方法二：以力破巧 普通的程序员技术是非常难以积累的。 二十年前你写汇编、C、C++；十五年前写 Java、PHP、Erlang；十年前写 Nodejs、Python；五年前你写 Go、Rust；三年前你在鼓捣云原生、低代码；现在你在写 Prompt。 你会发现这些东西不会有独特的价值。工具反复地进化，门槛也越来越低。所以我们很可能把关注点放错位置了。 我对工具没有什么歧视，我的意思是学习成本低，所以这些技能也很廉价。 如果你想通过技术本身获得核心竞争力，那么走变化越快的这条路就很难。 计算机相关的学位有很多，但大体上只有两条。一条偏应用，比如软件工程。一条偏科研，比如人工智能。做工程比较容易速成，但做科研是很慢的。 软件工程学习的内容是编程语言、数据库、软件开发方法论和工具。这些东西学起来非常快，真的非常快。 但人工智能学习来比较慢，单是数学基础：离散、优化理论、随机过程、矩阵论、群论、李代数这些，就需要很多年。 所以你可以在市面上找到一些宣称零基础学 IT，几个月月入过万的培训标语。但你很难找到零基础学人工智能的培训机构。 我只是举个例子，我不会因为某些东西简单就去否定它的价值。但简单的东西必定难以形成你的核心竞争力。 总之，你不要做一些找一个年轻人三五个月就能代替你的活。 越慢，越容易持续积累优势。越容易走的更久。