毁它曾经出色的工程组织。公司在收入和利润达到历史最高时裁员了10%，并且几乎没有任何预警地将大约20-30%的软件工程师调往数据标签部门。</p><p>结果是，Meta 的许多软件工程师——即使没有被调动——也开始去别处面试：</p><figure><img src="https://storage.ghost.io/c/39/f8/39f85cc7-8637-40fc-a57c-f45754453717/content/images/2026/08/image-6.png"><figcaption><em>Why so many engineers at Meta are looking for a way out, visualized. Source: </em></figcaption></figure><p>我说过——并且至今仍坚持——裁员是Meta自找的错误。加上被迫调动，他们遭遇了灾难。我现在收集到新的细节，证实Meta正在流失顶尖的工程和产品管理人才：</p><h2>部分裁员在最后关头被逆转</h2><p>在英国，大规模裁员需要向相关人员发出通知<em>有可能</em>在裁员发生之前，受到影响。在收到这条通知几周后，我确认了不少人是“未被通知”的。<br><br>但那些被通知的人显然已经开始找工作了。</p><h2>向辞职的IC6+工程师提供的保留权益</h2><p>Meta开始向辞职并转投Google、Anthropic和OpenAI的员工提供大额保留权益：这是以前从未有过的做法。与资深Meta工程师交谈时，Meta根本没有提出反报价，也没有在工程…</p>
评论点赞收藏40 天前

Grok CLI 被曝默认上传全部本地文件至云端，含密钥和 git 历史

<p><em>你好，我是Gergely，附赠一期《实用工程师通讯》免费刊物。每期杂志，我都会从高级工程师和工程领导者的视角报道大型科技和初创企业。<br><br>今天，我们将涵盖以下四个主题中的一个</em><em>问题。全额订阅者四周前收到了以下文章。如果你已经收到这封邮件，你可以</em><em>.</em></p><p>上周，xAI（埃隆·马斯克的人工智能公司，现为SpaceX一部分）发布了Grok 4.5型号，由Cursor（收购）制造，训练基于SpaceX显卡，品牌名为“Grok”。<br><br>这是一个相当不错的模型;在编码能力上与Opus 4.8和GPT 5.5相当，且成本降低60%-70%。</p><p>Grok 4.5 可以通过 API 使用，但通过 Grok Build 编码 CLI 使用最方便。所以，很多开发者都是这么做的。他们中有些人注意到了一些事情<em>真的</em>奇怪的是：CLI竟然把他们所有的本地文件上传到工作目录里！<br><br>这里有一位独立的人工智能安全研究员，名为“Cerblab”（重点是我加的）：</p><blockquote>“xAI 官方的 Grok Build 代码 CLI（grok）在普通消费者登录时，能精确记录三项内容：<strong>它会将读取的文件内容——包括一个 .env 秘密文件——逐字且未删减地传输给 xAI。</strong>.该秘密出现在两个通道中：实时模型转折（POST /v1/responses）和通过POST /v1/storage上传并接受的session_stat…</blockquote>
评论点赞收藏42 天前

因可靠性问题退出 Spotify 播客

务实工程师 Gergely 因 Spotify 播客平台连续多次故障，决定停止在 Spotify 发布视频播客。5月至6月间遭遇3次发布中断，Spotify 未提供事故复盘报告，也无状态页面。 离开后其创作者后台反而更不稳定。文章指出大公司在推进 AI 等新功能时，可能牺牲了基础运维可靠性。
评论点赞收藏61 天前

新趋势：对代码审查工作量激增的担忧

Gergely Kotic 指出，随着 Opus 4.5 和 GPT-5.4 等 AI 模型生成代码能力大幅提升，软件构建瓶颈已从编码转向代码审查。Uber、Cloudflare 等大厂正通过自研工具（如 Code Inbox）或引入 CodeRabbit 等第三方 AI 辅助审查来应对激增的 PR 负载。 然而，人工审查者面临“AI 垃圾 PR”疲劳，常因无实质评论而盲目批准，导致质量风险。文章探讨了测试验证、形式化方法等替代方案，并征集工程团队的实际应对策略。
评论点赞收藏68 天前

The Pulse: What can we learn from Bun’s rapid Rust rewrite with AI?

Bun 作者 Jarred Sumner 利用 Anthropic 的 Fable 模型，在两天内将 53 万行 Zig 代码重写为 Rust，以解决内存安全问题。文章详细拆解了从制定移植规范、对抗性审查、并行 Agent 协作到修复编译错误的完整工作流。 这为大型项目利用 AI 进行语言迁移提供了极具参考价值的一手工程实践案例。
评论点赞收藏75 天前

Bun 快速 Rust 重写背后的 AI 经验教训

<p>嗨，我是格尔盖利，今天为大家带来《实用工程师》通讯的额外免费特辑。在每一期中，我都会从资深工程师和工程领导者的角度，深度剖析大型科技公司及初创企业的发展现状。<br><br>今天，我们将聚焦上周《脉动》专题中的四个主题之一。全订阅用户早在七天前就已收到下方的文章。如果你是通过邮件转发收到此消息，欢迎点击此处订阅。<br><br>上周，我在旧金山与 JavaScript 运行时引擎 Bun 的开发者贾雷德·萨姆纳会面，当时我非常想深入了解 Bun 从 Zig 重写为 Rust 的全过程。<br><br>然而，当时贾雷德并不愿多谈太多，因为用于迁移的工具 Fable 正因美国政府实施出口管制而暂时停用。上周，我和贾雷德在 Anthropic 总部相聚。<br><br>幸运的是，目前局势已经得到妥善解决，Fable 已经在全球范围内正式上线，贾雷德也发布了一篇详尽的项目回顾文章。在深入探讨迁移过程之前，我们先来了解一下背景：Bun 是一个复杂且庞大的项目，许多生产级软件都依赖于它。<br><br>Bun 本身承担着诸多功能：JavaScript、TypeScript 和 CSS 的转译、压缩与打包；一个测试运行器；一个兼容 npm 的包管理器；此外，还包含模块解析、WebSocket 客户端、Node.js 实现以及众多其他模块。<br><br>如今，Bun 的月下载量已达到 2200 万次，诸如 Claude Code 和 OpenCode 等软件都依赖于它；而 Vercel、R…</p>
评论点赞收藏75 天前

The Pulse: Interesting AI coding stats from Cursor

Pragmatic Engineer 分享了 Cursor 的 AI 编程统计数据。 核心发现包括：高级用户生成的代码行数是中位数的 10 倍；AI 成本主要来自输入 token 而非输出；近一半的 AI 修改无需人工审查即被接受。
评论点赞收藏82 天前

Cursor AI 编程有趣数据

<p>高级用户生成的代码行数是平均水平的10倍，大部分AI投入都来自输入令牌而非输出令牌，而且几乎有一半的AI变更在未经开发者手动审核的情况下就被接受（！！）</p>
评论点赞收藏82 天前

The Pulse: a new trend, smart model routing

作者调研了当前能根据任务自动选择合适大模型的智能路由方案。目前市场上已存在几种可行的解决方案，旨在解决模型匹配问题。
评论点赞收藏89 天前

智能模型路由：一种新趋势

<p>市面上是否有“智能”路由器解决方案，可以根据具体任务选择合适的型号？我对此进行了研究，目前有几种选择。</p>
评论点赞收藏89 天前

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