积累有价值的技术

博客指出过于追求技术实用性导致学习者频繁追逐新框架和技术,却忽视了基础知识的积累。这种做法使经验丰富的开发者与新手在起跑线上重合,因为新技能易于学习也易于被他人掌握。作者以DDD为例,说明没有面向对象和软件建模基础的学习者难以深入理解。真正的价值在于扎实的基础和深入理解,而非表面的新颖。

过于追求实用,导致的结果就是学技术追着风向走。不断地追新求变,结果却是越努力反而心越慌。

从本质上说,这种焦虑的存在是因为没有一个可以长期立足的根基。虽然也很努力,但遗憾的是,这些努力无法随着时间积累,这也造成了每次的新东西真的只是“新”东西。学习使用一个新框架或新技术相对来说是容易的,但这也就意味着对其他人来说也是容易的。如果没有时间积累的优势,那一个工作十年的人和刚刚工作的人就是站在了同一条起跑线上。

只学习技术的使用,这会导致一个人的技能树没有足够的根基,也是因为缺乏根基,一些需要深入理解的技术,这些人就很难沉得下去了。

举个例子,DDD 是另外一个最近这些年逐渐火爆的话题,但是,相对于其他流行技术而言,DDD 的使用范围显然要小得多。不是 DDD 不性感,不是这些人不想用,而是不会用,因为 DDD 需要有基础,这些基础是面向对象,是软件建模,没有这些基础去学习 DDD,能理解透彻才是奇怪的。

所以,我们会看到关于 DDD 的一个奇怪现象,一部分人说 DDD 真香,一部分人说 DDD 不实用。其实,说真香的人是用起来得到了好处,而说 DDD 不实用的人,更根本的原因是他们压根没有建模的思维。不懂建模价值的人是无法理解理解 DDD 价值的。

AI创业公司积累技术壁垒可从多方面着手。 在核心技术方面,要注重技术创新和知识产权的积累。知识产权涵盖专利、商标、著作权、商业秘密等,AI创业公司的核心竞争力就在于技术创新和知识产权的积累,比如可以通过专利许可、技术转让与联合开发等知识产权合作模式来提升自身技术水平和竞争力 [^2]。 从应对市场竞争和技术环境变化角度,需要构建一套系统的策略。可以从分析AI行业背景出发,了解行业动态和趋势,制定适合自身的核心技术发展方向和壁垒构建策略。还需关注市场竞争策略,避免产品同质化,因为当前大多数AI应用本质都是“套壳”,缺乏真正差异化,要努力打造具有独特优势的产品 [^1][^3]。 在团队建设与管理方面,一个优秀的团队是积累技术壁垒的关键。吸引和留住专业的AI人才,他们能够推动技术的研发和创新。 资金筹措与投资策略也很重要。充足的资金是技术研发的保障,合理的投资策略有助于将资金投入到最有价值技术研发项目中,加速技术壁垒的积累 [^1]。 此外,要重视法律与合规风险应对。确保技术研发和商业活动在法律框架内进行,避免因法律问题影响技术壁垒的积累 [^1]。 ```python # 以下为简单示例代码,模拟AI创业公司技术积累过程 class AIStartup: def __init__(self): self.technology_level = 0 self.intellectual_property = [] self.team = [] self.funds = 0 def innovate_technology(self): self.technology_level += 1 print("技术水平提升,当前技术水平:", self.technology_level) def acquire_ip(self, ip): self.intellectual_property.append(ip) print("获得知识产权:", ip) def recruit_team_member(self, member): self.team.append(member) print("新成员加入团队:", member) def raise_funds(self, amount): self.funds += amount print("筹集资金:", amount, "当前资金:", self.funds) startup = AIStartup() startup.innovate_technology() startup.acquire_ip("专利X") startup.recruit_team_member("AI专家小李") startup.raise_funds(1000000) ```
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