中科院自动化所

听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...

打了八次电话了，别吊哥们了，赶紧结束这场闹剧吧

😭😭主包在一个小小小厂实习，这个是个初创公司，人数十人左右。开发一款交友app，基本使用cc编码调bug。这个实习写到简历上会不会脏简历呀，还想着年后投大厂呢

AI编码正从辅助工具演变为全栈代理，2026年将是关键转折。基于IBM、O'Reilly和WEF报告，这里盘点前沿趋势，帮助开发者跟上步伐。- 代理式开发（Agentic Coding）：AI不再只补代码，而是自主完成任务。如GitHub Copilot的Agent Mode，能处理PR、测试和部署。趋势：多代理系统（MAS）兴起，AI间协作，完成复杂工作。预测：企业80%工程师需重训。- 边缘AI与硬件优化：从云端转向设备端，Rust/Zig等安全语言流行。IBM：GPU外，ASIC芯片和量子优化器将主导。实用：边缘AI减少延迟，适合机器人和IoT编码。- Vibe Coding与上下文工程...