35岁程序员站在人生十字路口，如何抉择职业发展之路？

这篇文章没有实质性内容，单纯的发泄下焦虑情绪 今天是我虚岁35的生日。 去年7月，我参加了一场线下活动，主题是"35岁以后职业发展的问题"。当时Claude Code已经出现了，但没人把它当真正的生产力工具。谁能想到2026年1月之后，整个世界都变了。 35岁，对程序员来说是一个很微妙的时间点。不是说35岁就一定不行了，而是你开始明显感觉到变化。精力确实不如二十七八岁的时候，连续加班之后恢复得更慢，晚上看技术文档看着看着就走神了。 学习能力也在变钝。新框架新工具层出不穷，年轻人半天就能上手的东西，我可能要琢磨一两天。 但这些还不是最让人难受的。最难受的是一种模糊的恐惧：你不知道自己积累的那些东西，到底还有多大价值。写了十几年代码，带过项目带过团队，这些经验在AI面前值多少钱？ 说实话这个问题我想了很久，没有答案。那种感觉就像你站在一个分叉路口，但路牌被雾遮住了，你看得见轮廓但看不清方向。 但AI出现之后，突然世界就变了想法变了。老程序员积累的经验、思路、判断力，反而成了AI时代最稀缺的东西。年轻人学工具快，但工具解决不了"做什么"和"为什么做"。这些问题靠的是经验。 不是AI不强，AI很强。但AI需要方向，需要判断，需要一个人告诉它什么是对的什么是重要的。这些东西不是学几天就能掌握的，是要用十几年的实战去攒的。 泡沫 近期我重点在做企业的AI-native转型。过程中领导问了一个很尖锐的问题：窗口期过了，成本更高、客单价更低，怎么办？ 我当场就想到了一个类比。 英国1846年，议会通过了263项铁路建设法案，总投资约2.5亿英镑，接近当时英国GDP的一半。查尔斯达尔文、约翰斯图亚特密尔都把积蓄投了进去。然后泡沫破了，1846到1850年铁路股价平均下跌85%。号称"铁路王"的George Hudson因欺诈被起诉，大量中产家庭血本无归。 但1840年代建设的铁路，占今天英国铁路网络的90%。 互联网泡沫也一样。1999年美国风投总额约1,123亿美元，纳斯达克2000年3月触及5,048点，然后崩到1,114点，下跌78%，大约1亿个投资者损失了5万亿美元。Pets.com请超碗广告、搞袜子木偶推广，9个月后停业。Webvan烧了8亿美元建配送中心，股价从80亿美元市值跌到每股6美分。 但亚马逊、Google、eBay活下来了，定义了后面二十年。Marc Andreessen后来说："我想不出那个时代的任何一个想法，今天不在工作。" AI现在也在走这条老路。2025年全球AI投资总额2,110亿美元，比2024年增长85%。投资与收入比大约16:1，每投入16美元才产生1美元收入。Sam Altman自己都承认"投资者对AI过度兴奋了"，Ray Dalio说"我们跟1998-1999年非常相似，人们在混淆成功与投资"。 你看看现在的行业就知道了。随便一个产品恨不得都要加"AI驱动"四个字，好像不加AI就不配做生意。投资人追着AI项目跑，企业追着AI概念跑，媒体追着AI话题跑。但你如果剥开这层包装去看，大部分所谓AI产品就是把API套了个壳。能解决真实问题的少之又少。 我不是说AI不行。AI当然行，我自己每天都在用，比谁都清楚它能干什么。但这个行业现在的状态，就像一个刚学会开车的人在高速公路上狂飙，油门踩到底，连刹车在哪都没搞清楚。大家都在赌自己不是最后一个接盘的。 和互联网泡沫不同，AI巨头确实在产生真实收入。OpenAI 2025年收入142亿美元，英伟达2026财年营收2,159亿美元。泡沫大概率会以渐进式估值调整而非突然崩溃的方式到来。Gartner 2025年的报告显示，生成式AI已从期望膨胀峰值进入幻灭低谷期。 我的判断是：AI泡沫会破。现在涌进AI的热钱太多，预期过高，一旦发现AI能力很强但没有那么强，泡沫就会开始退潮。但泡沫破灭之后，AI作为基础设施不会消失。 回过头看，领导问的这个问题，跟我去年面对"35岁职业生涯"那个问题，其实是一回事。去年我在焦虑年龄带来的可替代性，觉得天要塌了。结果AI一出，焦虑没塌，反而被拆成了一条清晰的路。现在领导在焦虑窗口期过后的成本和客单价，但我判断等泡沫退潮、真正的AI时代来临，这些问题大概率也不是问题了。 很多事情就是这样，你觉得它是危机的时候，也许正是转机。你觉得它是末日的时候，也许只是旧时代的终点和新时代的起点。 所以不管是个人还是组织，在泡沫破灭之前，该做的是打好自己的基础，把AI稳定地用起来。这就是我在未来一年需要推动组织去做的事。 先把自个儿搞定 我是2025年下半年开始认真用AI的。最早就是当工具，写文档、查资料、做代码审查，从手头最具体的工作开始替换。 刚开始效果一般。AI给的方案经常不对路，写出来的代码要改半天，有时候还不如我自己写。那段时间我其实挺怀疑的，觉得这玩意儿可能也就是个高级搜索引擎，离"改变世界"差着十万八千里。说实话差点就放弃了。 转机出现在我学会了一件事：给AI足够的上下文。 举个例子，以前我让AI帮我写一个技术方案，它会给我一个泛泛的框架，什么"需求分析、技术选型、架构设计、实施计划"，跟模板似的，没什么用。后来我把项目的背景文档、团队的技术栈、之前类似项目的经验总结都喂给它，效果立刻不一样了。它给出来的方案不再是通用框架，而是针对我这个项目的具体建议，有些点我确实没想到。 这个经历让我理解了一件事：AI的能力上限很高，但它能不能发挥作用，取决于你给它输入什么。你给它模糊的需求，它还你模糊的方案。你给它精确的上下文，它还你精确的输出。 从那之后我就开始了大规模的上下文建设。把个人工作过程、专业技能、沟通风格、常用工程模式，全部整理成结构化的markdown文档。现在我的日常工作已经完全依赖AI：opencode写代码和做架构分析，小龙虾处理文档整理和日常审批工作，大模型辅助写方案和做决策。以前一个需求从分析到出方案需要两三天，现在半天可能就完成了。 再把团队拉起来 自己用得顺了，下一步就是把这套东西推到团队里。 但这件事远比我想象的难。不是技术难，是推广难。你跟人说"AI能提升效率"，大家都点头，但真正开始用的时候，大部分人试两天就放弃了。原因和我当初一样：没给AI足够的上下文，效果不好，然后觉得这东西不行。 我最初用的是最直接的办法：行政手段。我把-1召集起来，明确要求大家必须用AI工具完成日常工作，而且我会定期去找大家要结果。说实话这个决定我自己也纠结过，硬推不是我的风格，但我知道，如果不逼他们迈出第一步，他们永远不会体验到AI真正的好处。就像游泳，站在岸上讨论再久，不如直接跳下去。 这个阶段的目的不是让大家立刻变成AI高手，而是让他们先感受到"原来AI真的能干活"。只要体验过一次AI在真实工作场景中给出的精准输出，后面的推动就会容易得多。 事实证明这条路走对了。管理层用起来之后，效果确实打动了他们，然后他们自发地去影响各自团队的人。比我一个一个去说服有用得多。这让我想明白一件事：改变认知最好的方式不是说服，是体验。 有了推广的基础，我开始做更关键的事：把个人经验整合成可复制的流程。 我把自己的AI使用经验，和公司的实际研发流程做了整合，整理出了一套完整的Spec Coding流程。核心思路是文档驱动开发：用结构化的规格说明书作为上下游的协作契约，从PRD到设计到开发到测试，每个环节都有明确的输入输出，AI可以基于这些结构化的文档高效地完成对应的任务。这套流程不是什么理论框架，是我自己在实际项目里反复迭代出来的，经过了实战验证。 具体操作上，工具替换最简单，放弃传统IDE，全面拥抱AI原生工具。流程重塑靠的就是Spec Coding。真正难的是后面两件事。构建上下文最关键，AI时代最有价值的资产不是代码和文档，而是上下文，个人上下文、团队上下文、企业上下文，层层建设。组织调整最痛，研发比例要降，职能边界要消融，以后只有Harness工程师。 但这些都还在进行中，远没有到可以总结成功的程度。 然后发现外面更缺这个 第三步不是计划好的，是被推出来的。 做了一段时间内部转型之后，陆续出去做了几次行业交流。聊下来之后我有一个很强烈的感受：业界对AI转型的认知和实践水平，远远低于我的预期。 不是说大家不重视AI，而是大部分人还停留在"觉得AI很重要但不知道怎么落地"的阶段。工具买了一批，培训做了一圈，效果不好，然后就开始怀疑。这和我自己半年前的经历一模一样。但让我意外的是，很多比我们体量大得多的公司，也卡在这个阶段出不来。 我原来以为我们的水平只是行业平均水平，出去聊了才发现，能真正把AI用起来的企业少之又少。这个认知让我意识到一个机会。 我在公司内部踩过的坑、沉淀下来的Spec Coding流程、验证过的方法论，这些东西对其他企业来说，正是他们最缺的。 所以计划开始做AI咨询，面向外部科技企业提供落地指导。不是那种宏观战略层面的规划，就是很实在的：帮你把AI用起来。从工具选型到上下文建设，从流程重塑到组织调整，帮你在泡沫退潮之前把基础打好。 我的判断是，这是一套可行的方法论，也是非常有价值的方法论，它是可以复制到其他企业的。 压上去 35岁程序员的焦虑，本质上是对"可替代性"的恐惧。但泡沫破灭的时候，最先被淘汰的不是年龄大的人，是不会用新工具的人。 我的策略是：在泡沫破灭之前，把AI用到极致。不是学AI的原理，是让AI成为日常工作的肌肉记忆。等到泡沫退去、潮水落地的时候，那些在泡沫期练就的能力，就是真正的护城河。 这个选择的风险我也清楚。AI可能不会按我预期的路径发展，公司转型可能失败，咨询服务的市场认可度也未经验证。但35岁最大的资本不是时间，是判断力。 最近在重读《绍宋》。书里印象最深的一个场面叫龙纛前压：自古功高莫过于救驾，可若是驾来救你，又当如何？那一日官家引龙纛过河，坐镇中军，龙纛冲阵，天子亲征。他压上去的不只是自己的命，还有他对这个时代能不能拐个弯的全部执念。 我们这代人站在AI变革的节点上，和赵玖站在靖康之变后是一样的。旧秩序在崩塌，新秩序还没人定。判断AI是方向，就压上去。压上去的不只是职业生涯，还有我对这个时代本该有的样子的那点期待。