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Author: xiaoping378

assets/scss/_variables_project.scss

@@ -12,4 +12,8 @@ Add styles or override variables from the theme here.
 // $white: #ffffff;
 
 // // 禁止使用google字体，使用系统字体
-// $td-enable-google-fonts: false;
+// $td-enable-google-fonts: false;
+// 中文字体设置
+$font-family-sans-serif: "Microsoft YaHei", "微软雅黑", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Helvetica Neue", Arial, sans-serif !default;
+$font-family-base: $font-family-sans-serif !default;
+$font-family-heading: "Microsoft YaHei", "微软雅黑", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Helvetica Neue", Arial, sans-serif !default;

content/blog/hot-point/2025-SRE/SRE-2025-report-2025-12-08-15-18-02.png

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+title: "解读SRE行业2025调查报告"
+linkTitle: "解读SRE行业2025调查报告"
+date: 2025-12-08
+description: >
+  这份报告是Catchpoint公司发布的第七版SRE（站点可靠性工程）行业调查报告，旨在探讨如何提升系统的可靠性与韧性。你可以把它看作是一份关于“如何让网站和应用更稳定、更快、更不容易宕机”的行业趋势报告。...
+author: xiaoping378
+resources:
+- src: "**.{png,jpg}"
+  title: "Image #:counter"
+  params:
+    byline: "Pics: xiaoping378 / CC-BY-CA"
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+
+报告揭示了几个核心趋势，我用大白话来解释一下
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+## 慢即宕机（Slow is the New Down）
+
+现在大家觉得，一个服务速度极慢和完全宕机的危害一样大。想象一下，网购时页面转圈十几秒才加载出来，你很可能就直接关掉走人了。所以，性能好坏直接关系到用户体验和业务收入。
+
+{{< imgproc SRE-2025-report-2025-12-08 Fill "600x600" >}}
+慢即是宕机，是因为**慢**，而不是**宕机**。
+{{< /imgproc >}}
+
+性能优化，首屏响应之类的词汇，一直都在业内有讨论，这里将其上升到`宕机`的危害程度，调查中可见也有53%的人员认可这一说法，另一个有意思的是，44%人认为应该把这一指标作为SLO目标。
+
+> `SLO目标`：SLO（Service Level Objective，服务水平目标）​ 简单来说，就是你为一项服务设定的、可量化的可靠性目标。它不是一个简单的“保证系统> 不宕机”的承诺，而是一个具体、可测量的指标，用于明确回答：“对用户而言，这个服务怎样才算是‘足够好’？”
+> 例如，一个视频流服务的SLO可以是：“99.9%的用户请求应在1秒内得到成功响应。”
+

content/blog/hot-point/2025-SRE/index.md

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+date: 2025-12-08
+title: "IT技术人员在人工智能时代如何自救"
+linkTitle: "IT技术人员在人工智能时代如何自救"
+description: "个人对于前沿技术是否会普世的趋势判断，看两点，一是有价值，二是有性价比（好落地），大模型人工智能恰好符合这两点，已经在深刻地改变软件工程领域。作为这个行业的一份子，如何看待这一趋势，又该如何与之相处与规划，本文浅淡一些个人看法。"
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+---
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+## 背景
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+在大模型人工智能技术深刻改变软件工程领域的当下，可以初步总结为，初级人员入场门槛高了，高级人员的经验优势弱化了，岗位角色职责模糊了。面对这种趋势，我们的应对思路需要更务实，更聚焦于“人”究竟能守住和创造什么独特价值。
+
+> 在当前这个“充满不确定性”的时代，企业不愿投资软件IT。存量的更多需求，在老板看来，有了AI的加持，也不需要更多人员，“似乎”人月神话失效了。
+> 但AI如何安全可控的融入现有软件工程体系，仍在探索中，这是一个令人兴奋的过程，目前看不会是成为“昙花一现”的工具，是能够普世的。
+
+## 关于初级门槛抬高
+
+新人不能再靠“听话照做”入场。过去，新人通过完成明确的、重复性的任务来学习和证明自己，比如写一个简单的接口，执行一组测试用例。但现在，这类任务AI完成得更快。这迫使新人的成长路径必须改变。关键在于，必须从一开始就培养“定义问题”和“判断结果”的能力，而不仅仅是“执行操作”。
+
+- 对开发新人而言，重点不再是背熟API，而是拿到一个模糊需求后，能利用AI工具快速探索多种实现方案，并能说出每种方案在性能、可维护性、成本上的权衡。
+
+- 对测试新人来说，核心不是会写更多用例，而是要能设计出那些AI容易忽略的、涉及复杂业务场景交互和极端用户体验的“刁钻”场景，去考验AI生成的用例是否可靠。
+
+对所有人，深入理解业务变得空前重要。因为只有懂了业务，你给AI的指令和对你产出的判断，才不会流于表面，才能发现逻辑深处的矛盾。新人需要主动把自己浸泡在业务会议、用户反馈和产品数据里，哪怕一开始听不懂。
+
+## 关于高级经验优势弱化
+
+资深者的价值必须从“知道答案”升级为“在复杂情境中做出更优决策”。我们过去引以为傲的“我遇到过”“我知道怎么解决”，其知识部分正被AI快速吸收。但经验中真正难以被编码的部分，是其背后的上下文、权衡的智慧和承担的责任。
+
+- 一个资深架构师，AI能给出十种技术选型方案。但他的价值在于，能基于对团队技能、历史债务、未来业务方向、老板的耐心和预算的全盘理解，选择（甚至组合出）第十一种最可行的路径，并能为这个选择可能的风险准备预案。
+
+- 一个运维专家，AI能预测故障。但他的价值在于，当多个预警同时发生、信息矛盾时，能凭借对系统“脾气”的直觉，判断哪里是真正要害，并能在压力下协调各方，执行一个可能不完美但能最快止血的恢复方案。
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+这种“在混沌中导航”的能力，建立在大量试错（探知AI能力边界）、人际关系和感性认知之上，是AI目前无法习得的。因此，资深人员需要有意识地总结和输出自己的“决策模型”和“权衡框架”，而不仅仅是解决方案本身，这将成为你新的专业壁垒。
+
+## 关于岗位职责模糊
+在边界溶解时，要重新锚定自己的“内核”，并主动拓展影响范围。当工具让跨界协作变得异常容易时，固守原来的职责范围会让自己边缘化。正确的姿态是：以自己不可替代的核心能力为“根”，主动向关联领域生长“枝蔓”。
+
+- 对于产品经理，核心不是写文档，而是持续探索和定义“什么是有价值的事”。现在，你可以用AI快速生成原型甚至部分代码，那么你的工作重心就更应前移：深入用户场景，定义AI能力的边界，思考模型可能带来的偏见和风险，并协调设计、开发、法务一起解决。你的角色更像一个“产品创造者”而不仅是“需求翻译者”。
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+- 对于测试人员，核心不是找bug，而是作为产品质量和风险的“最终守门人”。你需要利用AI完成海量常规检查，从而将精力投向更深处：设计评估AI输出结果可信度的体系，关注安全、性能、伦理等非功能需求，并从用户体验的完整性出发进行测试。你的工作正在与安全、运维、产品体验深度交融。
+
+这种模糊化，本质上是要求每个人都更具“全局思维”。一个开发需要理解自己写的模块对运维的意味；一个运维需要知道某个部署对业务指标的影响。理解你上下游的工作，并用你的专业能力为他们赋能，将成为新的常态。
+
+## 在价值重构中定位新坐标
+
+自救与规划发展的核心，在于认识到：AI处理的是“已知”模式，而人的价值将愈发体现在应对“未知”情境。​ 我们的自救之路，就是不断将自己推向那些需要深度理解、复杂判断、人际协调和承担责任的领域。具体来说：
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+- 主动成为“人机协同”的枢纽：不排斥AI，而是研究如何最高效安全地使用它，并把节省下来的时间，投入到更需要人类智慧的思考、沟通和创新中去。
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+> 如何高效安全的使用AI，本身就是一个话题了，后面单开一个专题。
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+- 打造“解决问题”的元能力：无论岗位如何变化，`定义问题`、`拆解问题`、`整合资源`、`推动解决`这一核心能力永不过时。刻意训练自己解决模糊、开放、跨域的问题。
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+- 建立你的“人性化”护城河：对用户的共情、对团队的信任构建、对商业本质的洞察、对伦理风险的审慎，这些高度人性化的特质，是技术无法模拟的，也是你长期价值的基石。
+
+这场变革并非要取代我们，而是逼迫我们放弃那些重复的、机械的“操作工”角色，去成为真正的“思考者”和“负责人”。

content/blog/hot-point/IT+AI.md

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+title: "随感随想"
+linkTitle: "随感随想"
+weight: 10
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