AI、开源、薪酬差距与软件力量的未来
Source: Dev.to
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泡沫是劳动力：AI 作为资本自行完成工作的路径
公司雇佣人并不是因为他们想要这么做，而是因为创始人无法亲自完成所有工作。如果他们可以——如果他们拥有无限的双手和大脑——理想的员工数量将是零。
这导致一个令人不安的认识：实际上没有人负责创造工作岗位。工作之所以存在，仅仅是因为所有者需要帮助。
现在轮到 AI 了。这并不是公司在“取代工人”。而是公司终于能够自己完成工作。当全球知识工作每年耗费数十万亿美元时，大举投资 AI 突然变得合情合理。
这重新定义了一切。AI 并不是在破坏一个稳定的系统——它在加速一个不可避免的系统。资本一直在努力减少对劳动力的需求。AI 的不同之处在于它取代的是智力，而不是任务。
这令人不安，但也许它并非邪恶——只是新的物理规律。
创业型软件工程师的商业领袖之路
软件工程师能够创造巨大的价值，因为代码的边际成本几乎为零且具备极高的杠杆效应——一个工程师可以影响数百万用户。这也是为什么对他们的需求和薪酬正在快速上升。
为了最大化影响力，工程师必须超越单纯的编码，培养产品、业务和领导力技能。沟通、写作以及指导他人能够帮助工程师通过人与人之间的协作，而不仅仅是系统本身，来扩大自己的影响范围。理解业务目标、产品战略和设计思路能够做出更好的决策并承担更大的所有权。
最后，在团队、公司乃至更广阔的行业中建立牢固的关系，使工程师成为内部创业者——即在组织内部创造超额价值，或自行创办成功企业的人。
对抗职业不平等：尊重、时机与科技行业的薪酬差距
薪酬真的取决于绩效，还是主要受时机和背景影响？两条领导路径——一位薪酬低于副总裁的首席运营官——展示了早期进入和组织时机如何塑造职称、职责范围和薪酬。尊重也存在差异：有的领导者为基本权威而奋斗，有的则被直接赋予自主权，这凸显了工作满意度既取决于工作被如何对待，也取决于角色或技能。
更广泛的观点令人不安：科技行业的人均收入远超其他行业（苹果的人均收入与约 17 万 美元的平均水平相比），因此薪酬集中在产出规模化的岗位。这导致许多高绩效者在其他领域需要更长、更辛苦的工作，却获得的报酬远低于科技行业，并且助长了科技行业的冒名顶替综合症——即便是有能力的领导者也会怀疑自己的薪酬是否真正反映了价值。
给管理者的启示：认识到结构性差距，以同理心制定预算，并将薪酬决策基于影响力和尊重，而不仅仅是表面或工龄。正视这些现实——时机优势、组织政治以及科技行业的超大经济效应——有助于团队以清晰而非内疚的方式处理公平问题。
“Source Available” 不是开源
“开源”仅仅是指“源代码是公开的”吗？Dries Buytaert 批评 David Heinemeier Hansson 在 O’Saasy 许可证下发布 Fizzy，该许可证阻止竞争性 SaaS，从而违反了 Open Source Initiative（OSI）的定义。Matt Mullenweg 进行反驳，Dries 则认为“开源”一词已有特定的、由社区构建的含义，不应被用于营销。称 Fizzy 为 “source available” 更为准确：你可以阅读、运行和修改代码，但 SaaS 权利被保留。
更深层的问题不是语义，而是可持续性。许多公司从开源中获利，却把维护工作留给他人，导致了“搭便车”问题，Drupal 和 WordPress 等项目已经为此争论了数十年。Dries 认为可以通过实验性许可证来抑制客户的免费搭乘，并认为 O’Saasy 符合这种思路——但它仍然不是开源。
对开发者和领导者的启示：在通过贡献积分、激励措施或政策直接应对可持续性问题的同时，保护 OSI 定义的完整性。定义让公共资源保持一致；可持续性让它们得以存续。
主张明确的代理每次都胜过“通用”
代理产品应该提供更多调节选项还是更好的结果？主张明确的设计论点：选择一个狭窄的任务，替用户完成大量工作，并将团队辛苦积累的知识编码到提示、工具和默认设置中。 “灵活性陷阱”——暴露温度、分块和模型选择器——把复杂性推给用户。相反，要不断自我使用（dogfood），在真实任务上评估（而非基准），并精简配置，直到基础代理能够可靠运行。
令人惊讶的是：模型在其使用框架中是不可替代的。智能呈现峰值式分布，换模型可能会破坏已调优的提示和工具使用；只有框架 + 模型的组合在你的任务上成功才重要。实用的操作手册是深而窄的——对带来最大价值的 10 % 工作流进行无情优化，避免尝试“一切”的“宽”代理和根本不该是代理的“浅”代理。
对构建者的启示：审计配置，硬编码良好默认值，并按领域专精（如 Cursor、Claude Code、DeepAgents、Amp Code 所示）。明确的选择能够打造可靠的代理；等核心体验稳固后再引入更多选项。