2026-第八周

该周报主要为各个地方内容的汇总整理

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工程成熟度即所需——nilenso 博客

构建可靠 AI 应用的关键在于工程成熟度，而非模型选择或提示技巧。它强调通过文档化、测试、可观测性和评估等传统软件实践，建立系统化流程来持续发现和改进 AI 系统行为，从而实现快速迭代与可靠交付。

• 📝 工程成熟度指团队通过短期决策确保长期可靠交付的能力，对 AI 应用而言，这意味着构建支持“发现”而非“设计”的基础设施。
• 🔄 AI 工程是经验性的，无法通过演绎推导最佳方案，必须依赖结构化实验来发现有效的提示、工具架构和用户交互模式。
• 📊 可观测性不是后期功能，而是发现过程的仪表盘，需记录完整的 LLM 交互、用户会话追踪和上下文内容，否则调试如同盲人摸象。
• 🧪 评估（Evals）是 AI 应用的遥测系统，通过测试用例和评分机制记录团队发现、定义产品行为，并防止回归。
• 🗂️ 数据集是积累“有效与无效经验”的核心资产，而非单纯训练材料，需随产品迭代不断丰富。
• 🪜 工程成熟度分为五级：原型（混乱依赖个人经验）、文档化可重复流程、规范测试验证、系统化测量、持续优化飞轮。
• 📚 文档（PRD、技术设计、ADR）是仅次于代码的重要产出，为团队和编码代理提供上下文与项目记忆。
• 🚀 持续部署应自动化且无风险，频繁小批次发布才能快速定位问题，支撑 AI 所需的快速实验循环。
• ⚙️ AI 应用仍需测试确定性部分（工具实现、API 集成），避免因聚焦 LLM 而忽略基础代码质量。
• 🔁 成熟团队构建“飞轮”：部署→观察用户交互→识别成败→更新评估集与案例库→改进系统，形成持续强化循环。

升职的秘诀 | 比约格

晋升的关键在于先赢得情感上的信任，再以实际表现佐证。公司通常要求员工在晋升前已承担下一级别的工作，但明确的职级标准往往难以界定。即便遵循所有规则，晋升决策仍常基于信任感；若未获晋升，反思信任缺失可能比纠结规则更重要。虽然存在因偏好、机遇等非信任因素晋升的情况，但这往往带来后续问题。若无晋升机会，可专注个人成长或通过基础工作逐步建立信任。

• 🎯 晋升本质是情感决策：如同陪审团凭情感裁决后寻找证据支持，晋升也需先赢得信任，再提供工作证明
• 🤝 建立信任方式多样：可通过承担更大项目、提升工作能见度、专注完成关键任务或改善沟通等方式实现，需根据自身情况选择合适策略
• 👁️ 能见度与政治的平衡：若优秀工作未被知晓，需主动展示甚至参与办公室政治；若已被认可但被视为阻碍，则应专注本职避免纷争
• 📈 普遍采用“提前胜任”晋升模式：员工需先展现下一职级能力（如 L2 完成 L3 工作）约六个月，晋升实为对已有表现的追认
• 📊 职级标准存在模糊性：即便有职业阶梯文件，对“大型项目”“深度理解”等概念的定义仍依赖主观判断
• 🔑 信任常比规则更重要：九成情况下获得信任即获晋升，规章制度多用于合理化已做出的情感决策
• ⚠️ 非信任晋升的风险：因 CEO 青睐、岗位空缺或资历获得的晋升可能引发后续问题，如能力不匹配或重大失误
• 🌱 无机会时的应对策略：在公司停滞时可考虑离职，也可转向个人成长或通过基础工作积累信任资本
• 👥 关键信任对象：直属上司最为重要，其次包括部门负责人、高管及拥有软权力的意见影响者
• ⚖️ 复杂制度的双刃剑：过度细化的晋升标准可能被忽视，反而加剧偏见，且易陷入教条主义（如用时间分配衡量战略价值）