强哥语录

Human-machine collaboration, walking the world

超越技术选型——论数字化转型中的组织能力与系统性风险

数字化转型失败的根源往往不在于技术选型失误,而在于组织能力的系统性缺失。本文通过一个真实案例的深度剖析,提出了一个三维诊断框架,旨在揭示技术问题背后的组织性风险——包括混淆业务与技术复杂度、组织学习能力缺失和认知负荷超载。文章进一步论证,CIO应将战略重心从“项目交付”转向“体系建设”,通过系统诊断、流程再造和演进式架构,构建可持续的数字化能力,从而真正穿越技术迷雾,规避转型陷阱。

“超级单兵”赋能计划(V0.1)

本“超级单兵”赋能计划旨在通过系统性地在软件研发生命周期的各个阶段(从可行性研究到部署运维)引入人工智能(AI)及智能体(Agents)工具,从而显著提升个体员工效能与组织整体竞争力。计划阐述了AI赋能的必要性,即应对“超级单兵”时代和IT供应商向“智能服务提供商”转型的趋势。核心理念为人机协同与持续进化,遵循试点先行、成果导向、开放学习的实施原则。计划详细规划了在可行性研究与方案设计、需求分析(OOA)、系统设计、开发、测试、部署与运维等各阶段的具体AI赋能方向、实践方法、关键提示词(Prompts)与智能体(Agents)的打造思路及预期成果。同时,计划强调了构建通用支撑与保障体系的重要性,包括知识库建设、工具链与平台选择、人员培训与文化建设、AI伦理安全与合规以及度量与评估体系。最终愿景是打造一支由AI深度赋能的“超级单兵”团队,实现个体与组织效能的指数级提升,将公司塑造为领先的智能化服务提供商。

智道清领书

炼化元神,驾驭咒语与使魔

此书四卷,旨在为诸位同道点亮一盏明灯,将带你一同走过“元神筑基”的初识,探讨“咒语心法”的精妙,演练“炼器御灵”的诸般神通,展望构建“宗门底蕴”的深远布局。修真道途漫漫,唯勤勉与悟性不可少。且随我一同翻开这卷书,开启你的炼神驭智之旅!

智核提示工程开发指南

本指南为设计针对高级推理模型的提示词(Prompt)提供一个结构化、全面且符合MECE原则的框架,旨在清晰地定义模型的行为,引导其进行有效、可靠且负责任的推理,并生成符合预期的输出。通过分层定义模型的身份、能力、边界和操作方式,系统性地构建提示词,最大限度地发挥模型潜力,同时确保其行为可控。并在文末提供了两套示例。

解锁AI潜能:提示词工程的核心技能金字塔

本文将带你走进“提示词工程的核心技能金字塔”,一个由四个递进层级构成的技能体系,它将帮助你从入门到精通,写出更有效、更智能的提示词,让你也能轻松驾驭AI,让它成为你强大的助手。

Java工程师面试评估体系

本文系统化拆解了Java工程师技术招聘的全流程,涵盖任职资格、技术面试、系统设计、背景调查及薪资谈判等核心环节。通过详尽的评分标准、追问链设计及风险防控机制,为企业提供了一套可落地的招聘解决方案。文章特别聚焦分布式系统、AI辅助编程等前沿技术能力评估,并融入薪资谈判话术库与背调执行清单,助力企业精准识别高潜力技术人才。

预见未来:2025年科技领域七大断言

科技的浪潮滚滚向前,每一次进步都深刻地改变着我们的生活。展望近在眼前的2025年,哪些科技趋势将引领未来?又将如何重塑你我的生活与工作? 基于对人工智能等技术的深入观察,我提出以下七个前沿趋势的断言,希望能帮助大家提前洞察未来科技的脉络。


AI的分析报告

差不多有两年没碰过代码了,最近实在抽不出其他人手,看来,AI生成分析报告这部分只能自己来了。

从中秋假期结束到现在,我已经连续封闭开发了14天。借助Copilot,我开始使用从未接触过的Python语言来做数据分析。


井底之蛙

在使用AI的提示词上,大约也学习了一年有余,感觉信心满满,直到昨天看见了函数式的提示词,颇受震撼。

提示词是用Lisp语言写的,开始没看懂。只好问Copilot: Copilot


融合与创新:开启真正的大数据时代

本文全面介绍了大数据时代的特点、发展历程、核心技术及其在不同领域的应用。大数据不仅是数据量的增加,更重要的是其处理速度、数据多样性、真实性和价值的提升。随着互联网和信息技术的发展,大数据已成为推动社会进步的重要力量。文章首先概述了大数据的起源、历史背景、关键技术和重要贡献者,指出大数据技术的发展促进了社会各个领域的创新和进步。接着,文章讨论了结构化数据和非结构化数据的特点及其在大数据时代的重要性,强调了二者融合对于实现深层次数据分析和决策支持的重要性。此外,文章还探讨了数据中台的概念、发展以及所面临的挑战,指出了数据中台在实现数据资源共享和提高业务响应速度方面的作用。最后,文章对未来知识库的发展进行了展望,强调了融合平台、人工智能、机器学习等技术在提升数据管理效能和分析能力方面的重要性。