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從產(chǎn)品經(jīng)理到開:《源作者》 我的技術(shù)創(chuàng),業(yè)心路歷程

2025-08-02 09:53:27      來源:中國經(jīng)濟網(wǎng)

大齡產(chǎn)品經(jīng)理獨孤蝦的技術(shù)創(chuàng)業(yè)心路歷程。從2003年技術(shù)出身到產(chǎn)品轉(zhuǎn)型,從業(yè)余開發(fā)開源項目Lorn.ADSP到AI時代重構(gòu),從中年危機到技術(shù)作者轉(zhuǎn)型。分享DeepSeek等AI工具如何助力開發(fā)效率飛躍,兩本技術(shù)專著的創(chuàng)作過程與市場反響,為中年技術(shù)人提供轉(zhuǎn)型思路和實踐參考。

引言:一個產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)情結(jié)

我是產(chǎn)品經(jīng)理獨孤蝦,今年四十多歲了,家里有個正讀小學的女娃。雖然現(xiàn)在是產(chǎn)品經(jīng)理,但我骨子里始終是個程序員——2003年畢業(yè)后做了6年開發(fā)和架構(gòu),2009年才轉(zhuǎn)做產(chǎn)品。

說起來有點尷尬,都當了這么多年產(chǎn)品經(jīng)理了,我還是改不了愛鉆研技術(shù)的毛病。每次看到開發(fā)同事的代碼,就忍不住想上去指手畫腳兩句,有時候甚至會直接問:”這個接口為什么要這樣設計?能不能優(yōu)化一下?”估計不少開發(fā)同事都覺得我這個產(chǎn)品經(jīng)理有點”越界”??蓻]辦法啊,技術(shù)情結(jié)這東西,就像是刻在DNA里的,怎么都抹不掉。

這種”不安分”的技術(shù)情結(jié),最終讓我做了件挺瘋狂的事——自己搞了個開源項目Lorn.ADSP,一個基于.NET的廣告投放平臺。現(xiàn)在回想起來,這條路走得挺折騰的,但收獲也是實實在在的。有時候半夜醒來,我還會想:幸好當年沒聽老婆勸,老老實實做個安穩(wěn)的產(chǎn)品經(jīng)理,不然哪來現(xiàn)在這么多故事可以講?

第一部分:初心與困惑——為什么要做這個開源項目?

技術(shù)轉(zhuǎn)型的糾結(jié)

說起做開源項目,得從2013年講起。那時候剛從優(yōu)酷跳到另一家互聯(lián)網(wǎng)視頻公司,負責廣告系統(tǒng)產(chǎn)品從0到1的搭建。說到優(yōu)酷那段經(jīng)歷,現(xiàn)在想起來還挺有意思的。

我們領導是個技術(shù)出身的狠人,對產(chǎn)品經(jīng)理的要求特別高——不僅要懂業(yè)務,還必須得看懂代碼。每隔一段時間就會搞個技術(shù)述職會,讓我當著一堆研發(fā)的面講這個項目的架構(gòu)和算法思路,最后還要讓研發(fā)幫忙看看我理解得對不對。剛開始真的很緊張,生怕說錯了被人笑話。但沒辦法,硬著頭皮也得上啊。

為了不在技術(shù)大佬面前丟臉,我把他們的廣告系統(tǒng)源碼從頭到尾啃了個遍。那段時間真的很拼,白天開會討論需求,晚上回家就對著代碼研究,有時候一看就是半夜。家里人都說我瘋了,明明是個產(chǎn)品經(jīng)理,干嘛要這么折騰自己?

結(jié)果這一看不得了,發(fā)現(xiàn)了不少問題!最讓我郁悶的是,那套廣告策略系統(tǒng)寫得太死板了,基本就是一堆if-else的硬編碼。我當時就想,這樣下去怎么行?萬一要加新策略,豈不是要重新發(fā)版?太麻煩了。而且那些條件判斷寫得亂七八糟的,新人要理解起來得費老大勁。

我心里的理想架構(gòu)應該是這樣的:把廣告策略抽象成接口和基類,不同策略實現(xiàn)不同的子類,然后用依賴注入讓整個系統(tǒng)變得靈活可配置。這樣新增策略就像搭積木一樣簡單,而且代碼結(jié)構(gòu)也清晰得多。

但是呢,我畢竟是產(chǎn)品經(jīng)理,說話沒那么大分量。而且說實話,光嘴上說不練假把式,我自己也沒實際驗證過這套想法到底行不行得通。

實踐出真知的渴望

另一個讓我想動手的原因是,雖然這些年一直在做廣告系統(tǒng)產(chǎn)品,但總感覺隔了一層紙。產(chǎn)品經(jīng)理更多是站在業(yè)務角度看問題,技術(shù)實現(xiàn)的細節(jié)往往是聽研發(fā)同事匯報,缺少那種深入骨髓的理解。

在百度的時候參與過關(guān)鍵詞策略升級,在蘇寧主導過廣告系統(tǒng)重構(gòu),經(jīng)驗是有了,但總覺得不夠透徹。就像學游泳,光看別人游和自己下水是完全不一樣的感覺。有時候半夜突然想到一個技術(shù)問題,卻沒法立刻驗證,這種感覺真的很難受。就好比你明明知道答案就在那里,但就是夠不著,特別抓狂。

還有一個更現(xiàn)實的考慮。做了這么多年產(chǎn)品,我發(fā)現(xiàn)能同時理解業(yè)務和技術(shù)的人真的很少。大部分產(chǎn)品經(jīng)理對技術(shù)一知半解,畫個原型圖就算完事;大部分技術(shù)同學對業(yè)務邏輯不夠敏感,實現(xiàn)出來的功能總是不太對味。而我既有6年的開發(fā)經(jīng)驗,又有多年的產(chǎn)品經(jīng)驗,為什么不試試把這兩樣本事結(jié)合起來做點什么?

開源初心的確立

基于這些想法,我決定自己動手做個項目,目標其實很樸素:

驗證我對廣告投放系統(tǒng)架構(gòu)的想法是否可行(主要是想證明自己不是光說不練)

通過完整的實踐過程,真正理解廣告系統(tǒng)的技術(shù)本質(zhì)

給其他開發(fā)者提供一個相對靠譜的參考實現(xiàn)

順便鍛煉一下自己從產(chǎn)品到技術(shù)的全棧能力

說起來容易做起來難,我知道這是個大坑,但技術(shù)人的倔強讓我決定跳下去試試。反正晚上和周末的時間也閑著,不如拿來做點有意思的事情。最壞的結(jié)果無非是做不出來,但至少過程中能學到不少東西。

第二部分:技術(shù)選型與架構(gòu)設計——構(gòu)建智能廣告平臺

核心技術(shù)棧的選擇

技術(shù)選型這塊兒,我毫不猶豫選擇了.NET技術(shù)棧,主要用C#和F#開發(fā)。說起來這還有點個人情懷在里面——2003年剛畢業(yè)那會兒,我就是用.NET起家的,從ASP.NET1.1一路用到.NETFramework,對這套技術(shù)棧有種天然的親切感。雖然那時候Java已經(jīng)挺火了,但我還是覺得.NET用起來更順手。

有朋友問我為什么不選Java,畢竟大部分互聯(lián)網(wǎng)公司都在用Java。說實話,不是我對Java有什么偏見,純粹是因為.NET我更熟悉。做開源項目本來就是業(yè)余時間搞,如果還要花時間重新學技術(shù)棧,那進度就太慢了。而且說句實話,.NET在性能和開發(fā)效率方面確實不差。

當然,選擇.NET不光是情懷,更多是實用考慮:

性能確實給力:做過廣告系統(tǒng)的都知道,毫秒級的響應要求不是開玩笑的。我給自己定的目標是50ms內(nèi)完成請求處理,支撐10萬+QPS,.NET在這方面表現(xiàn)一直不錯。特別是后來.NETCore出來之后,性能提升更明顯。

開發(fā)效率高:一個人搞項目,效率是生命線。VisualStudio的智能提示、豐富的類庫、完善的調(diào)試工具,這些都能讓我少走不少彎路。有時候一個功能,用IDE的快捷鍵幾分鐘就搞定了。如果換成其他技術(shù)棧,光是環(huán)境配置就夠我折騰半天的。

云部署友好:雖然是個人項目,但我一開始就按生產(chǎn)級標準來設計,.NET對容器化和微服務的支持讓部署變得相對簡單。后來Azure的興起也讓.NET在云服務方面有了更多優(yōu)勢。

系統(tǒng)架構(gòu)設計理念

Lorn.ADSP采用微服務分層架構(gòu),這是我經(jīng)過多年實戰(zhàn)總結(jié)出來的最佳實踐。整個系統(tǒng)嚴格遵循IAB行業(yè)標準,支持OpenRTB實時競價協(xié)議。

架構(gòu)設計的幾個核心原則:

性能要狠:廣告請求響應時間必須小于50ms,支持10萬+QPS,這是底線,沒得商量。當年在百度的時候,有個技術(shù)大牛跟我說過一句話:“廣告系統(tǒng)慢一毫秒,公司就少賺一萬塊?!彪m然有點夸張,但道理是對的。

可用性要高:系統(tǒng)可用性至少99.9%,支持故障自動恢復,這是對用戶負責,也是對自己負責。我見過太多因為系統(tǒng)故障導致的廣告收入損失,那種心疼的感覺,做過廣告產(chǎn)品的都懂。

標準要嚴:嚴格遵循IABOpenRTB協(xié)議,支持VAST/VMAP視頻廣告標準,該有的反作弊機制一個都不能少。這不是為了顯擺,而是為了確保系統(tǒng)的通用性和可擴展性。

說實話,一個人要把這些都做到位確實不容易,但正因為有挑戰(zhàn)才有意思不是?

核心功能模塊設計

經(jīng)過反復思考,我把系統(tǒng)拆分成幾個核心模塊:

廣告業(yè)務管理:客戶關(guān)系、合同管理、財務結(jié)算這些基礎功能,雖然不性感但必不可少。這部分相對簡單,主要是CRUD操作,但細節(jié)很多。比如合同的生效時間、計費方式、結(jié)算周期等,每個字段都有業(yè)務邏輯在里面。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析:這是我最想驗證的創(chuàng)新點。傳統(tǒng)廣告系統(tǒng)都是規(guī)則驅(qū)動,我想試試通過統(tǒng)計分析算法來預測用戶更喜歡什么樣的商品和廣告,從而提高點擊率和轉(zhuǎn)化率。包括用戶行為分析、商品推薦算法、投放效果預測等,這些在2013年還算挺新穎的思路。

廣告投放引擎:實時競價、智能決策、多目標優(yōu)化,這是整個系統(tǒng)的心臟部分。說起來簡單,做起來真的很復雜。光是競價策略就有好幾種算法,還要考慮預算控制、頻次限制、黑白名單等各種約束條件。

數(shù)據(jù)分析BI:多維分析、預測洞察、自定義報表,數(shù)據(jù)驅(qū)動是廣告系統(tǒng)的靈魂。這塊兒我參考了GoogleAnalytics和百度統(tǒng)計的一些設計思路,但要簡化很多。

現(xiàn)在回頭看,當時的設計理念還挺前瞻的,只是技術(shù)條件限制了很多想法的實現(xiàn)。有些功能當時覺得很重要,實際做起來才發(fā)現(xiàn)坑太多,只能先擱置。

第三部分:開發(fā)歷程與挑戰(zhàn)——一個人的技術(shù)馬拉松

初期的技術(shù)挑戰(zhàn)

項目啟動之后才發(fā)現(xiàn),我把事情想簡單了。一個人既要當產(chǎn)品經(jīng)理,又要當架構(gòu)師,還要當程序員,簡直像變戲法一樣頻繁切換角色,有時候真的覺得自己快精神分裂了。

需求梳理階段:我得戴上產(chǎn)品經(jīng)理的帽子,把廣告投放系統(tǒng)的需求從頭梳理一遍。這個過程還挺有意思的,我把GoogleAds、FacebookAds這些主流平臺都研究了個遍,分析他們的功能特性。有時候半夜突然想到個好點子,趕緊起來記在筆記本上,第二天起來一看,有些想法還真不錯,有些就純屬胡思亂想了。

系統(tǒng)設計階段:然后換成架構(gòu)師模式,把業(yè)務需求翻譯成技術(shù)方案。微服務怎么拆分?數(shù)據(jù)庫怎么設計?API接口規(guī)范定成什么樣?這些問題一個接一個地冒出來,每個都要仔細考慮。有時候為了一個表結(jié)構(gòu)的設計,我能在電腦前坐一整個下午,畫了改,改了畫,反復折騰。

編碼實現(xiàn)階段:最后就是擼代碼了。說實話,這個階段最痛苦也最有成就感。痛苦是因為時間有限,總覺得進度太慢;有成就感是因為看著一行行代碼變成可運行的系統(tǒng),那種感覺真的很爽。特別是第一次看到系統(tǒng)跑起來的時候,那種興奮勁兒,就像當年第一次寫出“HelloWorld”一樣。

技術(shù)難點的突破

開發(fā)過程中遇到的坑比想象中多得多:

性能優(yōu)化這塊最讓人頭疼。廣告系統(tǒng)對響應時間要求極其嚴格,100ms已經(jīng)算慢了。為了達到目標,我在緩存策略上下了不少功夫,設計了多級緩存體系,還做了很多數(shù)據(jù)預處理的優(yōu)化。有時候為了優(yōu)化幾毫秒的響應時間,我能對著代碼琢磨一整個晚上。最夸張的一次,為了搞清楚一個SQL查詢?yōu)槭裁催@么慢,我連續(xù)三個晚上都在調(diào)試,最后發(fā)現(xiàn)是索引設計有問題。那種恍然大悟的感覺,真的很爽。

算法模型集成是另一個大坑。2013年那會兒機器學習還沒現(xiàn)在這么成熟,要把統(tǒng)計分析算法集成到生產(chǎn)系統(tǒng)里真的不容易。最后我采用了混合策略:核心決策用輕量級算法保證實時性,復雜分析用離線算法保證準確性。說起來簡單,實現(xiàn)起來各種坑。

微服務架構(gòu)管理也是個挑戰(zhàn)。服務越來越多,依賴關(guān)系越來越復雜,需要設計合理的治理機制。服務注冊發(fā)現(xiàn)、配置管理、鏈路追蹤、熔斷降級,這些聽起來高大上的概念都得一個個實現(xiàn)。當時微服務這個概念還比較新,很多最佳實踐都是自己摸索出來的。

項目管理的探索

傳統(tǒng)的項目管理方法對個人項目不太適用,我摸索出了一套自己的辦法:

時間管理:每天晚上能擠出2-3小時,周末6-8小時,算下來一周大概20小時左右。時間有限,必須高效利用,所以我給自己制定了很嚴格的計劃。有時候家里人看我這么拼,還以為我要跳槽了。其實就是單純的技術(shù)癖好作祟。

版本規(guī)劃:把項目拆成多個版本,每個版本專注特定功能。這樣既能保證連續(xù)性,又能看到階段性成果,不至于太打擊積極性。每完成一個版本都有種小小的成就感,就像通關(guān)游戲一樣。

技術(shù)債務管理:時間緊的時候難免會留下一些技術(shù)債務,我專門建了個清單定期review,確保項目不會被技術(shù)債拖垮。這個習慣后來在工作中也很有用。

這套方法論后來也用到了我的其他項目中,效果還不錯?,F(xiàn)在想想,做開源項目真的是個很好的自我管理訓練。

第四部分:AI時代的技術(shù)重構(gòu)——擁抱人工智能浪潮

DeepSeek的發(fā)現(xiàn)與應用

2024年,隨著AI技術(shù)的突飛猛進,特別是DeepSeek等國產(chǎn)開源大模型的崛起,我看到了重構(gòu)Lorn.ADSP的機會。說起來也巧,正好那時候被裁員了,突然有了大把時間可以重新審視這個項目。

被裁員這事兒說起來挺郁悶的。我有20年的廣告系統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)驗,在百度、蘇寧這些大廠都待過,主導過億級DAU平臺的升級改造,GitHub上還有Lorn.ADSP這個開源項目(雖然只有100來個Star和50個左右的Fork,但在廣告系統(tǒng)這個垂直領域,這個數(shù)字還算不錯的),理論上應該不愁工作才對。但現(xiàn)實很骨感,重新開始投簡歷的時候,發(fā)現(xiàn)了個殘酷的事實:年齡確實是個檻。

不過塞翁失馬,焉知非福。正因為有了更多時間,我才能靜下心來重新思考Lorn.ADSP的發(fā)展方向。而DeepSeek的出現(xiàn),給了我全新的靈感。

技術(shù)主權(quán)的重要性:作為一個在大廠工作多年的產(chǎn)品經(jīng)理,我深知數(shù)據(jù)安全和技術(shù)自主可控的重要性。DeepSeek的開源特性和國產(chǎn)化背景,讓我們可以實現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)本地化、算法自主可控,避免了使用國外模型可能面臨的數(shù)據(jù)出境風險。這對于廣告系統(tǒng)這種涉及大量用戶隱私數(shù)據(jù)的應用來說,意義重大。

成本優(yōu)勢的吸引力:相比于國際主流的商業(yè)模型,DeepSeek在相同能力水平下能夠降低80%以上的使用成本。這對于創(chuàng)業(yè)項目來說是巨大的優(yōu)勢。我算了筆賬,如果用OpenAI的API,光是訓練和推理成本就夠我買臺新電腦了。

技術(shù)能力的認可:通過實際測試,我發(fā)現(xiàn)DeepSeek在代碼生成、文本理解、多模態(tài)處理等方面都表現(xiàn)出色,完全能夠滿足Lorn.ADSP的技術(shù)需求。特別是在代碼重構(gòu)這塊,DeepSeek的表現(xiàn)讓我很驚喜。

AI驅(qū)動的系統(tǒng)重構(gòu)

基于DeepSeek的技術(shù)能力,我開始了Lorn.ADSP的AI化重構(gòu):

智能創(chuàng)意生成系統(tǒng):

多模態(tài)內(nèi)容生成:支持文本、圖像、視頻廣告創(chuàng)意的AI自動生成

品牌風格適配:基于品牌調(diào)性和目標受眾,自動調(diào)整創(chuàng)意風格

創(chuàng)意效果預測:利用大模型分析歷史數(shù)據(jù),預測創(chuàng)意表現(xiàn)

動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化:實時分析用戶反饋,自動優(yōu)化創(chuàng)意元素

這部分功能讓我特別興奮。以前做廣告系統(tǒng),創(chuàng)意生成完全依賴人工,效率低不說,質(zhì)量也參差不齊?,F(xiàn)在有了AI加持,可以批量生成高質(zhì)量創(chuàng)意,而且還能根據(jù)用戶反饋持續(xù)優(yōu)化。

用戶畫像智能分析:

深度用戶理解:通過自然語言處理和行為分析,構(gòu)建立體化用戶畫像

意圖識別預測:基于用戶行為序列,預測用戶購買意圖和興趣變化

個性化推薦:為每個用戶提供個性化的廣告內(nèi)容和投放時機

用戶生命周期管理:智能識別用戶價值和生命周期階段

投放策略智能優(yōu)化:

智能競價策略:基于實時市場數(shù)據(jù)和用戶價值,自動調(diào)整競價策略

預算智能分配:利用大模型預測不同時段和渠道的投放效果,優(yōu)化預算分配

反作弊檢測:通過異常行為模式識別,智能檢測和防范廣告作弊

這些功能在2013年的時候我只能想想,現(xiàn)在終于有條件實現(xiàn)了。雖然還有很多細節(jié)要完善,但基本框架已經(jīng)搭起來了。

開發(fā)效率的飛躍

使用DeepSeek進行輔助開發(fā),讓我的開發(fā)效率得到了顯著提升:

代碼生成與優(yōu)化:DeepSeek能夠根據(jù)我的需求描述,快速生成高質(zhì)量的代碼框架,并提供優(yōu)化建議。這大大減少了我在基礎代碼編寫上的時間投入。有時候一個復雜的功能,我只需要描述清楚需求,DeepSeek就能給出不錯的實現(xiàn)方案。當然,代碼質(zhì)量還是需要人工review的。

文檔自動生成:系統(tǒng)的技術(shù)文檔、API文檔等都可以通過DeepSeek自動生成,不僅提高了效率,還保證了文檔的質(zhì)量和一致性。以前最頭疼的就是寫文檔,現(xiàn)在輕松多了。

測試用例設計:DeepSeek能夠根據(jù)代碼邏輯自動生成測試用例,提高了代碼的測試覆蓋率。雖然生成的測試用例還需要人工調(diào)整,但節(jié)省了大量的時間。

問題診斷與解決:當遇到技術(shù)問題時,DeepSeek能夠快速分析問題原因并提供解決方案,大大縮短了調(diào)試時間。有幾次遇到特別棘手的bug,通過與DeepSeek的對話,很快就找到了解決思路。

說實話,有了AI助手的感覺就像是有了個全天候的高級程序員伙伴,隨時可以討論技術(shù)問題。這種體驗真的很棒。

第五部分:知識沉淀與成果轉(zhuǎn)化——從項目到專著

第一本書的誕生

在Lorn.ADSP項目的開發(fā)過程中,我積累了大量關(guān)于智能營銷和AI應用的實踐經(jīng)驗。特別是在廣告投放、用戶畫像、推薦算法等方面的深度思考,讓我萌生了將這些知識系統(tǒng)化整理的想法。

其實寫書這個念頭在我腦子里轉(zhuǎn)悠了很久。每次在技術(shù)群里分享一些經(jīng)驗,或者在公司內(nèi)部做技術(shù)分享,總有同事說:”你這些內(nèi)容挺有價值的,應該寫本書。”剛開始我還不以為然,覺得自己就是個普通的產(chǎn)品經(jīng)理,哪有資格寫書?但隨著經(jīng)驗的積累,特別是Lorn.ADSP項目的實踐,我發(fā)現(xiàn)自己確實有一些獨特的見解。

2023年,我完成了第一本專著《智能營銷——大模型如何為運營與產(chǎn)品經(jīng)理賦能》,由清華大學出版社出版。說起來這個過程還挺有意思的,我先是寫了個大綱投給出版社,沒想到編輯看了之后很感興趣,很快就通過了。但真正開始寫的時候才發(fā)現(xiàn),把腦子里的知識系統(tǒng)化地梳理出來,比想象中難多了。

第二本書的規(guī)劃與創(chuàng)作

2024年底,隨著DeepSeek等國產(chǎn)AI大模型的快速發(fā)展,我開始規(guī)劃第二本書《DeepSeek應用高級教程——產(chǎn)品經(jīng)理+研發(fā)+運營+數(shù)據(jù)分析》。這本書的創(chuàng)作動機主要來源于:

市場需求的洞察:通過調(diào)研發(fā)現(xiàn),超過70%的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者面臨“工具熟悉度不足導致效能浪費”的痛點,急需系統(tǒng)性的AI應用指導。這個數(shù)據(jù)是我通過問卷調(diào)查和訪談得出的,雖然樣本量不大,但很能說明問題。

技術(shù)發(fā)展的趨勢:AI技術(shù)從通用問答向崗位專屬工作流演進,垂直場景的深度應用成為新的增長點。我在使用DeepSeek的過程中深有體會,通用的提示詞往往效果一般,只有針對具體場景優(yōu)化的提示詞才能發(fā)揮真正的價值。

個人經(jīng)驗的積累:結(jié)合Lorn.ADSP項目的開發(fā)經(jīng)驗和第一本書的寫作經(jīng)驗,我有能力為讀者提供更加實用的AI應用指南。而且這次有了AI助手的幫助,寫作效率也提高了不少。

這本書采用”崗位-任務-工具”三維架構(gòu),涵蓋互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)四大核心崗位的AI賦能方案:從產(chǎn)品經(jīng)理的PRD智能生成、競品監(jiān)測,到技術(shù)開發(fā)的代碼全周期輔助,再到運營的內(nèi)容創(chuàng)作工廠、用戶洞察系統(tǒng),最后是數(shù)據(jù)分析的自動化引擎和風險管理智腦。

意外的市場反響

說實話,《DeepSeek應用高級教程》的市場表現(xiàn)超出了我的預期。書剛上市半個月,就沖上了當當計算機/網(wǎng)絡新書榜第35位。那天晚上我刷到這個排名時,真的有點不敢相信,截圖發(fā)給老婆看,她比我還興奮。

更讓我驚喜的是,這本書還入駐了以選品嚴格著稱的中信書店機場店。中信書店的選品標準一向很高,能進入他們的書架,說明內(nèi)容質(zhì)量得到了專業(yè)認可。有次出差路過機場書店,看到自己的書就擺在顯眼位置,那種感覺真的很奇妙,就像看到自己的孩子在舞臺上表演一樣。

最讓我感到欣慰的是,已經(jīng)有好幾家大學將這本書訂購為教材。收到第一個采購通知的時候,我心里五味雜陳。想起當年剛轉(zhuǎn)做產(chǎn)品經(jīng)理時的迷茫和不安——明明有技術(shù)背景,卻總覺得在產(chǎn)品這條路上缺少點什么?,F(xiàn)在竟然能把技術(shù)和產(chǎn)品的跨界經(jīng)驗寫成被大學認可的AI應用教材,這種從實踐者到知識傳播者的轉(zhuǎn)變,真的讓人感慨萬千。

這些反饋讓我更加確信,市場確實需要這樣的實用性AI應用指南。不是高深的算法理論,而是能夠直接用于工作的具體方法??吹阶x者在群里分享使用書中方法提升工作效率的案例,那種成就感比任何商業(yè)成功都來得真實。

第六部分:中年危機與重新出發(fā)——從挫折到成長

職場的意外打擊

2024年,正當我沉浸在技術(shù)創(chuàng)作的成就感中時,現(xiàn)實狠狠給了我一巴掌——被裁員了。

這個打擊確實不小。我有20年的廣告系統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)驗,在百度、蘇寧這些大廠都待過,主導過億級DAU平臺的升級改造,GitHub上還有開源項目Lorn.ADSP(雖然只有100來個Star和50個左右的Fork,但在廣告系統(tǒng)這個垂直領域,這個成績其實還是不錯的),理論上應該不愁工作才對。

但現(xiàn)實很骨感。重新開始投簡歷的時候,我發(fā)現(xiàn)了個殘酷的事實:招聘軟件上確實有不少廣告系統(tǒng)產(chǎn)品負責人的職位,但我投簡歷基本都是石沉大海,偶爾有回復也是”不合適”、”崗位不匹配”這種官方話術(shù)。

那段時間我真的很困惑:難道真的就是因為年紀大了?我負責過的廣告系統(tǒng)年流水都是幾十億上百億,能力應該不比那些中小公司差吧?現(xiàn)在的企業(yè)真的只看年齡不看能力了嗎?有時候半夜醒來就會想這些問題,越想越睡不著。家里人看我這個狀態(tài),也跟著擔心。女兒有次問我:”爸爸,你是不是工作沒了?”那一瞬間,心里真的挺酸的。

重新審視自己的價值

憤怒過、迷茫過之后,我開始冷靜思考。中年危機雖然痛苦,但也給了我重新審視自己價值的機會。

技術(shù)能力的獨特性:雖然市場對中年員工不夠友好,但我這種能同時做產(chǎn)品和技術(shù)的復合型人才還是有價值的。特別是在AI時代,這種跨界能力更加稀缺。大部分產(chǎn)品經(jīng)理不懂技術(shù),大部分技術(shù)人員不懂產(chǎn)品,而我兩樣都會。

行業(yè)經(jīng)驗的深度:20年的廣告系統(tǒng)經(jīng)驗不是白混的,對這個領域的理解確實比年輕人深。這種經(jīng)驗積累是時間沉淀出來的,不是短期能獲得的。每個坑我都踩過,每個彎路我都走過,這些都是財富。

學習能力還在:我能快速掌握DeepSeek這些新技術(shù),說明學習能力沒有因為年齡而退化。有時候我覺得自己比一些年輕人學得還快,因為有了基礎和經(jīng)驗做支撐。

創(chuàng)作能力的顯現(xiàn):兩本書的出版證明我在知識總結(jié)和傳播方面有優(yōu)勢,這為我開辟了新的職業(yè)道路。寫作這個能力是我以前沒有意識到的,現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)它可能比技術(shù)能力更持久。

轉(zhuǎn)型的新思考

既然傳統(tǒng)求職路走不通,那就換個思路:

獨立開發(fā)者:專心把Lorn.ADSP項目做好,打造成真正有價值的開源產(chǎn)品。既然有時間了,不如把這個項目真正做到位。

技術(shù)作者:繼續(xù)在AI應用領域深耕,為更多從業(yè)者提供實用指導。第一本書的成功給了我信心,這條路是走得通的。

教育培訓:基于實戰(zhàn)經(jīng)驗開發(fā)AI應用培訓課程?,F(xiàn)在企業(yè)對AI培訓的需求很大,這是個不錯的方向。

咨詢服務:為中小企業(yè)提供AI轉(zhuǎn)型咨詢。很多企業(yè)想用AI但不知道怎么用,我的經(jīng)驗正好派上用場。

這些方向都能發(fā)揮我的復合型優(yōu)勢,也讓我能繼續(xù)在技術(shù)領域發(fā)光發(fā)熱。被裁員這件事,反而成了我轉(zhuǎn)型的契機。有時候人生就是這樣,看似是壞事,實際上是新機會的開始。

第七部分:全棧產(chǎn)品經(jīng)理的進化——從0到1的完整實踐

重新定義產(chǎn)品經(jīng)理的邊界

經(jīng)歷了中年危機的洗禮,我開始重新思考產(chǎn)品經(jīng)理這個職業(yè)的邊界。傳統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理主要負責需求分析、產(chǎn)品設計、項目管理等工作,技術(shù)實現(xiàn)主要依賴研發(fā)團隊。但在AI時代,我發(fā)現(xiàn)了一種新的可能性——全棧產(chǎn)品經(jīng)理。

所謂全棧產(chǎn)品經(jīng)理,不僅要具備傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的能力,還要能夠獨立完成技術(shù)實現(xiàn)。這種能力的價值在于:

更深入的產(chǎn)品理解:當你能夠親自實現(xiàn)產(chǎn)品功能時,對產(chǎn)品的理解會更加深入,能夠發(fā)現(xiàn)很多在設計階段忽略的問題。我在開發(fā)Lorn.ADSP的過程中,無數(shù)次地修改了最初的產(chǎn)品設計,因為只有在實現(xiàn)的時候才會發(fā)現(xiàn)哪些設計是不合理的。

更高效的溝通:與研發(fā)團隊溝通時,能夠用技術(shù)語言準確表達需求,避免理解偏差。以前我和開發(fā)同事討論技術(shù)方案時,經(jīng)常會出現(xiàn)雞同鴨講的情況,現(xiàn)在就順暢多了。

更快速的驗證:對于一些創(chuàng)新想法,可以快速搭建原型進行驗證,而不需要等待研發(fā)資源。這個優(yōu)勢特別明顯,有時候一個想法,我花半天時間就能做出原型,而如果走正常流程,可能要等一兩周。

更強的競爭力:在資源有限的創(chuàng)業(yè)環(huán)境中,全棧能力能夠大大提升個人和團隊的效率。

AI工具的賦能價值

在Lorn.ADSP的重構(gòu)過程中,我深刻體驗到了AI工具對全棧開發(fā)的賦能價值。DeepSeek等AI工具讓我能夠:

快速學習新技術(shù):通過與AI的對話,可以快速理解新技術(shù)的核心概念和應用方法。有時候遇到一個新的技術(shù)概念,我直接問DeepSeek,它給出的解釋往往比看文檔更容易理解。

高效編寫代碼:AI能夠根據(jù)需求描述生成高質(zhì)量的代碼框架,大大提升開發(fā)效率。雖然生成的代碼還需要調(diào)整,但基本框架是對的,節(jié)省了很多時間。

自動化文檔生成:技術(shù)文檔、用戶手冊等都可以通過AI自動生成,保證文檔的質(zhì)量和時效性。以前最頭疼的就是寫文檔,現(xiàn)在輕松多了。

智能問題診斷:遇到技術(shù)問題時,AI能夠快速分析原因并提供解決方案。有幾次遇到特別棘手的bug,通過描述現(xiàn)象和貼代碼片段,DeepSeek很快就給出了解決思路。

這些能力的組合,讓我能夠以一個人的力量完成從需求分析到產(chǎn)品上線的全部工作。這在以前是不可想象的。

重新啟動Lorn.ADSP

有了更多的時間和AI工具的加持,我決定重新系統(tǒng)地開發(fā)Lorn.ADSP項目。這次的開發(fā)有了更明確的目標和更完善的規(guī)劃:

技術(shù)架構(gòu)升級:基于最新的技術(shù)棧重新設計系統(tǒng)架構(gòu),充分利用AI能力提升系統(tǒng)的智能化水平。

產(chǎn)品定位明確:不再是簡單的技術(shù)驗證項目,而是要打造一個真正有商業(yè)價值的開源廣告平臺。這次我要認真對待,把它當成一個真正的產(chǎn)品來做。

社區(qū)建設重視:加強與開源社區(qū)的互動,吸引更多開發(fā)者參與項目貢獻。雖然現(xiàn)在只有100來個Star和50個左右的Fork,但這已經(jīng)證明了項目的價值,我要在這個基礎上繼續(xù)努力。

商業(yè)模式探索:探索開源項目的商業(yè)化路徑,實現(xiàn)項目的可持續(xù)發(fā)展。純粹的開源很難持續(xù),必須找到商業(yè)模式才能長久。

知識體系的構(gòu)建

在重新開發(fā)項目的過程中,我也在構(gòu)建自己的知識體系。這個體系包括:

技術(shù)能力矩陣:

后端開發(fā):.NET、微服務、數(shù)據(jù)庫設計

前端開發(fā):React、Vue、響應式設計

AI應用:大模型集成、提示詞工程、模型微調(diào)

運維部署:Docker、Kubernetes、云服務

產(chǎn)品設計方法論:

用戶需求分析

產(chǎn)品功能設計

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策

A/B測試實施

項目管理實踐:

敏捷開發(fā)流程

版本規(guī)劃管理

質(zhì)量控制體系

風險識別與應對

商業(yè)思維培養(yǎng):

市場分析能力

商業(yè)模式設計

競爭策略制定

用戶價值創(chuàng)造

這套知識體系的構(gòu)建,也為我的兩本書提供了豐富的素材和深刻的洞察。

第八部分:知識傳播的價值與影響——從個人成長到行業(yè)賦能

從技術(shù)實踐者到知識傳播者

回顧這幾年的經(jīng)歷,我發(fā)現(xiàn)自己在不知不覺中完成了一個身份轉(zhuǎn)換:從純粹的技術(shù)實踐者,變成了兼具實踐和傳播能力的知識工作者。這個轉(zhuǎn)換過程讓我對知識傳播的價值有了更深刻的理解。

知識的復利效應:當你把經(jīng)驗寫成書、做成課程時,它的價值會被無限放大。一個人的實踐經(jīng)驗,通過知識傳播可以幫助成千上萬的人避免踩坑,這種價值放大效應是任何其他工作都無法比擬的。

反向?qū)W習的力量:在寫書和回答讀者問題的過程中,我發(fā)現(xiàn)自己對很多概念的理解變得更加深刻。為了向別人解釋清楚一個技術(shù)點,你必須自己先徹底理解,這種“教學相長”的效應非常明顯。

行業(yè)影響力的建立:通過持續(xù)的知識輸出,我在AI應用這個領域建立了一定的影響力?,F(xiàn)在經(jīng)常有企業(yè)邀請我去做分享,有技術(shù)社區(qū)邀請我參與討論,這種影響力是金錢買不到的。

讀者反饋帶來的啟發(fā)

兩本書出版后,我收到了大量讀者反饋,這些反饋給了我很多啟發(fā):

需求的多樣性:不同崗位的讀者關(guān)注點完全不同。產(chǎn)品經(jīng)理更關(guān)心如何提升工作效率,技術(shù)開發(fā)更關(guān)心具體的實現(xiàn)方案,運營同學更關(guān)心內(nèi)容創(chuàng)作的技巧。這讓我意識到,AI工具的應用場景比我想象的還要豐富。

痛點的共性:雖然崗位不同,但大家面臨的核心痛點很相似——都是不知道如何把AI工具真正用起來,而不是停留在簡單的對話層面。這也驗證了我寫這兩本書的價值。

學習的迫切性:很多讀者表達了強烈的學習需求,希望能有更多實戰(zhàn)案例和操作指導。這讓我看到了在線教育和企業(yè)培訓的巨大市場潛力。

知識傳播的商業(yè)價值探索

隨著影響力的提升,我也開始探索知識傳播的商業(yè)化路徑:

企業(yè)培訓需求旺盛:很多企業(yè)都希望讓員工掌握AI工具的使用方法,但缺乏系統(tǒng)的培訓課程。我開始接一些企業(yè)內(nèi)訓項目,發(fā)現(xiàn)這個市場需求很大。

咨詢服務的延伸:基于書中的方法論,我為一些中小企業(yè)提供AI轉(zhuǎn)型咨詢服務,幫助他們制定AI應用策略和實施方案。

社區(qū)運營的價值:我建立了一個AI應用實踐群,定期分享最新的技術(shù)動態(tài)和應用案例。這個社區(qū)不僅幫助讀者解決問題,也為我提供了第一手的市場需求信息。

技術(shù)寫作的方法論總結(jié)

通過兩本書的寫作實踐,我總結(jié)出了一套技術(shù)寫作的方法論:

場景驅(qū)動的內(nèi)容組織:不要從技術(shù)本身出發(fā),而要從用戶的實際場景出發(fā)。先描述問題,再介紹解決方案,最后給出具體的操作步驟。

案例為王的價值導向:理論再完美,不如一個真實可用的案例有說服力。我在書中提供的每個案例都經(jīng)過實際驗證,確保讀者能夠直接應用。

持續(xù)迭代的內(nèi)容機制:技術(shù)發(fā)展太快,傳統(tǒng)的出版模式跟不上節(jié)奏。我建立了內(nèi)容更新機制,通過在線方式為讀者提供最新的補充材料。

讀者共創(chuàng)的價值放大:鼓勵讀者分享自己的應用案例和經(jīng)驗,形成知識共創(chuàng)的良性循環(huán)。這不僅豐富了內(nèi)容,也增強了社區(qū)的活躍度。

對AI時代知識工作的思考

通過這幾年的知識傳播實踐,我對AI時代的知識工作有了一些深入思考:

知識的時效性挑戰(zhàn):AI技術(shù)發(fā)展太快,傳統(tǒng)的知識傳播方式已經(jīng)跟不上節(jié)奏。我們需要建立更加敏捷的知識更新機制。

實踐與理論的結(jié)合:純理論的知識傳播價值有限,必須與實際應用場景相結(jié)合。這要求知識傳播者既要有深厚的理論功底,又要有豐富的實踐經(jīng)驗。

個人品牌的重要性:在信息過載的時代,個人品牌成為知識傳播的重要載體。讀者更愿意相信有實戰(zhàn)經(jīng)驗的專家,而不是紙上談兵的理論家。

社區(qū)化學習的趨勢:傳統(tǒng)的單向知識傳播正在向社區(qū)化學習轉(zhuǎn)變。知識傳播者不再是高高在上的專家,而是學習社區(qū)的組織者和引導者。

結(jié)語:技術(shù)情懷與現(xiàn)實主義的平衡

回頭看這段從產(chǎn)品經(jīng)理到開源作者的歷程,最大的感觸是技術(shù)情懷與現(xiàn)實生活之間的平衡藝術(shù)。一方面,我對技術(shù)的熱愛和對完美產(chǎn)品的追求從來沒變過;另一方面,中年危機和市場現(xiàn)實也讓我更加腳踏實地。

Lorn.ADSP這個項目,從2013年斷斷續(xù)續(xù)搞到現(xiàn)在,雖然在GitHub上只有100來個Star和50個左右的Fork,看起來不算太多,但我知道每個Star背后都是一個真正關(guān)注這個項目的開發(fā)者。它承載了我對技術(shù)的那份執(zhí)念,也許它永遠不會成為下一個SpringBoot,但它記錄了一個產(chǎn)品經(jīng)理對技術(shù)的理解和探索。說實話,這就夠了。

兩本書的出版,讓我找到了另一種價值實現(xiàn)方式。能把自己的經(jīng)驗和思考分享給更多人,幫助他們在AI時代更好地工作,這種成就感比升職加薪來得更實在。特別是收到讀者反饋說我的書真的幫到了他們,那種感覺真的很棒,就像當年第一次看到Lorn.ADSP被Fork時的興奮一樣。

現(xiàn)在這個時代,AI技術(shù)發(fā)展得這么快,我們每個人都在面臨新的機遇和挑戰(zhàn)。年齡可能會成為求職的絆腳石,但知識和能力是永遠不會貶值的財富。通過持續(xù)學習、實踐和分享,總能在這個時代找到自己的位置。

對于那些也在中年面臨職業(yè)困惑的朋友,我想說:別因為一時的挫折就放棄了對技術(shù)的熱愛,別因為市場的冷漠就懷疑自己的價值。時代在變,但對真正有能力的人的需求永遠不會消失。關(guān)鍵是要保持學習的心態(tài),擁抱變化,用自己的方式為這個世界創(chuàng)造價值。有時候路看起來很難走,但只要堅持下去,總會有轉(zhuǎn)機的。

技術(shù)改變世界,我們每個人都能成為這種改變的推動者。這就是我的開源路,也是我在AI時代的成長體會。希望我的故事能給更多人帶來點啟發(fā)和鼓勵。

責編:洪哲宇編輯
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