2026年的今天，AI的浪潮已经从最初的喧嚣逐渐沉淀为生产力的暗流。对于一位经历过移动互联网红利、算法冲击的老兵来说，这一次的转型为何比以往更难？面对“全员焦虑”，作为技术管理者，究竟该何去何从？

本期《开发者说》邀请到了花椒直播的CTO冰清。从2011年本科校招进入互联网行业，到今年整整15年；从服务端工程师做到业务线的CTO。冰清说：我更愿意把自己叫做「业务驱动的技术管理者」。这两年AI起来，我做的事情主要是带团队从互联网范式往AI范式上挪——这件事还没干完，所以我开了个公众号叫「冰叔的AI笔记」，把这一路的挣扎和判断写下来。今天想聊的也都是这条线上的事。

时代洪流中，每个人都在寻找自己的位置。有人选择追赶风口，有人选择沉下来，在自己业务的土壤里，慢慢长出AI的根。以下是关于他职业生涯、管理哲学以及AI时代组织变革的深度思考。

从360到花椒：15年的三次转身

2011年我从校招进入360，一待就是十年。这十年里，我换过好几条业务线——应用开发、影视、信息流都做过。每一次都是从0到1或者从0到N，没怎么吃过老本。

等到2021年，我已经做了七八年技术管理，原先所处业务步入互联网流量尾声，增长早早撞上瓶颈。对我而言，常年固守熟悉的赛道很难再有成长，到了这个年纪，能从零深耕一个全新领域的机遇十分难得。恰巧经朋友引荐，同属360生态的花椒直播有一个技术管理岗的HC。

那会儿抖音、快手大火，直播赛道依托音视频技术快速崛起，而短视频、直播带货、在线教育等未来热门方向，底层全都离不开音视频能力。我一直欠缺这块的实战积累，基于这个方向和考虑，我最终选择入职花椒。

从一个小兵走到一个公司的CTO，时代给我的最大一笔红利就是2011年那张船票。我大学稀里糊涂学了计算机，毕业又稀里糊涂进入了互联网，再晚两年本科想进大厂就没那么容易了。那几年是「风口上猪都会飞」的年代，移动互联网刚起来，你只要在行业里待着，水位就在涨。我刚工作的几年，公司的业务、薪水、期权，背后都有时代的推力。这一笔我不敢贪。

自己挣的也有一些，但都不是什么聪明事，是几个朴素的判断。第一个，每次业务切换我没躲。在360这十年我换了好几条业务，每次都是从0开始，舒服区待不长。第二个，2016年算法那波我没装懂，承认自己当不了主角，转去找那个「只有我能站的位置」。第三个，这两年AI起来，我没急着跳槽换title，也没急着跳到一家纯AI公司，我留在自己的业务里慢慢想清楚团队该长成什么样。

如果说有什么真正属于我的，可能就是一句——机会不等于热度。 热度永远有，跟着热度跑的人永远在跑，跑累了抬头看手里啥也没留下。机会是你在一个位置上沉下来攒够了，某天门开了你刚好走得进去。

这件事我经历过两次，越来越信。

我从一个服务端很小的开发，慢慢做到从0到1000万用户的架构迭代，技术成长非常快——在那个时代，技术要赶着业务跑，架构思路和经验都是在实战中逼出来的。这些确实是时代替我们完成的那部分，我真正能做的，就是踏实干活。

承认自己当不了主角

从一个只写代码的工程师走到今天，我自己感受最深的一件事是——每一次阵痛，都是上一阶段让你成功的那个习惯，在拖你的后腿。

2016年算法热的时候，我一个老服务端，听同事讨论双塔、DeepFM、DIN，听得汗都下来了。当时我的焦虑是：作为技术负责人，我连算法都搞不懂，是不是没资格带团队了？后来我跟算法团队聊，发现他们也很纠结——算法当时刚刚出来，他们光有技术，没有业务场景去验证价值。于是我们一拍即合：你们有算法能力，我有工程化落地的能力，我们一起把算法变成业务增长。

最终我找到了一个只有我能站的位置：算法再牛，也得接上内容池、用户画像、投放链路。因为脱离于所有业务本身的数据增长都是空虚的，算法再牛逼，没有业务去支撑、去认可都是白谈。这辈子我可能都做不了算法开发，但是我至少能在工程化这块去实现落地，能够去帮业务产出价值，我觉得这个事情是我最大的一个价值体现。

那一段经历给我留下两句话：普通人的出路不是去挤，是去找一个只有自己能站的位置；我的价值不是我自己有多强，是我能不能带着比我强的人把事做成。 作为一个管理者他需要密切观察自己所在的行业怎么跟这些先进的技术结合找到一个落地的方向，然后朝着这个方向去努力。作为管理者首先要做到自信，要有自己的一套打法，团队才可以在你的带领下不断成长。

干了互联网15年，AI第一次让我心里没有底气

我曾说过一句话“干了互联网15年，AI第一次让我心里没有底气”。我先把自己的原话校准一下——其实不是AI让我“没有底气”，是“没有一张现成的地图可用”，这个差别挺关键的。

2016年算法那波，焦虑的是“术”——你学不学得会、跟不跟得上、有没有人能教你。慌是慌，但这种慌是有边界的，因为你知道答案存在，行业里已经有人跑出来了，你只是赶不上。

到了AI这一波，焦虑变种了。不是技术难——真正能落到业务里用的AI，复杂度比当年的算法低了，难的是“道”。做电商、做教育、做音视频、做制造的，所有人都坐在同一张桌子前，问的是同一个问题——“我这一行接下来还怎么干”。这个问题没人能替你回答，所有“大佬分享”听起来都有道理，但每个人的业务、团队、位置都不一样，没有一张图是拿过来就能用的。

如果非要把这几次焦虑做个对比：毕业进大厂那波我没怎么焦虑，因为我还没意识到自己在风口里。2016算法那波我焦虑的是“怕跟不上”。这次AI焦虑的是“我们这一行接下来怎么活”。前两次是个体焦虑，这次是行业焦虑、岗位焦虑、组织焦虑。范围大了、速度快了、不确定性也高了。

但我现在心态比一年前好多了，因为这张空白地图最值钱的不是答案，是你愿不愿意往前走一步。

这两年AI发展非常快，没有一个标准化的流程能够让我去借鉴。比如说我们之前做架构，肯定会问：小量用户是什么情况，百万规模用户量的架构是什么方式，千万、亿级用户量的架构方式又是怎样？当时是有很多的方法论可以去借鉴的，但我不会，我选择学别人的经验，实践后就可以形成自己一套新的方法论。

我在跟同行聊天聊到AI的时候，大家反馈最多的一个问题就是：不知道AI该怎么干。或者说，明明知道AI已经很强大了，但放在我们自己的业务上，到底能产生什么价值？这是一个很大的问号。

现在所有主流大厂都在追浪潮，一个新概念出来，一堆类似产品跟得很紧。但你要是问他们：哪个公司真正用上了？用完之后有什么产出？他们也答不上来。他们只知道，AI时代来了，我得跟这个热点，总觉得这个事可能会有用。

所以我觉得，AI时代最让人困惑的一点，就是没有一个现成的、标准化的路径可以给你。作为CTO，管着技术团队，我也很焦虑。听到降本增效的声音，我也很难受。我们团队在这个AI时代到底能做什么？我们现在做什么，能帮大家争取到不被裁的位置？

这是每家公司都在探索的事情。我们也在摸索一条路子：第一是AI Coding，让大家在AI时代编程更快，拥有全栈的可能性；第二是组织化转型，把产品、运营、技术拉到一起。现在没有可复制的路径，我们几百人的团队，只能按照我心里的一些想法，自己去摸索几条路子。虽然不一定对，但至少能让团队达成共识，让我们在这个时代往前走一步，然后出去跟更多人交流，碰撞出更多可能性。

前两年我们跟风落地了不少AI项目，那两年团队做的每件事单看都挺像样的，立项、方案、评审、上线、汇报、下一期规划，一条龙都不差。我们做了ToC的智能助手、直播间的多模态内容理解，内部还做了AI代码审查、测试用例自动生成、AIGO项目助手。每一件单拎出来都站得住。但和早年做算法不一样，彼时落地算法目标很明确，就是提升CTR、优化业务ROI；可这批AI项目落地后我却说不清核心价值在哪里：产品没法直接创收，顶多小幅优化用户体验，大模型、Agent各类新概念层出不穷，项目零散杂乱，找不到统一的前进方向，这就是团队缺失的主心骨，也是过去一年我最焦虑的地方。

后来我们下定决心从追逐风口转向落地业务，整体落地主要分成两大板块，推进中也遇到了两类明显阻力。

第一块是落地AI Coding，也就是先从技术内部完成迭代。当下行业都在讨论前端、测试岗位受AI冲击大，我们便落地相关工程方法论，全员试用Codex等工具，把AI编程的使用规范、新人学习流程整理成标准化文档，沉淀团队经验。这块落地阻力来自研发人员的固有习惯，不少老工程师有自己常年形成的开发思路，对全新的AI编程模式心存抵触，总觉得原有方式效率更高。没有统一行业标准答案做参考，每个人的理解各不相同，落地很难统一。我的解决办法是敲定统一方法论后全团队强制执行，在实操里慢慢磨合、沉淀标准。

第二块是全公司的组织架构转型。AI Coding只能解决研发侧问题，业务全链路还包含产品、设计、运营，今年我们的核心目标就是搭建Agent平台，把需求、设计全流程改成AI可识别的标准化格式，实现从需求立项到项目上线的自动化流转，搭建适配AI新模式的组织体系。组织变革最大阻力源于全员的失业焦虑，大家刷到不少AI替代岗位的资讯，一听说组织AI化就担心公司借机裁员、优化人员。面对这种顾虑，我没有强行推进，而是从小场景落地入手：很多原本要反复切后台、翻网页耗时十分钟的琐碎工作，借助AI工具一分钟就能搞定。用实打实的提效效果打消恐慌，再和大家讲明，AI不是替代人，而是帮大家从重复繁琐的工作里脱身，把精力沉淀业务流程、开拓新业务，循序渐进扭转全员对AI的认知。

四层架构方法论：Agent+Skills+CLI+UI

最开始落地AI Coding的时候我们慢慢发现，AI工具本身不是落地难点，真正的核心矛盾在人：用上AI之后，前端、服务端、客户端、测试等不同团队的协作同步很难对齐。为此去年下半年到今年，我们持续落地各类方法论，目标实现研发侧协作平权，做到一份需求、一套设计稿可以同步分发全端并行开发。

等解决完技术内部协同，新问题接踵而至：开发提速了，但上游需求大多沉淀在钉钉文档，格式杂乱，AI没法直接读取解析；设计稿标注不规范，也无法一键生成各端UI组件。这倒逼我们跳出技术部门单点优化，联动产品、设计、运营全链路改造工作流。

市面上各类商用Agent工具虽然能力出众，但缺少我们公司专属业务沉淀，好在AI Coding提效后自研门槛大幅下降，我们便决定自建Agent平台，搭建统一底层基建，封装AI网关、会话与内存管理，各业务部门基于平台沉淀专属Skills，比如产品沉淀需求撰写规范、设计沉淀出图标准。最终产品、运营、研发可通过网页UI、钉钉插件、工程师CLI等不同入口使用同一套Agent能力，一步步推动组织全链路AI转型。

老实说，这套思路不是我坐下来设计出来的，是2026年3月底某天晚上“啪”地一下灵光乍现，脑子里那些零散的东西自己拼到一块的。

那天晚上之前，我在脑子里来回攒了快两年——RAG、Agent、MCP、Skills、各种工程化方法、团队踩过的坑、业务里跑的那些散点项目。一直拼不到一块。直到那天晚上，我突然看清了一条线——

AI能力是平权的，但会用AI的人，会被放大。

模型厂商把一个前所未有的底层能力扔到所有人面前，理论上每个人拿到的都一样。真正拉开差距的是你能不能把它接进你的业务、你的团队、你手头这一摊子事里。实现的门槛被抹平了，判断这件事就变得前所未有地值钱。

这个判断立起来之后，那条具体的路径就长出来了——

最底下一层是业务SOP。你得先把自己业务里那些跑了多年的SOP掰开看清楚，每一步在干什么、为什么这么干、谁在干、卡点在哪。这一层不是AI干的活，是人干的，是管理者要先想清楚的。

第二层是Agent。Agent不是用来炫技的，是把SOP里那些重复判断、重复动作的环节交给它去编排。Agent是“业务SOP的执行容器”。

第三层是Skills。Agent光有编排还不够，它得能调用具体能力——查数据、写代码、做汇总、生图、生视频。Skills是把这些能力沉淀成可复用的模块。

第四层是出口——CLI和UI。CLI给工程师，UI给非技术同学。同一套Agent+Skills，工程师在终端里调，运营在网页上点，做的事是一样的，但门槛不一样。

这四层一立起来，团队里所有AI相关的事都能挂上去。我现在再回头看那些散点项目，每一个都能告诉你它属于哪一层、缺哪一层、为什么没跑通。这套图清晰之后，焦虑一下就少了很多——不是答案多了，是问题终于能被分类了。

DeepSeek + 组织转型三大方向

在这场AI变革带来的浪潮中，还有一个我认为很关键的转折点：DeepSeek的爆火。在DeepSeek问世的时候，我心里最大的感触就是终于等到能实打实落地的机会了。此前我们一直在观望GPT这类海外大模型，受落地环境、成本等限制，只停留在理论探讨阶段，不敢大规模嵌入业务。

等国产DeepSeek面世，过完年我立刻组织团队开会，以RAG作为工作流，围绕客服、内容审核场景搭建智能问答功能。前后不到一个月，相关功能就完成上线了。项目落地后我同步向老板汇报成果，也收获了管理层认可，证明了我们在AI时代是可以做到快速落地的。

对整个团队而言，这标志着AI彻底告别纸上谈兵的概念阶段，不管是面向C端用户，还是服务内部业务，AI都变成了可落地的实用工具，当时全队都挺振奋的。

我2026年重点落地的AI组织化转型，主要围绕AI Coding分层规范搭建、Agent平台建设、重塑产研运协作模式三大板块推进。这三件事其实是一个东西的三个面——都是在回答“组织怎么AI化”这个问题。

第一是AI Coding三层落地规范，整体划分为个人、团队、组织三个层级。个人层统一指定编码工具，全员标准化使用，对齐个体AI编程的执行规范；团队层以各研发小组为单位，由前端、客户端、服务端等团队共同沉淀专属工作流程，明确流程修改权限与维护规则；组织层聚焦跨部门协同，理顺需求流转顺序，打通开发环节与测试Agent的联动逻辑，完成全研发链路的协作改造。

第二是自建Agent平台，平台核心目标是将企业沉淀的业务SOP、业务规则与判断逻辑，封装成可供Agent调用的Skills。通过标准化资产沉淀，规避关键人员离职带来的业务断层，依托平台串联从需求提出、设计、开发、测试上线到运营数据分析的全业务流程。

第三是重构产品、运营、技术的协作关系。这一点我觉得是AI时代最大的变化，也是最容易被低估的。

互联网时代的协作链路是——产品提需求→设计画图→技术实现→运营运营。每一棒分得很清楚，谁干谁的活，跨界要打架。

AI时代这条链子在融化。

为什么？因为Agent这个东西，谁离业务SOP最近，谁就该主导。运营最懂用户的真实问题，那运营该写Agent的Prompt和Skills；产品最懂业务流程的全貌，那产品该设计Agent的编排逻辑；技术该退到“让这一切跑得稳、跑得快、跑得便宜”。

具体说几个变化——产品经理以后的核心能力不是写PRD，是写Prompt和定义Skills。运营以后的核心能力不是日常运营动作，是训练和优化自己业务领域的Agent。技术以后的核心能力不是按需求实现功能，是搭好Agent平台，让其他岗位能自助式地用起来。

这个变化对组织的冲击挺大的。产品和运营要学技术语言，技术要学业务语言，岗位边界会变得模糊。我们团队这一年在做的就是这件事——把工程师从“实现者”转成“平台搭建者”，把产品和运营从“需求方”转成“Agent的训练者”。

具体业务方向我也拿不准，行业还在变。但组织形态这件事我比较确定——未来三五年，能跑得通的团队都会是这种“岗位边界融化、Agent作为协作底座”的形态。

我依然坚信“天助自助者”

“天助自助者”这五个字我挂了十几年微信和QQ的签名，到今天还是这五个字，但里头的意思变了。

以前我对它的理解很简单——踏实干活就是出路。你只要肯使劲，老天就不会亏待你。这个观念从大学刚出来就有，跟家庭和教育有关，觉得你得先干出事，再去找老板邀功。它陪我走过了前十二三年，确实管用。

这两年AI起来，这个理解松动了。我发现一件挺让人不舒服的事——AI时代，使劲不一定有用了。你拼命学一个技术，下个月模型升级直接把你这门技术干掉；你认真做一个产品，三个月后开源社区把同样的东西免费给出来。这种感觉跟以前完全不一样。

但我没把这五个字摘下来，因为我对它有了新的理解——天助自助者，自助的不是你的力气，是你的判断。

老天奖励的不是“使劲”，是“使对劲”。AI时代让一件事变得前所未有的明显——判断对了使劲才有意义，判断错了使再大的劲也是浪费。

所以现在我的解读是：你得先自己想清楚那个问题，老天才会帮你。想清楚之后再使劲，使劲就有效；没想清楚就硬干，劲使得越大越偏。你自己都没有一条打法，今天搞这个明天搞那个，瞎忙，任何人都帮不了你。机会来的时候，你没法快速上车，更别谈弯道超车。

我自己心态最大的变化也在这——以前我卷的是技术深度，现在我卷的是判断密度。以前我相信“手上的活没干透就别想别的”，现在我相信“没想清楚做什么之前，活干得再透也是白干”。

这件事说起来挺反直觉的，因为我们这一代互联网人是被“执行力文化”喂大的，承认“使劲不够用了”需要点勇气。但这是真话。你需要自己找到方向，然后不断努力，结果自然而然会有的。

结语：给行业同仁与后辈的话

最后想说三句。

第一句是说给跟我同代的互联网老兵的——你这十几年攒下来的东西没废，只是要换一种用法。AI让单点技能贬值，但让经验、判断、人脉、对业务的理解这些东西增值。我们这代人最大的资产从来不是某项技术，是「在一个行业里滚过十几年的那种肌肉记忆」。这东西AI替代不了，但要主动让它在新场景下重新长出来。

第二句是说给后辈的——别把所有时间都用来追新名词。今天一个MCP，明天一个Skills，后天一个新的Agent框架，追是追不完的。真正稀缺的不是知道这些名词，是在自己手上的业务里找到一个只有你能站的位置。这个位置可能很小，但只要是只有你能站的，你就有未来。

第三句是说给所有人的——这次AI是空白地图，所有人都站在同一张图前面。这张图最值钱的不是谁先找到答案，是谁愿意往前走一步。我自己也在走，走得对不对边走边看。

而我之所以开设公众号「冰叔的AI笔记」也是这个意思——不指路，只记录。如果我走过的坑、做过的判断对你有点用，就够了。

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