大厂工资倒挂已经不新鲜了。老员工辛辛苦苦干了两三年，应届生工资比他工资还高一截。这话听着很扎心，但确实反映了一个现实：AI时代正在重构「经验」的价值。以前的工作是线性积累模式：新人犯错 → 老人指导 → 积累经验 → 成为专家 → 经验溢价 这个模型里，时间=经验=竞争力。一个10年经验的财务，处理复杂账目比新人快10倍，这就是壁垒。 AI时代的颠覆但现在AI把这个逻辑打破了：知识获取成本归零 以前学Java要报培训班、看厚书、跟着大佬写代码。现在问GPT就行，它能给你定制化的学习路径，还能实时答疑。新人三个月达到的水平，可能以前要两年。前段时间没上过大学的小哥通过AI工具自学进入了顶级AI公...

传统时代的 Java 开发，当时没有 AI 工具辅助，写代码全靠 “硬啃”：遇到语法问题要翻厚厚的 API 手册，重复的 CRUD 接口得一行行敲，配置 Spring、MyBatis 框架要逐行核对 XML 文件，连 SQL 语句都要自己优化执行计划。开发流程也相对 “慢节奏”，需求确定后，从架构设计到编码实现，再到调试测试，几乎全靠个人或小团队的经验积累 —— 比如排查 NullPointerException，可能要逐行打印日志找问题；优化接口性能，得靠自己手动分析 JVM 堆栈、调整线程池参数。那时候，“写代码的速度” 和 “记住多少 API” 是衡量能力的重要标准，很多程序员会花大量时间死记硬背语法细节、框架配置，甚至把常用代码片段存成模板反复复用。而 AI 时代的 Java 开发，AI 工具成了最得力的 “副手”，把重复劳动降到了最低：现在写 CRUD 接口，只要告诉 AI“基于 Spring Boot+MyBatis-Plus 实现用户管理模块，包含增删改查和分页查询”，几秒钟就能生成结构规范的 Controller、Service、DAO 层代码，还会自动处理参数校验、异常捕获；；试 bug 时，把报错信息和相关代码发给 AI，它能快速定位问题（比如 SQL 注入风险、线程安全隐患），甚至给出优化方案。但这并不意味着 “不用懂代码”，反而对核心能力的要求更高 ——AI 生成的代码可能存在业务适配性问题，需要你根据实际场景修改（比如调整数据库索引设计、优化并发处理逻辑）；

这一刻，等得太久了。长达五年的漫长亏损，终于要结束了。日前，金蝶国际发布了备受瞩目的2025财年业绩预告，归母净利润预估在0.6亿到1亿之间。这份财报对于金蝶最大的意义，并不是盈利了多少，而是终于扭亏为盈了。这对于金蝶来说，无疑是一个振奋人心的好消息。AI终于兑现了承诺我们先来看看金蝶国际这份2025年的财报预告业绩成色几何。总营收方面，金蝶国际预估实现69.5亿-70.5亿，同比增长11.1%到12.7%。从营收来看，金蝶国际的总体增速还是比较稳健，最有看点的是云业务正在成为金蝶国际的绝对主力。归母净利润方面，金蝶国际预估实现0.6亿-1亿，告别长达5年时间的连续亏损，终于扭亏为盈，这是最核...

我的landing期是在不断的“冒名顶替综合症”（Imposter Syndrome）中度过的。入职第一周，看着同事们行云流水地讨论架构，我甚至不敢大声说话，生怕暴露自己的无知。为了打破这种僵局，我开始厚着脸皮做记录，把每一次不懂的技术名词、每一次会议里的决策逻辑都记下来，下班后再去查资料。大概过了一个月，当我在一次评审会上能准确地指出一个潜在风险时，那种恐慌感才瞬间消失。原来，所谓的融入，就是从不敢开口到敢于表达自己专业观点的过程。