别再怕 AI 裁员！真相只有一句：会用 AI，就不会被淘汰
最近后台被问得最多的问题：“AI 来了，公司大量裁员，我又不懂算法、不是技术岗，真被替代了怎么办？”坦白说，大家对 AI 的理解，从根上就错了。谁告诉你，不被 AI 取代，就必须去做 AI、懂算法、
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当AI遇上软件测试,不是替代,而是赋能。本文带你深入了解AI Skills如何成为测试工程师的"超级助手"。📖 目录1. 什么是AI Skills?2. 为什么测试工程师需要AI Skills?3.
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这两个月，OpenClaw小龙虾彻底杀疯了，说它火爆全网都不为过。要说OpenClaw，也确实神，网上各种养虾专业户上线：盯股市大盘、写工作周报、甚至修程序Bug...它能自动操作你的电脑，帮你干活
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你大概率用过或听过Cursor、Trae、Qoder这类AI编程工具吧？其实它们本质上都是“模型包装商”——底层调用的是 Claude 或 GPT 的 API，然后在外面套上一层可视化的外壳。而
阅读全文昨天，刷到一个视频。。。 是全国人大代表周云杰的一段采访，关于 AI 对劳动者影响的分享，看完很有感触。 采访分享中它明确提出两个核心结论： 一是，AI一定会淘汰不会使用AI的人，这是AI时代不可逆转的发展趋势。 二是，AI会激发会使用AI的劳动者的创造力和生产力，给这类群体带来新的发展空间。 分享最后提出要求，每个人都要主动适应AI时代的变化。 确实，再新的东西，也是一点点学会的。今天精通AI编程的，也不见得都是专业的程序员。 AI能力突飞猛进的今天，过去远在天边的编程能力，正在成为触手可得的工具。 借助它，每个人都能立刻生产出，能解决具体需求的软件。虽然你不需要成为程序员，也不需要成为AI编程的专家。 但理解AI编程，使用它，思考它能为我们做点什么，或许是目前最值得做的事之一。 你不需要成为程序员，但你需要学会驾驭它。 🚀 如果你想系统掌握AI 这项技能，欢迎一起加入【AI进化社】 ✨ 五年长期陪跑，手把手带你落地（AI编程、AI智能体、AI应用开发、AI测试、AI大模型、AI工具），从 Vibe Coding 零代码编程 ➡️ 20+企业级实战项目 ➡️ AI 测试开发全流程。 都是喂饭保姆级教程（图文+视频）+ 源码全开放，小白也能听得懂、做得出。 💰早鸟价仅需 3799（原价 6599），会逐步涨价，带你手把手落地 AI 各场景应用。 👉 如果你感兴趣，WX私信我：762357658，带你上车！ 让我们一起，用尝试，开启探索。用具体，对抗焦虑。祝你，玩得愉快。
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最近科技圈的“小龙虾”特别火——也就是 OpenClaw。但OpenClaw 的灵魂不在于模型本身，而在于其强大的 Skills（技能包） 生态，它就像一个万能工具箱，AI 遇到什么任务就掏什么工具
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★ 点击名片，关注我们不迷路 ★2026年3月1日，多方统计显示，OpenClaw 星标超过 React 和 Linux，成为 GitHub 上软件项目类第一。同时，OpenClaw 官方也确认了这一
阅读全文OpenClaw 出现之后，普通人真正需要进阶的能力是什么？ 每一次工具变强，都会悄悄改变人们做事的方式。 在OpenClaw 出现之前，AI 更多是一种“被调用的能力”：人决定做什么，人盯着过程，人为结果兜底。哪怕模型再强，AI 本质上仍然依附于人。 OpenClaw 带来的变化，并不在于让 AI 更聪明，而在于让 AI 具备自动把事情做完的能力。 它可以围绕目标拆解任务、调用工具、连续执行，直到结果出现。 这意味着，AI 正在从“辅助生产力”，迈入“自动执行”的阶段。当执行可以被系统化完成，人与 AI 的分工，也必须随之被重新理解。 但这并不意味着 AI 会凭空创造价值。恰恰相反，AI 只会放大你原本就拥有的结构。 如果你对一件事的理解本就是模糊、零散、靠感觉的，那么再强的工具，也只能生成一堆“看起来像结果”、却无法复用的输出。 也正因为这样，真正开始有价值的，不是工具本身，而是经验能不能被拆解成可以被执行的步骤。 那么，对普通人来说，这种能力该如何在日常生活中培养？ 第一步，是对“自己在做什么”变得足够诚实。 很多人做事，依赖的是感觉：“差不多该这样”“我一般都是这么弄的”。 这种经验在过去没问题，但在 AI 时代，它是不可交付的。你需要开始练习一件事：把“我会做”，变成“我说得清”。 比如，你每天做的一项重复工作，它到底包含哪些步骤？哪一步最耗时间？哪一步最容易出错？哪些判断其实是固定的？ 当你开始有意识地观察这些细节，你就在训练一种能力：从参与者，转向旁观者。 第二步，是把“结果导向”，替换为“过程导向”。 很多人一谈效率，就盯着结果：文章发没发、客户转没转、数据涨没涨。 但Agent工具真正需要的，不是结果，而是路径。 AI 无法理解“我要一个好结果”，但可以执行“先做什么，再做什么”。 你需要开始习惯问自己：如果不让我亲自下场，这件事还能不能被完成？ 如果换一个人来做，我要怎么教？ 一旦你开始用“教别人”的方式理解自己的工作，你就已经在为 AI 接手做准备了。 第三步，是刻意练习拆解，而不是急着自动化。 不是所有事情都该立刻交给 AI，但所有事情，都值得被拆清楚。 这个拆解的过程，本身就在提升你的判断层级——哪些环节必须由人来决定，哪些执行可以交给系统。 当你具备了把经验变成流程的能力，AI 就不再是威胁。 因为此时，你的价值已经不在于执行本身，而在于设计事情被完成的方式。
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2026 年 1 月底，整个 AI 圈的目光都被一个名叫 OpenClaw 的项目所吸引，它以极快的速度拿下了超过20万颗星标，成为了GitHub 史上增长最快的项目之列，截止目前总星标数已经来到
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前言人工智能技术的深度落地，彻底重构了软件测试的行业生态，传统手工测试、标准化自动化测试的效率瓶颈被打破，AI 与测试领域的融合催生出三大核心应用方向：AI 驱动的自动化测试框架、AI 智能缺陷检
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一、概述1.1 背景介绍磁盘空间问题是Linux服务器运维中最常见的问题之一，没有之一。根据我这些年的统计，在所有生产环境告警中，磁盘相关的告警占比大概在15%-20%左右。而且这类问题往往来得很突然
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大家好，我是狂师。2026马年的春节就这样在不经意间走向了尾声。说真的，这个春节，时间过得也太快了，真的就是一眨眼的功夫。仿佛昨日才刚贴上春联，转眼就已到了收拾行囊、重返岗位的时刻。虽然今年的春节，
阅读全文以前没有 AI 的时候，一个人能做的事有限，你选错方向，顶多是慢一点、累一点；但现在不一样了，AI 让你几乎什么都能做，也正因为这样，选错一次方向，代价反而更大了。 你会发现身边很多人并不是不努力，而是每天都在“高强度努力”地做无关紧要的事。 这在你之前的分享里其实早就埋下伏笔了：机会太多不一定是好事。AI 把“可做的事情”指数级放大，但人的注意力和精力并没有变，甚至更容易被分散 结果就是——工具越强，越容易陷入“什么都在做，但什么都没沉淀”的状态。 AI 时代有个很反直觉的现象： 真正重要的能力，正在从“怎么做”转移到“做哪件”。 以前你不会写代码、不会做图、不会剪视频，这些是硬门槛；现在这些问题， AI 基本都能兜底。反而是： ·这个需求值不值得做？ ·这个东西三个月后还有没有人用？ ·这个方向能不能形成复利？ 这些问题，AI 给不了你答案。 我观察到，很多长期能跑下去的人，反而开始“做减法”了。 他们用 AI 砍掉低价值劳动，用来验证想法、压缩成本，但在方向选择上异常克制——不追所有热点、不碰明显短期套利、不被“AI 万能感”带着走。 这和你之前反复强调的“长期、门槛、复用”，在 AI 时代变成了一种生存策略，而不是价值观选择 所以现在我越来越觉得，AI 更像是一个放大决策后果的加速器。 你选对了，它能帮你把结果提前兑现； 你选错了，它也能帮你把时间快速消耗掉，而且消耗得悄无声息。 如果说过去拼的是“多做一点”，那现在拼的其实是： 敢不敢放弃那些看起来很忙、但长期没积累的事情。 AI 并没有替我们做选择，它只是让选择这件事，变得再也躲不过去了。 ------ 希望我的分享对你有帮助。 一些对大家有用的资源： 👉🏻 学测开、刷面试、50+学习路线：<a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247507134&idx=1&sn=4255d30694150304c45dc5cc6fe3ae56&scene=21#wechat_redirect">testfather.cn</a> 👉🏻 找工具、搜资源： <a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247505311&idx=1&sn=5ba4cdbba5c40431190a3f4d45bfb10b&scene=21#wechat_redirect">kjdaohang.com</a> 👉🏻 学AI、做项目、保姆级教程AI落地赋能：<a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247507207&idx=1&sn=faf126f109b5b9a35299756125e5ce70&scene=21#wechat_redirect">狂师.AI 进化社</a>
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阅读全文这两年AI发展的速度，快到我有时候半夜刷到新模型，都得愣两秒：卧槽，这又更新了？？ 我现在真的能感觉到，模型的进步速度越来越离谱了，而且接下来只会更快。 我也想说说最近的几点感受： 第一，做出题人，别当答题人。 AI时代，什么样的人不会被淘汰？答案其实挺简单：永远是那些主动推着事情走的人。 你想啊，那种不给指令就不动、守着舒适区不敢迈步的人，其实还蛮危险的。因为AI最擅长的就是这个，精准执行指令。 我们真正的核心竞争力，从来不是把执行做得多完美，而是从等着做题的人，变成自己出题的人。 AI做题再快再准，但定方向、找赛道、定义问题的能力，这事永远得靠我们自己。 第二，单一技能不值钱了，要学会组合拳。 AI时代让我们明白了一个很痛的道理：过去我们在某个专业上积累的那些东西，在AI面前突然就不那么值钱了。 你想啊，"术"这个层面，咱们已经拼不过AI了。它迭代速度摆在那，纯执行层面的技能，你再怎么卷也卷不过它。 未来能让你站稳脚跟的，一定不是单一技能，而是多维度的能力组合。比如说，对产品研发懂一点、对市场营销也懂一点的人，很容易就成为超级个体，跑通属于自己的最小商业闭环。 这才是AI学不走的，属于"道"层面的东西。 第三，别追新特性，追解决问题的能力。 不知道你们有没有过这种焦虑，每天刷到各种新模型、新功能更新，越看越累，总怕自己漏学了什么，就被时代落下了。 但我最近是彻底想通了：完全没必要死追每一个新特性。 你今天刚摸透的玩法，可能三个月后就被新版本替代了，纯纯白费功夫。与其提前囤一堆用不上的知识点，不如把专注力放在能实实在在解决问题的事上。 等你真遇到问题了，再去学、再落地，这种有闭环的成长方式，远比刷一百条测评文章要深刻得多。 第四，会提问比会回答更值钱。 还有个很现实的问题，AI再强，也不会让用上它的人自动变强，反而会狠狠拉开人和人之间的差距。 最终产出的结果好与不好，完全取决于提需求的那个人。你对事情的理解有多深、判断有多准、提的问题有多精准，AI的产出就有多靠谱。 未来，能提出有价值的好问题，永远比只会给标准答案的人更有价值。 第五，AI可以干活，但不能背锅。 事情做砸了，AI没法当背锅侠，最终要对结果负责的，还是使用者本人。 你总不能因为AI写的代码有bug，就让你leader把低绩效打给AI吧？最后这个锅，还不是得你自己背着走。
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阅读全文openclaw爆了，但大多数人没看懂它的巨大影响 三个月前，一个奥地利程序员Peter做了个小项目。 三个月后，Meta和OpenAI同时抢人，Sam Altman亲自官宣把他招进了OpenAI。 这个项目叫OpenClaw，一个开源的个人AI助手。 很多人看到的是"又一个AI工具火了"。 但我看到的是一个信号：2026年，AI助理元年，正式开始了。 先说OpenClaw到底牛在哪。 你在飞书上跟它说"每天早上帮我看邮箱，有急事通知我"，它真的每天准时去查，有事主动找你。你说"帮我把这篇文章的数据都查一遍"，它真的去搜、去整理、给你一份报告。 更关键的是，它接入了几乎所有聊天平台——飞书、企业微信、Telegram、WhatsApp、Discord、Slack。 你在哪，它就在哪，不需要多装一个App，不需要改变任何习惯。 以前光"看消息"就要1-2小时。现在我让它帮我做信息分级，每天早上给我一份摘要，分成"紧急"、"重要"、"不急"三类。 一个功能，每天省40分钟。 写公众号的时候，让它帮我做调研——搜最新数据、找案例、整理竞品文章结构，然后直接写出来，以前几小时的活，现在5分钟。 还有各种定时任务："周五下午提醒我更新xx星球"、"晚上10点看xx群"，更重要它还直接给你工作交服物。 以前靠脑子记，经常忘。现在全交给它了。 它不是万能的，但它是一个靠谱的员工。 重复的、流程化的、耗时间的活，它全能接。 而这些活，恰恰是吃掉我们每天最多时间的东西。 但我想说的重点不是OpenClaw本身，而是它背后的趋势。 过去三年，AI工具的进化路径很清晰：每一次进化都在减少你的参与度，增加AI的自主性。 这意味着一个人能干的事情，正在指数级增长。 以前你想做自媒体，得自己写、自己排版、自己找素材、自己追热点、自己回消息。 现在，调研交给Agent，排版交给Agent，消息分类交给Agent，定时发布交给Agent。 你只需要做一件事：思考。 这就是"AI超级个体"真正成立的时刻。不是因为你变强了，而是因为你的AI员工变强了。 最后说几句大实话： 很多人问我："我不是技术人，这些东西跟我有什么关系？" 关系大了。 当别人用Agent一天处理100件事的时候，你还在一件一件手动干——这个效率差距，半年就能拉开一个身位。 工具是开源的，门槛每个月都在降低，唯一的问题是：你什么时候开始。
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阅读全文过年休息，为啥TM比上班还累！？ 过年，对你来说，是休息吗？我看很多朋友，过个年，为啥比上班还累呢？ 很多人过年，那叫一个“赶场子”： 1. 挤火车，赶飞机，舟车劳顿； 2. 回到家，熬夜喝酒，牌局，KTV； 3. 走亲戚，今天这家，明天那家； 4. 招待客人，早上准备吃的，晚上收拾残局； 夫妻老家不在一处，还得两地奔波。 这样的假期，是休息吗？ 一顿操作，作息全乱，人困马乏，钱包空了，肚子圆了，唯独精神没充电。这哪里是休息？分明一场高强度的“走流程”！ 我一直在想，过年对我们到底意味着什么？ 我的答案很简单，就两条： 第一，和家人“团圆”，不是一群人热闹，而是和最亲的人安心待在一起； 第二，给自己“休整”，从高速运转的轨道上彻底脱轨，歇一歇。 基于此，最近几年，我过年方式就比较“另类”：隐居式团圆。找个不那么热闹的地方，民宿或者小院，一家人，团聚。 没有必须去的饭局，没有要拜访的亲戚。做的事也特别“不务正业”：睡到自然醒，发发呆，看本闲书，陪孩子漫无目的地玩。 真的，别再让过年成为一种负担了。 真的，给自己过一个放松的好年。 今年过年，休息好了吗？你又是怎么过年的呢？ 最后，给大家拜个晚年！祝大家马年大吉，马上有钱！😄
过年休息，为啥TM比上班还累！？ 过年，对你来说，是休息吗？我看很多朋友，过个年，为啥比上班还累呢？ 很多人过年，那叫一个“赶场子”： 1. 挤火车，赶飞机，舟车劳顿； 2. 回到家，熬夜喝酒，
阅读全文现在单纯聊 AI，聊 GPT、Agent、自动化、AI 编程，聊“工具多厉害”已经没太大意义了。 真正拉开差距的，不是你会不会用 AI，而是你有没有把 AI 当成杠杆，用来放大你原本就该做的事情。 回头看自己这几年的路径，其实逻辑一直没变：先下场，先实操，再用工具放大效率。 早几年是 Python、爬虫、RPA，现在换成了 AI 编程、Agent、自动化工作流。 本质都是一件事——把一次性的劳动，变成可以反复复用、边际成本接近 0 的东西。这一点，在 AI 时代反而被无限放大了 很多人一上来就想“我要做一个 AI 产品”“我要靠 AI 赚钱”，结果连最基本的模式都没跑通。现实是，AI 并不会帮你跳过“认知混乱期”和“执行磨合期”。 你不下场，AI 也只会陪你在 PPT 和想象里打转。反而是那些一边用 AI 写代码、一边用 AI 写文档、一边用 AI 做内容、一边用 AI 自动化琐碎工作的普通人，更容易在半年、一年后突然跑出来。 我一直比较认可一个判断：AI 不是让你变成天才的，它是让“本来就愿意动手的人”跑得更快。 如果你原本就愿意写点东西、做点工具、解决点真实问题，那 AI 会把你的产出效率直接拉到一个新层级；但如果你什么都不想做，只想等一个“AI 红利项目”，那大概率还是会错过。 还有一个这两年越来越明显的变化是：技术本身在“去稀缺化”，但能把技术讲清楚、跑通闭环、形成产品或服务的人，反而更值钱了。 这也是为什么我现在依然非常重视写作、分享和公开表达。AI 可以帮你生成内容，但“你是谁、你解决过什么问题、你是否值得被信任”，这些东西 AI 代替不了。 说到底，AI 时代真正重要的不是学会多少新工具，而是你有没有在构建属于自己的系统： ·有没有自己的知识库？ ·有没有能反复复用的内容或代码？ ·有没有把经验沉淀成 SOP、模板、产品的能力？ 如果这些东西你本来就在做，那恭喜你，AI 只是一个超级加速器；如果你还没开始，那现在反而是一个非常好的时间点——成本低、工具成熟、机会分散，不需要一上来就 All in，只要先跑通一个最小闭环就够了。 最后一句老话，但在 AI 时代反而更真实：别等想清楚，先干起来。很多答案，只有在执行中才会出现。 希望我的分享对你有帮助。 一些对大家有用的资源： 👉🏻 学测开、刷面试、50+学习路线：<a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247507134&idx=1&sn=4255d30694150304c45dc5cc6fe3ae56&scene=21#wechat_redirect">testfather.cn</a> 👉🏻 找工具、搜资源： <a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247505311&idx=1&sn=5ba4cdbba5c40431190a3f4d45bfb10b&scene=21#wechat_redirect">kjdaohang.com</a> 👉🏻 学AI、做项目、保姆级教程AI落地赋能：<a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247507207&idx=1&sn=faf126f109b5b9a35299756125e5ce70&scene=21#wechat_redirect">狂师.AI 进化社</a>
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在测试圈混的朋友都知道，过去十几年，Web UI 自动化测试的江湖，几乎是 Selenium 一统天下。无论你是刚入行的小白，还是资深的技术专家，只要提到 Web 自动化，脑子里蹦出的第一个词，十有八
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用 Claude Code 开发项目的时候，经常遇到这些困惑：让 Claude 做代码审查，它给的建议太泛泛，不够专业？写 Python 异步代码时，它对 asyncio 的最佳实践不够深入？搭建 K
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阅读全文各大公司 2026 年终奖爆料 🥇第一梯队：壕无人性区 1、快手：绩效 A 拿 6-10 个月工资，10.5 个月入账大几十万，普通员工也有 4-8 个月。 2、京东：全面 19 薪落地，绩效 B + 拿满 8 个月年终奖，部分部门提前实现 20 薪。 3、拓竹：斥资 1 亿给员工发红包，年会头奖 100g 金条（价值 10W+），突破常规年终奖。 4、莉莉丝游戏：RTX5090 顶配 + 30g 金条，100% 中奖，还送阳光奖海蓝之谜 / 戴森。 5、追觅：狂发 1.8 万枚黄金，核心骨干送南极游，壕气十足。 6、长安汽车：年终奖 4.3 倍工资 + 3000 元固定奖金，国货制造实力拉满。 7、猿辅导：后端员工 13W 年终奖，利索发钱不啰嗦。 8、腾讯天美工作室 J3：极地团建（冰岛、新西兰），顶级项目业绩自由。 9、途游游戏：特等奖直接开走特斯拉 Model Y / 迪拜双人游，苹果全家桶 + 10 克金条只是 “配菜”。 🥈第二梯队：实力保障区 1、贝壳：人均年终奖 4 个月，大几万节前直接到账。 2、蚂蚁集团：年终提前 30 天到账，绩效 3.75 到手 6 个月。 3、大疆车载：年终奖直接拉满 4 个月，员工斩获 14 万。 4、海康：年终奖直接 3 倍拉满，2 月全员涨薪 2000 元。 5、工商银行：年终奖 2.10 准时到账，核心岗位高达 23 万。 6、中国移动：项目督导 7 个月，IT 技术 10 个月，巨头实力羡煞打工人。 7、中信建投：年终奖 3-6 个月，节前到账很安心。 8、中国联通：人均年终奖 3 个月，数万元节前直达账户。 9、中国电信：年终奖 3-5W 闭眼拿，逢年过节福利拿到手软。 10、渤海银行：人均年终 2-3 个月，奖金节前足额到账。 11、中移系统：年终奖到手 4W，安稳过冬的实在保障。 12、FunPlus（趣加）：2 万现金特等奖，全员普发 1000 元现金。 🥉第三梯队：均衡稳妥区 1、比亚迪：最高年终 2.5 个月，汽车制造行业稳健水平。 2、中移物联：人均 3 个月，分配均衡，员工评价 “无功无过”。 3、上海通用汽车：普遍年终 2-3 个月，研发大佬 16.5W，尽显硬核实力。 4、埃森哲：信息透明，发奖利索，人人到手 1.5 个月以上。 🧧第四梯队：低调务实区 1、宝洁公司：1 个月月年终奖如期到账 2、麒麟软件：年终奖到手 1 个月，真是笑 “发财” 了。 3、新思科技：1 个月月年终奖如期到账。 以上数据来源于「脉脉」上的爆料，这也间接说明这些公司都是年前发的年终奖，值得点赞。 你们的年终奖发放了吗？评论区分享一波。
各大公司 2026 年终奖爆料 🥇第一梯队：壕无人性区 1、快手：绩效 A 拿 6-10 个月工资，10.5 个月入账大几十万，普通员工也有 4-8 个月。 2、京东：全面 19 薪落地，绩效 B
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零基础新手，最大的学习障碍是"恐惧感"！上一篇，我们以AI编程切入，手把手带大家如何在10分钟内做出第一个应用，并且如何将它部署到互联网上。不需要你有任何编程基础，只要你会打字、会上网，就能跟着做。通
阅读全文学不完，技术根本学不完，怎么办？ openclaw火了，你学了没有？你是不是也有这种感觉，技术根本学不完？ agent，MCP，skills，openclaw... 层出不穷，学得身心俱疲，更可怕的是，好像那些体力充沛的年轻人，学得比我更快、更猛。 好了，醒醒吧！到了我们这个阶段，如果还在“盲目学新技术”，那真的在进步吗？ 有一类人，有“技术收集癖”，总觉得简历上、脑子里，技术概念越多就越安全。但实际上呢，我们去和25岁、精力无限、没有家累的年轻人，比赛谁学得更快吗？这不是努力，这是用自己的短板，去拼别人的长板，是战略上的不作为。 那怎么办？躺平吗？当然不是。从现在开始，停止漫无目的地收藏各类教程，立刻去做三件事： 第一件事：“技术断舍离”，确立核心。 把我们关注的那些五花八门的赛博博主、收藏夹里上百个教程，彻底清理一遍。问问自己：未来三年，支撑我吃饭的、最不可替代的“核心武器”是什么？ 自动化测试？前端工程化体系？分布式系统架构？AI核心技能？只留一个，最多两个， 其他的，全部取关以及删除。 第二件事：“逆向学习法”，用输出倒逼输入。 别再看那些“从入门到精通”的教程了。去找一个我们核心领域内，经典的、稍微超出我们当前能力的真实开源项目。比如一个知名的RPC框架，我们的任务不是用它，而是去“拆解”它。 倒逼自己用任何方式（画图、写博客、录个短视频口播）把我们理解的东西讲出来。这个过程，就是在形成我们自己的知识体系。 第三件事：“项目驱动”，基于真实需求学习。 任何一个新工具、新框架，想要学习它，必须满足一个前提：基于一个真实的需求去使用它，去实践它。 openclaw，我们了解概念，在mac mini部署了环境，就会了吗？简直是笑话。我们不用它解决自己的问题，真正变成自己的提效助理，副业助理，那叫学会？ 末了，别再被焦虑牵着鼻子，做那些“虚假的无用功”了。“技术断舍离”，“逆向学习，输出倒逼输入”，“基于真实的需求学习”，你怎么看？ 共勉！ 💪推荐学习资源 ： ✅找工具、聚资源，国内优质工具资源的 “聚合站”： <a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" data-unique-id="ml80wsb9-39a83t" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247505311&idx=1&sn=5ba4cdbba5c40431190a3f4d45bfb10b&scene=21#wechat_redirect">kjdaohang.com</a> ✅学AI测开、看教程，一站式学习社区：<a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" data-unique-id="ml80vuf6-afwv4c" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247507134&idx=1&sn=4255d30694150304c45dc5cc6fe3ae56&scene=21#wechat_redirect">testfather.cn</a>
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