我的 2023 年度自我总结-技术圈

一年时间，想想觉得很长。但过得真快。

值此年末，从工作、学习和生活三方面总结一番，整理行囊，再出发。

工作

我在 2022 年下半年工作发生变动，加入了 Amazon。新的工作，真可以说是变化巨大。（我的公众号停更了一段时间，一方面是为了适应这种变化，另一方面也为了保证输出内容的质量。感谢所有陪伴我的粉丝朋友们，我回来了！经过时间的沉淀，接下来我会给大家带来有更有价值和深度的内容，期待一下！）

这种变化主要体现在五个方面，我把它总结为三注重二思维：

注重英文 —— 组织形式决定沟通方式。在 Amazon 内部，几乎所有的文档都是英文编写的，这是由于公司各个部门遍布全球，用英文撰写文档更方便跨团队的传播、沟通、协作。
注重文档 —— 优秀的文档和优秀的代码一样，都是公司宝贵的资产。在参与撰写和评审 HLD（High Level Design）, LLD（Low Level Design）, ORR（Operational Readiness Review）, Runbook 等文档的过程中，我意识到，文档和代码一样，都需要被评审，也都有优劣之分。
注重协同 —— 能在团队内部解决的问题，都是小问题。在公司庞大的组织体系下，各个部门各司其职，部门之间相互协作，听起来一切都很自然。但如果再加上时差这个要素，一切就不一样了。想象一下，你在北京（UTC+8:00），兄弟部门 A 在西雅图（冬令时 UTC-8:00），兄弟部门 B 在印度（UTC+5:30），为大家安排一个合理的会议时间是很困难的事，如果参会人较多，那将更难协调，因为参会人在某个时间可能有其他会议安排。因此，大公司的协同提效是一个永恒的话题。
全球化思维 —— Think Big。在需求（包括业务需求和技术需求）规划阶段，团队会考量需求未来能否在全球范围内推广，这一点也与 Amazon 制定的 Think Big 领导力准则契合。
产品化思维 —— 技术方案产品化。当一个真问题被提出，团队会给出解决方案。如果该问题是业内常见的问题，则解决方案有概率被打磨成产品进入市场，而不仅限于解决当前特定的业务问题。这一点，同样也体现了 Amazon Think Big 的领导力准则。

如果给 2022 年定一个主题，我觉得是“融入”。这种融入包括但不限于：适应新环境，融入新团队，学习新文化，触摸新业务，上手新技术。

随着融入过程的深入，时间来到了 2023 年。如果说 2022 年的主题是“融入”，那么 2023 年的主题就是“奋进”。

新鲜感褪去，成为“老员工”。更大的责任，更多的挑战。现在回头看看，现实的确如此。随着对业务理解由浅入深，接手的项目难度也提升了几个层次。有时还会出现多个项目并行的情况。

如何担起重任？
- 复杂的项目 —— 逐层拆解，各个击破。
- 并行的项目 —— 定优先级，插空推进。

密集的跨团队合作对全英文沟通能力提出了很高的要求，而在加入 Amazon 之前，我上一次英文发言还是在大学的英文课上。

如何迎接挑战？
- 知行合一，剩下的交给时间。
- 单词捡起来，美剧刷起来，外教聊起来。
- 听说读写，天周月年。

总结一下：

今年我设计并实现了 3 个重要的里程碑，如期交付率100%。期间，我对业务的理解也不断加深，对系统设计和架构的经验的思考和经验也得以沉淀。在这个过程中，我总结了一套快速获得职业成长的基本动作：以企业特定的事业环境因素和组织过程资产为前提，建立全局业务视角，并对业务进行技术建模并实现，然后持续优化迭代。

学习

过去一年我学习的内容，包括但不限于 {AI, 英文, 技术人写作, 架构设计, 性能优化} 这个集合。学习不仅仅是一种动作，更是一种思维，它以对新事物的敏锐感和好奇心为始，以掌握、应用和分享新事物的获得感为终。保持对世界的敏锐和好奇，是摸清世界运转规律的前提。在年初 ChatGPT 进入大众视野之后，我意识到 AI 真的来了。事实如此，国内的大模型如雨后春笋般相继发布，我在第一时间就申请了账号，并在拿到资格之后进行了体验。大模型不是万能的，但大模型确实可以帮到我们很多，包括但不限于解决特定的问题，提升工作和学习效率等等。举个例子，用大模型制作思维导图，效率能提升 N 倍。在认识到大模型的强大之后，我调研了它背后的基本原理，并在工作中实践应用，在有一些收获之后跟同事和身边的朋友进行分享交流。在完成这一套标准动作后，学习的生命周期才算真正完成，这种收获是浅尝辄止所不能比的。在过去的一年里，使用 AI 为学习和工作赋能已经成为我的日常习惯，效率得到了很大提高。AI 提效对包括我在内的很多同学，已经是现在时。如果你还没开始，我建议你在看到这篇文章的时候开始。因为“种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。”学习的另一个要素是坚持，英文学习就是一个很典型的例子。知道学英文很重要的人 -> 开始学英文的人 -> 坚持学英文的人，这个链路符合漏斗模型，每前进一步，人数的衰减可能在一个数量级以上。

对此我的做法是，提升认知（明确重要性）-> 开始行动（迈出第一步）-> 养成习惯（不断重复）-> 获得正反馈（达成目标奖励）。

经过一年的锻炼，我的英文能力稳步提升。在英文工作会议中，我能够听懂 90% 以上的内容，能够表达出自己想要表达的意思，但这个过程还不够流畅，也与 native speaker 的表达方式有一些 gap，需要在未来进一步加强。上面提到的做法不仅对学习英文有效，对技术人写作同样有效。上文提到的 Amazon 注重文档的企业环境，让我更加意识到技术人写作能力的重要性。为了提升写作能力，我参加了极客时间出品的写作行动营，并在行动营期间养成习惯，坚持输出。功夫不负有心人，我得到来自官方的认可，成为了极客时间创作大使。这对我来说是很强的正反馈，激励我在未来能够持续输出有价值的内容。在这一年里，通过在行动营的学习和实践，我对技术人写作有了更加体系化的认识。技术人写作的过程其实就是隐形思考显性化的过程，是知识、经验萃取和挖掘的过程。个人理解，写作就像做菜，整个创作过程以内容为材料，期间加一点心理学的佐料，再加一些小技巧的厨艺，经过用心烹调，才能为读者输出更好的菜肴。

学习的重要目的之一是提升职业竞争力。为此，我在架构设计和性能优化两个方向上进行了体系化的学习。之所以选择这两个方向，是因为我觉得，出色的架构设计能力，是每一个以成为杰出架构师为战略目标的工程师所必须的能力。而性能优化能力，则是一个抓手，它对专业能力的深度和广度都有很高的要求，学习性能优化能够帮助我梳理过往职业生涯中的积累，由点到线，由线到面，由面到体。这个“体”就是属于自己的知识体系。过去一年我学习了三门架构设计课程和一门性能优化课程，并将学习的内容运用到实际工作中，我完成了两个大型需求的调研和设计，对架构设计的道与术有了更深的认识。另外，我也解决了两个线上性能问题，其中一个性能问题涉及到隐藏较深的网络问题，性能优化课程中的排查思路给我带来了很好的启发，让我更快地定位到了性能瓶颈。