The Peterman Pod

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分享技术人的真实职业故事，由前 Instagram 高级工程师主持。

Amazon 副总裁：关于职场政治的疑问，但它们正变得越来越黑暗 | Ethan Evans

The Peterman Pod 第 68 期，嘉宾为前 Amazon VP Ethan Evans，时长 3 小时 7 分。围绕"职场政治逐渐变黑"这一主题，逐条回答 20+ 个常见困境：如何为成果争取署名、沉默者如何获得可见度、如何防止他人抢走自己的项目、如何拒绝烂项目、经理挡路怎么办、如何"解雇"不称职的上司、防同级拆台、所有人擅长政治时怎么办、Bezos 因帝国扩张烧掉他的经历、如何保住编制、裁员时如何避免负面观感、如何培养高管气场、自然社交、向高层 networking、学习隐藏激励、HR 幕后的运作、他是否曾为上位而"烧人"、给讨厌政治的人的建议、权力动力学书单（《48 条权力法则》等）、以及如何"速通"职业成长。属于一手职场经验访谈，话题贴近工程师/产品/管理层，但缺乏具体数据或反直觉结论，讨论入口主要来自"如何操作"本身。

收藏2 天前

OpenAI 与 Meta 资深工程师（IC9）：技术职业巅峰背后的心理 | Philip Su

Peterman Pod 与 OpenAI/Meta 资深工程师 Philip Su 的 44 分钟访谈。Su 曾在 Meta（Facebook）和 OpenAI 快速晋升至 IC9（Distinguished Engineer）级别，本期聚焦技术职业"巅峰"背后的心理机制与高压状态。话题包括：IC9 之后的成长路径、为何主动请求不晋升、维持 IC9 绩效的困难来源、晋升之外什么真正驱动他、他认为职业建议的局限性、实现 FIRE 之后的动机来源、意义感与满足感，以及推荐的书（Four Thousand Weeks）。内容偏职业心理与个人经验，适合关注高阶 IC 角色、晋升瓶颈、动机管理的技术读者。

收藏9 天前

Casey Muratori：计算机历史中的意外发现与坏代码从何而来

The Peterman Pod 与 Casey Muratori 的 2 小时访谈。Muratori 复盘了计算机史上令他意外的发现，包括 Dijkstra 写 Go To Considered Harmful 前后的个人情绪、一封著名的傲慢信件背后的人际恩怨；剖析了一个持续 35 年的工程错误如何发生（"The Big OOPS"）；并指出"干净代码"与性能之间的冲突，给出他如何写高性能代码的实践。他还解释坏代码真正来源于哪里、为什么他认为"先写设计文档再写代码"是坏主意，以及他心目中软件工程里唯一不可违背的原则。后半段是他的个人经历：为什么没去大厂、早入创业公司的利弊、游戏工程像什么、为什么阻止递归是合理的，以及他对 vibe coding 是否损害行业的判断。对关注性能、工程文化和语言设计争论的读者有较强信息量，但属于播客访谈，讨论入口偏"听完再说"。

收藏16 天前

Anthropic 的工程实践与未来工程趋势

Anthropic 工程师 Thariq Shihipar 分享 Claude Code 团队如何构建产品。团队移除了 80% 的 Claude Code 系统提示词，通过循环工程（loop engineering）迭代优化模型效果。自动化变更比例、计算机使用能力、计算资源利用是讨论重点。行业正从单一模型竞争转向工具链和工程实践竞争。

收藏23 天前

Scala 创造者访谈：编程语言对比与 AI 的影响

Peterman Pod 播客访谈 Scala 创造者 Martin Odersky，讨论 Rust、Zig、Python、Scala 等语言设计差异，以及 AI 将如何影响编程语言和工程师需求。页面提供完整时间戳和转录链接。

收藏30 天前

Sergey Levine谈人形机器人现状与中国未来预测

Sergey Levine预测人形机器人未来几年将实现重大突破。Physical Intelligence联合创始人、伯克利教授Sergey Levine在播客中讨论了人形机器人现状、中国机器人生态、数据策略，以及OpenAI或Anthropic进入机器人领域的可能性。话题涵盖泛化能力验证、与Waymo的差异、架构热点、AI安全，以及Boston Dynamics为何不再引人注目。

收藏37 天前

TypeScript 之父：编译器重写为 Go 后提速 10 倍，AI 不会取代软件工程师

TypeScript 和 C# 之父 Anders Hejlsberg 谈 TypeScript 编译器为何从 JavaScript 重写为 Go，以及 AI 对软件工程的影响。TypeScript 7.0 通过 Go 重写实现 10 倍编译速度提升，同时 Hejlsberg 认为 AI 不会取代软件工程师，LLM 更适合处理大规模代码迁移。

收藏44 天前

Lean 创造者：手写数学将被彻底改变

Lean 和 Z3 定理证明器创造者 Leonardo de Moura 访谈，讨论 LLM 结合形式化验证将如何根本性改变软件编写和数学研究方式。Lean 已协助完成 Liquid Tensor Experiment 等数学突破，访谈涵盖形式化验证何时值得投入、与证明助手的区别，以及 Lean 未来发展方向。

收藏51 天前

Creator of Lua: Scripting, Programming Languages, Predictions | Roberto Ierusalimschy

收藏58 天前

Turing Award Winner: Early AI, LLM Predictions, Causality | Judea Pearl

收藏65 天前

OCaml 之父：函数式编程、形式化验证与编程语言未来

OCaml 之父 Xavier Leroy 访谈，深入探讨 OCaml 与 Rust 的性能差异、手动内存管理的优势、类型推断原理、多核支持难点，以及形式化验证在软件安全中的应用。同时讨论了 LLM 生成代码的风险及其对编程语言未来的影响。

收藏72 天前

图灵奖得主David Patterson：TPU与GPU、CPU之争，计算机架构与RISC/CISC

图灵奖得主David Patterson深度访谈，涵盖计算机架构核心议题：RISC与CISC的历史演变与现状、编译器在硬件设计中的角色、GPU与TPU的性能对比及摩尔定律的终结。此外还讨论了GPU基准测试陷阱及职业生涯建议。对于关注底层硬件原理、AI芯片架构及计算机科学历史的工程师而言，这是一份极具信息量的一手资料。

收藏79 天前

图灵奖得主：NSA、公钥密码学与加密战争

图灵奖得主马丁·赫尔曼讲述公钥密码学诞生始末，包括其工作如何因违反当时美国法律而被迫转入地下，以及“加密战争”的历史背景。对于理解现代信息安全基石、密码学演进及科研与监管冲突极具参考价值。

收藏86 天前

MIT复杂性理论学家：为什么你在LeetCode和SAT上能做得比“最优”更好

MIT教授Ryan Williams深入探讨计算复杂性理论，指出LeetCode上的“最优解”往往不是理论极限。他讲解了细粒度复杂性、P vs NP的强化版本以及SAT求解器的实际表现。对于从事算法研究和底层系统开发的工程师，这提供了超越面试技巧的理论视野，理解算法性能瓶颈的真实物理限制。

收藏93 天前

OpenAI Eng & Dev Tools Founder: How Software Engineering Is Changing | Charlie Marsh

收藏100 天前

Google DeepMind 预训练主管：如何进入前沿 AI 实验室

Google DeepMind 预训练负责人 Vlad Feinberg 分享如何进入顶级 AI 实验室。内容涵盖前沿实验室所需的技能、AI 研究与工程的差异、关键领域、自我营销策略以及给工程师的具体建议。包含 Jeff Dean 的轶事和 Gemini 的开发故事，提供了一手职业指导和技术洞察。

收藏107 天前

Haskell 联合创始人访谈：函数式编程、类型思维与“无用”语言的真相

Haskell 联合创始人 Simon Peyton Jones 深度访谈。核心观点包括：1. Haskell 并非无用，而是其设计理念（如纯函数式、类型系统）深刻影响了主流语言（Rust, Swift, Kotlin 等）。 2. 函数式编程的劣势在于学习曲线陡峭和特定硬件优化不足，但优势在于并发安全和代码可推理性。3. 讨论了类型系统的本质，以及为什么 Haskell 编译器如此强大。 4. 对 LLM 生成代码的看法：LLM 擅长模式匹配，但缺乏对深层类型逻辑和抽象的理解，因此 Haskell 这类强类型语言在 AI 时代可能更具挑战性但也更有价值。 5. 编程语言设计的哲学：避免过度成功，保持语言的纯粹性和表达能力。

收藏114 天前