在QCon伦敦大会上，Suhail Patel探讨了软件工程师的个人成长以及AI在开发中的应用。分享个人工作成果不仅能启发他人、获取反馈，更能促进自身成长。正视并妥善处理线上事故有助于建立信任，并深化对复杂系统的理解。虽然AI工具能实现自动化，但其使用需要正确的引导、充足的上下文和严密的安全防护。
Patel强调，展示你的工作成果至关重要，这能为他人提供灵感并汇集多元视角。虽然这有时会带来挑战，但正是检验和修正潜在错误假设的成长机会。展示的形式可以多种多样，包括撰写技术博客、进行内部或公开的技术分享。他特别提到：“我常听人说自己的工作不够新颖或具有突破性。但我想说，我们行业中的大部分工作都是在前人基础上衍生的。关键在于能否整合想法，无论其是原创的还是受他人启发并注明出处。”
关于事故处理，Patel认为“常态化”对待事故很重要。在工程实践中，尤其是在大型复杂项目中，没有什么是完美的。对事故的反应和应对方式极为关键，这甚至是建立或摧毁信任的决定性因素。他指出，无论是多小的问题，主动说明出了什么错、打算如何修复以及预期时间线，都大有裨益。这关乎于对问题的“负责”。一次漂亮的问题解决过程，甚至可以成为对团队整体工作的正面宣传。作为领导者，也需要将这种心态灌输给团队成员。
Patel也谈到了AI在软件开发中带来的挑战。如今，我们常看到有统计数据声称某些机构的大部分代码由AI生成。基于AI的工具使得非软件工程背景的人员也能以强大的方式组装自己的自动化脚本。
这要求我们像指导和培养新工程师一样，对我们的提示词进行“投资”，教会AI工具关于组织的编码规范、库、工具和业务上下文。许多人因为AI不能在缺乏上下文的情况下一次性生成完美代码而放弃使用它。在云原生/IaaS领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，但安全是首要前提。
Patel提到，在QCon伦敦大会上，有整个议题都在讨论如何避免将关键信息暴露给AI。设置恰当的安全与运维护栏，意味着工程师可以在不被拖慢速度的前提下，安全地利用LLM的能力。
如何有效展示工作成果？
可以从内部分享开始。Patel喜欢在内部文档中明确标注内容是“草案”状态，并说明是邀请反馈，还是仅为了同步信息和透明度，表明你正在思考某个问题。
对于内部技术分享，除非面对不熟悉的听众，否则无需过度打磨。一些最精彩的内部分享是“非会议”形式的：用15-20分钟介绍背景，然后进行问答讨论或小组协作。
如何应对AI开发的挑战？
Patel的优先任务是确保团队的技术能力和平台能够赋能公司其他成员实现其构想。他们会构建接口和API，让LLM只能访问特定范围内的最小化数据，并且在代码审查环节持续保持审慎。
一项关键的投资是用于检测常见缺陷和漏洞的静态分析工具。这项投资正在持续带来丰厚的回报，因为这些检查已成为强制性环节。
最终目标是，无论是否使用AI，都要在完备的防护措施下安全地开发软件。 | 
发表于 前天 16:28
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