今天给大家推荐一个技术大牛：大飞。微信早期员工，腾讯高级工程师，技术leader。他高中开始接触编程，大学校招实习生进入腾讯，在腾讯工作十年，算是微信部门的资深架构师。做过一线技术小兵，带过团队，做过产品，在工程技术上有丰富的经验。平时喜欢思考，对技术，产品，商业，技术成长规划等都有独到的见解。
最近他开了个公众号，跟读者分享他的一些经验和想法，汇集了他在腾讯10年的感悟，无论是技术，产品开发都有独到的见解！有兴趣的同学可以扫码关注下。
比如下面这几篇文章：
下面是其中一篇文章的内容：
写给期待年薪百万的IT同学
来说说工程类的。我周边有不少同学是本身是搞服务器开发的，有的转去做了数据推荐和AI。有的还做的不错。核心能力，我给划分了三个等级：
第一级，能够读懂英文的paper，完全理解paper里面描述的算法。知道算法的优劣和适用的场景，并且可以用自己熟悉的语言实现出该算法。这个算是工程里面的一流水平了，应该可以拿到很高工资。
第二级，不能完全理解paper和算法，但知道算法在某些特定场景下的效果和调优的方式。可以在GitHub上面找到合适的开源实现，进行使用甚至优化。如果有丰富的项目经验和实操经验会加分。
第三级，完全看不懂英文的paper，知道常用的算法，但无法区分出各种算法的优劣和适用场景，会用python，C++等语言的库进行算法组装。
大家看完上面的描述，觉得，数据，AI的核心竞争力是什么？是python语法，还是python的库？当然不是，我觉得最核心的还是算法本身，只不过对算法的理解程度的不同，会处于不同的等级。这里英文的阅读能力对很多人来说，也会成为一道坎。
目前自学和参加培训的同学大部分处在第三级，甚至第三级都没达到。有参加培训的同学过来咨询我。我问他目前是怎么学的。他说在看培训的视频，书太难了，看不懂。如果是这种情况，恕我直言，可能永远没有机会进阶到第二级了。因为后面需要看的书籍，只会比入门书籍更难。
一行代码引发的恐惧
那个时期，我们写代码都是特别小心的，变更，更是极度的谨慎。所以使得自己对代码变更有了一种焦虑和恐惧的心理。至少在那时候，写代码不是一件轻松的事情。
这个事情，我现在回过头来看。你可以认为有一部分是人的原因，但仔细的想想，写代码不出bug ，几乎也是极难做到，所以这里在研发流程上，其实也是有缺失的。
前期因为业务发展太快，团队的整体人力跟不上，所以，一开始很多流程，都是很原始的，那时候，是想做但客观条件不允许。
后来，业务稳定了，流程就规范了不少。比如引入了coverity的代码检查，也推行过测试用例覆盖，持续集成等。
但最终，并不是所有的流程都延续了下去。比如，代码测试用例覆盖，有的团队到后面就放弃了，需求变化太快，测试用例成本太高。
coverity倒是自动化程度高，没啥人力投入，执行了下来。
但我相信不是所有的公司，所有的团队，都会有这种规范的流程。一个是研发流程成熟度建设的问题，但除此，还有成本，业务迭代速度。在互联网，产品高速迭代的时候，产品都还没有存活下来，成熟流程就更不太可能有了。
综合来看，一种规范，但相对较重的研发流程的建立，应该也是根据具体情况而定的。需要考虑产品的形态，产品迭代的速度，团队的人力预算成本，产品的生命周期等等。当然，无论怎么说，反正这不是个人可以决定的事情，如果你所在的团队有完善的研发流程，那是最好的事情，但如果没有那么完善，自己又能够做些什么呢？（未完，可以观看公众号原文）
限于篇幅，他还有很多不错的文章，现在关注他，还有机会添加他的个人微信号，进行一对一的交流，坑位有限(微信号有5千人的限制)，大家抓紧啦！
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