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宋国卿

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作者在不同技术圈子中的观点与讨论

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# 求职与面试2026-09-19

你觉得自己是'写代码的人'还是'解决问题的人'？

我是'解决问题的人'，代码只是我解决问题的手段之一。很多时候最有效的方案不是多写代码，而是砍掉不必要需求、改一个配置、协调一个资源。我衡量自己的标准是'问题有没有被解决、业务有没有变好'，而不是'我今天写了多少行'。这个定位在 AI 时代恰恰是护城河。

2

# 求职与面试2026-09-19

面对'程序员将被取代'的论调，你的真实看法？

我认为被取代的不是'程序员'，而是'只会写代码、不思考为什么'的岗位。工具一直在进化——从汇编到高级语言、从手写到框架，每次淘汰的都是重复劳动，留下的都是会思考的人。AI 是把'写代码'这件重复的事外包了出去，正好逼我们去做更高价值的事。我选择拥抱它，而不是焦虑地守旧。

3

# 求职与面试2026-09-19

你的价值体现在代码里，还是体现在业务里？

最终体现在业务里，代码只是载体。我用代码实现功能，但衡量我价值的是这个功能有没有帮公司解决问题、有没有降低成本、有没有让用户更好用。我会主动追问'这个功能为什么做、给谁用、怎么算成功'，而不是闷头把需求写完就完事。代码会被 AI 替代，但'解决业务问题'这个目标不会。

4

# 求职与面试2026-09-19

公司为什么要付比 AI 工具更高的成本雇你？

因为公司买的不是我'写代码'的工时，而是'把事做成并承担风险'的确定性。AI 工具可以零成本生成 100 份代码，但没人对'哪份是对的、哪份有坑、出了事故谁来负责'负责。公司付溢价，买的是判断、责任和结果保障——这三样没有现成答案，需要经验和能力。

5

# 求职与面试2026-09-19

你怎么看待自己在团队中的不可替代性？

我不追求'某个代码只有我能写'这种脆弱的不可替代——那反而说明知识没沉淀。我追求的是：我是团队里那个能看懂全局、能把坑提前填掉、能在关键决策时给出靠谱判断的人。我的价值是让团队整体效率变高、风险变小，这种能力是 AI 给不了、也容易被低估但关键时刻最值钱的。

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# 求职与面试2026-09-19

如果明天所有代码都能自动生成，你的岗位还存在吗？

存在，但岗位的形态会变。如果代码能自动生成，'写代码'这个动作就不值钱了，值钱的是生成之前的需求定义、方案决策、风险评估，和生成之后的质量把关、业务对接、生产兜底。就像 Excel 普及后会计岗位没有消失，而是从'算数'升级成'做财务判断'。我会主动往这个方向靠，而不是守着'打字员'的定位。

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# 求职与面试2026-09-19

你的核心竞争力是技术能力，还是别的什么？

技术能力是地基，但不是全部。我的核心竞争力是'把复杂问题拆清楚、做对决策、把事做成'的组合能力：技术判断力让我知道怎么做，业务理解力让我知道为什么做，沟通协作力让我能调动团队一起做。在 AI 时代，单一'会写某段代码'的能力在贬值，而'定义问题 + 做判断 + 负责结果'的能力在升值。

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# 求职与面试2026-09-19

请用一个真实案例说明 AI 无法替代你做的部分。

（示例框架）有一次线上偶发超时，日志和监控都看不出规律。AI 只能根据模式给出'可能是缓存穿透'之类的通用猜测，但我通过和业务同事核对，发现是某次大促活动的时间配置有误，导致热点数据突增。这个结论需要跨部门沟通和对业务的真实理解，AI 接触不到也判断不了。我推动修复后，P99 从 3 秒降到 200ms。核心是：AI 给答案，人给'对的问题和判断'。

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# 求职与面试2026-09-19

如果 AI 能写 80% 的代码，剩下那 20% 是什么？

剩下的 20% 恰恰是决定成败的部分：①需求澄清与边界定义——想清楚到底要做什么；②架构设计——80% 的代码如何组织、演进、扩展；③质量与安全判断——哪些代码不能信、哪些风险要拦；④跨团队协调与业务洞察——代码之外的价值；⑤在真实生产环境里排障、优化、兜底。这 20% 是杠杆，决定了另外 80% 生成得对不对、值不值。

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# 求职与面试2026-09-19

你说公司需要你，你具体比 AI 强在哪里？

AI 擅长'给定明确需求的生成'，而我擅长'定义需求本身'：我理解业务目标、能对不确定的问题做判断、对结果负责。举个例子，AI 能写出一个登录模块，但决定'这个登录要不要用短信验证、要不要支持第三方、出现安全风险谁来担责'的是人。我的价值在于把模糊的商业诉求转成正确、安全、可维护的工程决策，并为此承担后果。