现在是早上 6:30，一夜未眠。

分享

大家不要吝啬知识，有无数的知识在等着我们去学习。

在易点的一次团队分享会上，我如是说。我偏内向，且不善言辞，但话并没少说，大概是少了些毒打，也在学着闭嘴。相对来说，我更喜欢通过文字的形式来表达自己。

在易点共做了两期团队分享，抛砖引玉。先聊下起因，当时团队大部分人在西安，节奏相对较缓，在磨合一段时间后，能感受到大家技术功底还在线，但比较佛系，效率偏低。团队分享，既可以提升大家参与感，又能提供一个好的学习机会，顺便还能勾起大家的学习分享欲，可以说是一本万利。时间则选择周五下午，大家相对比较疲惫、效率较低的时段。

算法是大脑，工程是躯体，数据是血液。

这是第一期分享，我对整个算法引擎的概括和比喻。也是借着推理引擎改造、排序模块重构刚完成，跟大家分享一下实现过程中的心得，对系统做大的重构中的方法论，以及后面如何迭代。这次分享一是从算法引擎层面，把 DSP 范畴的广告引擎和算法引擎做切分，各司其职；二是分享大型服务重构的思路，以及如何做回放系统、回归测试、质量保障，确保新系统的正确性。

第二期，结合过往经历，详细讲述了在搜广推场景下，算法引擎的发展历程，以及如何借助数据和模型赋能业务。

主题

作为技术分享系列，接下来着重分享两个主题：算法引擎和 AI Coding。

算法引擎

过往经历，一直在跟搜、广、推打交道，搜索相关经验相对少一些，大约接管了小米搜索平台半年的时间；在小米的大多数时间，都在负责信息流推荐团队的算法工程相关工作；后面在神策做了半年 ToB 业务的智能推荐产品；此后便一直徜徉在程序化广告交易的茫茫大海之中。

所以，这些年也积累了一些算法引擎在搜广推业务场景下的知识。

AI Coding

关于 LLM 带来的冲击，我的认知、情绪也经历了一系列的起伏。在小米时，同事送我外号 “代码推土机”，在工作的这些年也一直在精进自己的编程能力。

对 AI Coding，先是感到惊艳。在 FEG 系统前期搭建中，借助 Cursor 完成了早期的 CI/CD、Helm、Terraform 代码，实现了编译、制品、仓库、部署、资源管理能力，尤其是使用 Terraform 代码管理 AWS、ALI、GCP 各类资源，极大缩短了上线周期。

在感受到 LLM 的强大之后，紧接着便是失落和恐惧。前期的努力付之一炬？职业生涯到此结束？有一段时间，整个人笼罩在对未来未知的焦虑之中。

在经历一段时间的思考、挣扎之后，逐渐陷入到一股狂热的情绪之中，也是我这一夜未眠的原因。在这个转变的过程中，做了一些改变，也有一些自己的思考，后面再慢慢说。

总得来说，顺势而为，积极拥抱新质生产力，不断尝试新工具，提升工作效率。