如何用 AI 学得更快
这篇文章把工程师使用 AI 的方式分成三类：完全拒绝、工具化使用、主动学习。作者认为真正能借助 AI 加速学习的人，不会把 AI 当答题机，而是用它做即时反馈的练习场——提出假设、让 AI 验证或反驳、再从错误中修正理解。 文章还指出，高效使用者会把 AI 输出当作草稿而非结论，持续追问边界条件和反例，从而保持自己的判断力不流失。这是 O'Reilly 即将出版的《The Multiplier Mindset》一书章节的改写版。
Engineering Leadership
Engineering Leadership 是 Gregor Ojstersek 创办的周刊，帮助读者成长为更出色的工程领导者。
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收藏如何培养工程师的务实心态
<hr><p>本通讯由 提供赞助。</p><p><strong>下载用于评估AI智能体上下文质量的CAFE(S)框架</strong></p><p>AI智能体的有效性取决于其所依赖的上下文质量。全新的 框架为工程团队提供了一套实用方法，可在问题进入生产环境之前，诊断并提升上下文质量的五个核心维度。</p><p>您将学到：</p><ul><li>在各系统中统一评估AI智能体上下文的术语体系</li><li>识别并及早修复上下文缺陷的可操作模式</li><li>如何在不牺牲性能的前提下安全地扩展AI工作流</li></ul><p>感谢DX对本通讯的赞助。让我们回到今天的内容吧！</p><hr><h2>引言</h2><p>构建一个技术上完美的解决方案，并不意味着你正在打造正确的方案。</p><p>我见过许多工程师（包括我自己）花费数周甚至数月时间开发出一项技术上极为出色的产品，却最终发现，一个更为简单的方案就能带来相同甚至更好的效果。</p><blockquote>最优秀的工程师不仅懂得如何打造出卓越的解决方案，更清楚是否值得首先去开发它。</blockquote><p>在人工智能时代，这一点愈发重要。随着编码变得越来越简单、快捷，做出明智决策、理解权衡取舍并聚焦于真正关键事项的能力，也变得愈加宝贵。</p><p>而拥有务实的心态正是其中的关键所在。</p><p>在本文中，我将分享自己职业生涯早期犯下的一次错误，以及作为工程师培养务实心态的实用方法。</p><p>本文仅供付费订阅用户阅读，完整目录如下：</p><p>- 什么是务实的心态？<br>- 我曾因追求理论上的正确而非务实而犯下的错误<br>- 首先做对的事；其次把事做对<br>🔒 优先选择简单方案而非复杂方案<br>🔒 以权衡取舍的视角思考<br>🔒 使用“乏味”的技术打造优秀产品<br>🔒 习惯构建概念验证（PoC）…</p>
写工程领导力通讯 4 年学到的经验教训
作者发布 Engineering Leadership 通讯 4 周年纪念文章，回顾从 2022 年 10 月起步的经历。早期用 React + Gatsby 自建博客并托管在 Netlify，同时运营邮件通讯；因全职担任 Head of Engineering，维护自建博客占用大量时间，约半年到一年后停掉自建站，转向专注写作。 文章主题为 4 年写作经验总结与给 4 年前自己的建议，开头有 CodeRabbit 赞助植入，信息增量中等，适合工程管理与内容创作者阅读。
How to Develop a Proactive Mindset as an Engineer
This newsletter is sponsored by Archera. De-risk your multi-cloud spend with Archera Archera is an automated cloud cost management solution designed to maximize savings across AWS, Azure, and GCP, wit...
公司如何在行为面试中评估工程师的匹配度
<hr><p>本通讯由以下机构赞助<strong></strong>.</p><p><strong>发现更少。只有真正的风险。</strong></p><p>AI生成的代码可能会引入在拉取请求中容易被忽视的漏洞。</p><p>持续审查代码库中的复杂漏洞和安全风险，利用完整的代码库上下文跟踪数据流、依赖关系和超越最新差异的模式。</p><p>今天就在您自己的仓库上运行CodeRabbit Security吧。</p><p></p><p>感谢CodeRabbit赞助本期通讯。让我们回到今天的主题！</p><hr><h2>介绍</h2><p>大多数工程师都会投入大量精力准备技术面试，他们会练习解决许多leetcode类问题（是的，现在还在2026年），准备系统设计面试，以及其他类似的面试。</p><p>我过去面试高级+工程师职位时也非常关注这一点。</p><p>但很多人（包括我过去！）忘记了，技术面试只是为了确认一个人是否具备正确的知识和必要的技术技能。</p><p>但企业仍需回答以下问题：</p><ul><li>你会在这个角色中发挥作用吗？</li><li>你能在这种环境下表现好吗？</li><li>我们应该在什么级别聘用你？</li></ul><p>所有这些都由<strong>行为面谈。</strong>而且你必须在这方面表现好。</p><p>为了帮助我们准确了解公司在评估潜在招聘者的契合度和水平时，幸运的是，Steve Huynh 今天将与我们分享他在亚马逊近1000次面试中的见解。</p><p>让我们介绍一下我们的客座作者，开始吧。</p><h2>介绍史蒂夫·胡恩</h2><p>在亚马逊担任工程师近20年，逐步晋升为首席工程师。在此期间，他是亚马逊的“标准提升者”，为潜在员工主持了大量面试，同时也培训其他面试官。</p><p>今天，史蒂…</p>
如何成为人人都想与之共事的领导者
<hr><p>本通讯由以下机构赞助<strong></strong>.</p><p><strong>[网络研讨会]真正帮你节省时间的AI内容工作流程</strong></p><p>通过MCP将你的CMS连接到Claude听起来很简单。但真正将其扩展到能够提升内容产出且不增加人手的工作流程中才是难点。</p><p>更多的提示和更大的上下文窗口让AI能够访问你的内容，但没有结构来好好利用它。团队通过内容模型修正了这一点，使输出准确且适合发布。</p><p>从以下内容工作流程中学习：</p><ul><li>在不拖慢编辑日程的情况下，生成750+篇GEO内容</li><li>每篇博客节省20-30分钟，不需要新员工</li><li>把一个工作流程拆分成5个流水线，而不是一个让上下文窗破</li></ul><p>如果你想从AI中获得更多收益而不增加人手，这个项目值得你花时间。</p><p>感谢Hygraph赞助本期通讯。让我们回到今天的思考！</p><hr><h2>介绍</h2><p>我曾经相信，作为领导者，我需要了解一切。当我刚从高级软件工程师成长为团队负责人，带领五人团队时，我尽量承担最难的任务，完成最多的任务，掌控一切，同时周末也工作。</p><p>团队觉得我什么都想自己做，不信任身边任何人。这让我差点精疲力竭，被迫做出改变。</p><p>我有意识地开始更多地委派工作，赋能并信任我的团队。之后情况好多了。</p><p>作为领导者，你不是以个人贡献来评判，而是以团队和项目的成功为标准。所以，记住，让身边的人变得更好是你的首要目标。</p><p>既然我们已经明白了真正重要的内容，接下来我们将介绍六个你可以采取的行动，让你成为每个人都想合作的工程领导者。</p><p>这是一篇面向付费订阅者的文章，以下是完整的索引：</p><p>-…</p>
领导工程团队必须懂的几条核心定律
<hr><p>本通讯由以下机构赞助<strong></strong>.</p><p><strong>[网络研讨会]如何停止对经纪人进行“保姆”式</strong></p><p>代理可以生成代码。难的是把代码做对，符合你的系统、团队惯例和过去的决策。你最终会在修正循环中浪费时间和代币。</p><p>更多的MCP、规则和更大的上下文窗口让代理能够访问信息，但无法理解。领先的团队拥有上下文层，能够准确地为代理提供当前任务所需的信息。</p><p>观看：</p><ul><li>团队在AI成熟度曲线上卡住的地方以及为何常见的修复方法难以做到</li><li>上下文层如何解决质量、效率和成本问题</li><li>现场演示：同样的编码任务，有上下文层和没有上下文层</li></ul><p>如果你想最大化AI代理带来的价值，这款游戏值得你花时间。</p><p></p><p>感谢Unblocked赞助本期通讯。让我们回到今天的思考！</p><hr><h2>介绍</h2><p>重要的是要意识到，团队今天面临的许多问题并非新鲜事。我们已经在协调问题上挣扎，错过截止日期，指标不佳，采用“闪亮的新技术”已经有一段时间了。</p><p>这就是为什么理解康威定律、布鲁克斯定律、古德哈特定律、霍夫施塔特定律、阿姆达尔定律和阿玛拉定律等定律如此重要且真正永恒的原因。</p><p>值得一提的是，在当今人工智能时代，许多关键技能变得更加重要。随着建设速度的加快，更大的瓶颈变成了协调、沟通和良好领导力。</p><p>在今天的文章中，米兰·米拉诺维奇博士将分享领导工程团队需要了解的最重要法律。他还将分享这些法律的具体例子，分享他个人的经验。</p><p>让我们介绍一下我们的客座作者，开始吧。</p><h2>介绍米兰·米拉诺维奇博士</h2><p>他是Mi…</p>
如何建立靠谱工程师的声誉
这是一篇工程领导力的 newsletter，赞助位由 Nango 提供（API 集成工具，开源 11.7k stars，支持 MCP-ready 工具调用、认证、同步等）。 正文主题：如何让团队/经理认为你是靠谱、能交付的人。核心观点：靠谱不只是把事情做好，还要有意识地展示和沟通；要站在经理/利益相关者视角审视自己的行为。 文章列了十条建议，已公开部分包括：- 做你答应做的事- 很多成败取决于沟通质量- 给估算而不是瞎猜- 主动让经理知情- 承认错误；另有锁定会员内容（时间管理、优先级、专注时间、maker/manager 时间切换、番茄工作法、改进沟通、取消无效会议、学会说不、休假等）。 作者同时推广即将在 O'Reilly 出版的《The Multiplier Mindset》。整体偏职业建议和清单式内容，面向工程管理者与希望提升软技能的开发人员。
工程领导者如何应对公司政治
一名有13年以上工程行业经验的经理/工程领导者，以个人经历为线索讨论工程晋升后如何面对"公司政治"：新晋经理发现角色重心从写代码转向处理人际关系，需要同时应对其他经理、领导团队和自己下属，平衡多方利益。 文章从一个常见的"被邀请参加一个会议"场景切入，分享作者在晋升和带队过程中踩过的坑与教训。整体偏实用经验型长文，适合技术管理者和有晋升意愿的工程师阅读，但叙事较常规，缺少特别强烈的新观点或可争论判断。
如何成为一名优秀的教练和导师
O'Reilly新书《The Multiplier Mindset》节选，探讨技术领导者如何从"告诉"转向"教练式引导"，涉及Solutions Focus和CLEAR两个辅导模型。 内容主体需付费订阅，本篇为付费墙前的引流章节。
如何突破Senior工程师的职业瓶颈
<hr><p>本通讯由以下机构赞助<strong></strong>.</p><p><strong>你的下一个工程师可能不是人类</strong></p><p>编码代理提升个人生产力。Software Factory更进一步，它将你的SDLC转变为一个受控的生产系统，从积压到现有遗产中的发货变更。</p><ul><li>增加工程能力。自主智能体负责规划、建设、测试和监控。</li><li>让人类掌控。关键变更和发布都必须经过人类批准。</li><li>每一次工单都要改进。每次运行都能为工厂积累可重复使用的组织知识。</li></ul><p></p><p>感谢orq.ai感谢赞助本通讯。让我们回到今天的主题！</p><hr><h2>介绍</h2><p>当你确定了职业方向，无论是成长为员工工程师、架构师，还是成为经理后，下一个挑战是弄清楚如何真正朝着它迈进。知道自己想要什么很重要，但这只是第一步。</p><p>你还需要传达这个方向，积极为机会做好定位，我就是吃了苦头才明白这一点的。</p><p>成为高级软件工程师后，我并不清楚下一步该怎么走。因此，在一对一会议中，我对经理的未来职业发展说服力不大。</p><p>我其实没法告诉他们，因为我不知道。所以我的职业停滞不前，感觉撞墙了。我不知道具体需要提升哪些技能，因为我没有明确下一步该走什么。</p><p>至少对自己希望成长的方向有一定了解非常重要。我晋升为团队负责人，更多是运气和通过组织成功项目建立的信誉的结合。</p><p>有人问我是否有兴趣担任团队主管，当时的经理对我答应感到惊讶。</p><p>我本该和经理谈谈我的目标！</p><p>在本文中，你可以期待4条可行的建议，帮助你迈向下一步，并提出一个有说服力的提案，以增加你的成功机会。我将涵盖：…</p>
AI时代顶尖工程团队的不同之处
<hr><p>本通讯由以下机构赞助<strong></strong>.</p><p><strong>“优秀工程师”的标准变了，但你的招聘流程没有。</strong></p><p>一年前，使用AI编码意味着一次使用一个AI代理。现在则意味着同时协调3到5个代理，同时关注代码质量。</p><p>如果你的技术面试过程仍然只考纯语法，那你是在筛选一个已经不存在的职位。</p><ul><li>现场评审，由真人实时评审</li><li>评分：RL、RAG、能动发展和评估判断</li><li>基于两年前沿人工智能实验室工作积累</li><li>经过认证的资深和员工级工程师，拥有10+年生产系统的开发经验</li></ul><p>请查看G2i如何评估真实的工程判断：</p><p></p><p>感谢G2i赞助本期通讯。让我们回到今天的思考！</p><hr><h2>介绍</h2><p>今年里，我有幸与许多不同的人和团队交流，了解每个人的工作方式以及他们成功的原因。</p><p>我访问过旧金山的许多公司，并与来自世界各地的工程师和工程领导者进行了无数交流。</p><p>在今天的文章中，我分享一些见解，特别是关于精英工程团队与普通团队的区别。</p><p>本文分享的见解来自：</p><ul><li>OpenAI ChatGPT 工程主管</li><li>，OpenAI应用基础设施副总裁</li><li>， Anthropic平台工程主管</li><li>，Shutterstock 人工智能元数据与交付主任</li><li>，技术官，Weave</li></ul><p>我问他们的问题是：“是什么区别于精英工程团队与普通团队？”他们的回答已在本文中分享。</p><p>这是一篇面向付费订阅者的文章，以下是完整的索引：</p><p>- 精英工程团队专注于“外环”<br>- 明确北极星方向，并建立良好的衡量标准以…</p>
"球员兼教练"角色正变得越来越难
工程管理者、技术负责人和架构师越来越被期望既带团队又亲自写代码，这种"球员兼教练"模式正成为趋势。AI本应让技术工作更轻松，但实际上反而增加了复杂度。 文章分析了这一角色转变的原因，并为领导者和从业者提供建议。
好文化才是最大的生产力杠杆，不是AI
<p>本通讯由以下机构赞助<strong></strong>.</p><p><strong>[网络研讨会]如何停止对经纪人进行“保姆”式</strong></p><p>代理可以生成代码。难的是把代码做对，符合你的系统、团队惯例和过去的决策。你最终会在修正循环中浪费时间和代币。</p><p>更多的MCP、规则和更大的上下文窗口让代理能够访问信息，但无法理解。领先的团队拥有上下文层，能够准确地为代理提供当前任务所需的信息。</p><p>观看：</p><ul><li>团队在AI成熟度曲线上卡住的地方以及为何常见的修复方法难以做到</li><li>上下文层如何解决质量、效率和成本问题</li><li>现场演示：同样的编码任务，有上下文层和没有上下文层</li></ul><p></p><p>感谢Unblocked赞助本期通讯。让我们回到今天的思考！</p><h2>介绍</h2><p>这个问题我已经思考了很久。现在似乎一切都围绕着“AI”、“AI工具”、“AI生产力”展开。</p><ul><li>“你需要用这个AI工具。”</li><li>“你需要使用这个AI工作流程。”</li><li>“你的工程师用AI的生产力应该是2倍、5倍，甚至10倍。”</li></ul><p>我理解这一点。人工智能正在改变我们构建软件的方式，我自己也每天都在使用人工智能工具。</p><blockquote>但我们过于关注AI工具本身，却忽视了工具使用的环境。因为有比AI工具更重要的东西，那就是伟大的文化。</blockquote><p>在我13+年的工程行业职业生涯中，我见过糟糕文化带来的负面影响，也见过良好文化带来的积极影响。作为工程师和工程经理，我自己也感受到了，当各部门整天互相指责问题时。</p><p>所以，我坚信一切都始于良好的文化，我将在这篇文章中详细告诉你。</p><p>开始吧！</p><h2>“现在有了人工智能，…</h2> 
Redis 如何构建 AI 原生工程团队
Redis 杰出工程师 Eric Sammer 分享了团队构建实践。公司采用 3-4 人 pod 结构，每 pod 设功能负责人，工程文化围绕性能展开。团队在追踪 AI token 消耗，但衡量投入产出比仍是难点。
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Shutterstock 从图库公司转型为 AI/ML 驱动企业，其 AI 元数据与交付总监 Jefferson Frazer 分享了工程团队构建思路。文章涵盖 AI-native 团队的组织结构、工程师如何使用 AI、提示词写作建议、token 花费追踪方法，以及精英工程团队与普通团队的核心差异。 部分内容为付费订阅专享。
如何判断你的经理是否真的优秀？
前Yelp工程经理Ryan Murphy用20年经验谈如何识别好经理。文章提到Conway定律，强调组织沟通文化对产品质量的影响，好经理对工程师工作体验有决定性作用。 内容在介绍嘉宾时截断，未展开具体判断标准。
OpenAI的前置部署工程师团队：从2人到140人的组织扩张
OpenAI去年组建FDE团队，从2人扩至约140人，另设OpenAI Deployment Company（约200人）专注客户落地。FDE团队介于GTM与产品研究之间，约50%时间驻场客户侧，负责收集用例反馈并反哺产品。 文章基于对全球FDE负责人Colin Jarvis的访谈，涵盖招聘、入职、成功要素及转岗准备。
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How to Become an Engineering Multiplier Using AI
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