企业官网建设流程全解析

创建企业网站的步骤,wordpress空间,怎样同步wordpress,电子商务网站建设与维护中职教材2025 年的毕业生#xff0c;正面对一个规则变了的求职市场。2025 年 11 月#xff0c;美国失业率升至 4.6 %#xff0c;创近四年新高#xff1b;中国城镇失业率为5.1%#xff0c;青年失业率#xff08;16-24岁#xff0c;不含在校生#xff09;持续高位。同时#xff…2025 年的毕业生正面对一个规则变了的求职市场。2025 年 11 月美国失业率升至 4.6 %创近四年新高中国城镇失业率为5.1%青年失业率16-24岁不含在校生持续高位。同时应届毕业生规模创纪录2025 届 1222 万2026 届预计 1270 万。但与过去不同这次不是岗位总量在减少而是机会的流向变了。就在昨天12月17日吴恩达一个月前在斯坦福的内部讲座视频才公开。11 月 18 日的 AI 课堂上他用两组数据解释了这个变化AI 能完成的任务复杂度每7个月翻倍AI 编程能力的翻倍时间只需70天技术在指数级加速但岗位机会没有同步增长。为什么会这样机会流向了哪里在这个转折点上什么样的人能抓住新机会这篇文章我们从这堂课出发回答四个问题什么能力更重要为什么环境比你想的更重要学习方式该怎么调整如何让自己被发现第一节 | 不是岗位少了是方向变了2025年AI 让写程序变得前所未有地快。但这并不意味着工程师更吃香了恰恰相反许多人的工作变得更容易被替代。吴恩达在课堂上说了一句话模型可以帮你写出正确的代码但它不会告诉你这段代码要去解决什么问题。这句话点出了关键现在大多数岗位的分工逻辑已经变了。不是谁更懂技术而是谁先把问题定义清楚。以往一个产品从想法落地需要58个工程师配合开发。现在在 AI 工具辅助下一个人就能快速完成。工程工作被压缩的同时产品设计、需求拆解、目标判断这些前置任务反而成了最关键的一环。为什么这些“前置任务”变得更重要因为产品开发本质上是一个循环写代码 → 给用户看 → 收反馈 → 调方向 → 再写代码。AI 让第一步快了 10 倍但其他几步没有同步加速。这导致整个循环的瓶颈从写代码转移到了理解用户真正想要什么。现实中多数团队的决策能力并没有跟上这个节奏。代码写得快了方向错了的话速度反而成了风险。结果是能完成任务的人越来越多但能判断做什么才值得做的人反而变少于是团队里真正被重用的不是写得快的人而是能定义方向、快速尝试、反应灵敏的人。在吴恩达眼中今天硅谷行动最快的工程师有一个共同特征他们既会写代码也会跟用户聊天。 这种“技术同理心”的组合让他们能在一个人身上完成过去需要工程师PM两个角色才能完成的事。工程师和产品经理的比例正在翻转。过去是48:1现在越来越多公司走向2:1甚至逼近1:1。有些创业公司已经开始配置“1 个PM配 1 个工程师”这在传统硅谷公司看来几乎不可思议。在这堂课上还有一位嘉宾 Lawrence Moroni曾任Google首席AI倡导者现在ARM负责AI业务。他也提到了一点过去几年硅谷公司允许员工把各种价值观和个人追求带到工作中。但 2023 年之后公司不再看情怀只看价值你做的东西能不能为他们赚钱。技术很强但方向不对没人买单。情怀很足但产出为零同样出局。这就是为什么判断力比技术更重要你要能判断什么值得做什么不值得做。缺少这种判断力再强的技术能力也会被边缘化。第二节 | 好环境比强能力更重要第一节我们说了判断力比技术更重要。但光这样还不够就算你有判断力如果环境不对你也施展不开。吴恩达在课上讲了一个真实的故事一个斯坦福学生能力出色拿到了一家热门 AI 公司的 offer。公司说先签约轮岗匹配会给你找好项目。 结果签完约他被分配去做 Java 后端支付系统。这不是 AI 项目不是他想做的方向。一年后他沮丧离职。“他的能力没问题是环境错了。”但环境也在选人。Lawrence Moroni讲了一个例子一个优秀的程序员能力强、经验足。被解雇后申请了 300 多个工作深入面试很多家大厂但每次都在最后一轮被拒。原因不是技术不行而是他在面试中表现得过于强硬让面试官觉得他不适合团队合作。调整态度后他很快拿到 offer工资翻倍。这两个故事表示第一个你可能有能力但被放错了位置第二个你的能力可能很强但团队合作性同样重要能力是基础但环境和配合度决定了你能走多远。很多人忽略了一个变化AI 让个人能做的事更多了但也让团队环境的差异被放大了。过去只要你负责一小块、照流程执行就行。现在不一样了你需要快速拿到用户反馈 团队要支持你直接接触用户你需要快速试错迭代 团队要允许失败你需要跨职能协作 团队要打破职能壁垒如果团队做不到这些你个人再努力也是在内耗。吴恩达特别强调了几个好团队的特征愿意共享信息不藏着掖着愿意试错而不是反复开会支持个体试验而不是按层级做决策他说在这样的环境下你的经验值才能累积你的想法才有机会试一试。否则就算你再有热情也撑不了多久。而这个环境不只是你的团队还包括你日常相处的圈子。如果你最亲近的 5 个朋友都是努力工作、快速学习、试图用 AI 让世界变得更好的人你也更有可能这样做。所以比起岗位头衔看清你所在的圈子、节奏、氛围才是你能不能成长的真正关键。第三节 | 快速试错快速成长过去找工作拼的是学历、项目经历、技能点清单。现在这些还重要但更重要的是你做出过什么吴恩达在课上给出建议要创新就做20个原型看哪个有效。这是 2025 年的真实节奏。 AI 加速了任务完成的能力但也暴露了很多人的短板做得快不等于做得对学得多不等于学得进。传统的学习节奏是先听课、再练习、最后实习。AI 时代有效成长变成了动手试 → 被打脸 → 调方向 → 再试。这是一种新的学习习惯甚至是一种工作习惯。Lawrence Moroni 分享了他的实践他在做 AI 驱动的电影制作工具时不是花几个月写完整的技术文档而是我开始构建。测试。扔掉。再次开始。每次我脑海中的需求都在改进。为什么要这样因为失败成本变低了。吴恩达说“你浪费了一个周末但学到了东西这没问题。”过去做一个项目需要几个月。现在一个周末就能做出能跑的原型。Lawrence算了一笔成本账三个月做一个项目最后发现方向错了浪费三个月三天做10个原型扔掉9个留1个继续打磨只花三天就找到方向所以快速试错不是急躁而是控制风险的方法。但很多人的学习方式还停留在过去。 苦练代码却从没做出能上线的应用苦看视频教程却从不和别人协作项目一做就是大半年结果上市场没人用。现在AI 做得越快你迭代得也要越快。关键不是做一次就对而是做一次就知道错在哪然后快速调整。要想跟上节奏别等到完美才发布别等到有把握才动手别等别人先做你再做先做出来再说。第四节 | 真正的竞争力是你做出过什么前三节我们说了能力要求变了、团队环境重要、学习方式要变。但最后一个问题是你怎么证明自己现在的招聘越来越像选队友而不是筛履历。Lawrence Moroni 自己就是个例子。2015年他想加 入 Google Clou 团队。前两次面试都失败了尽管他已经在 Microsoft 工作多年写了 20 多本书。第三次他换了策略在面试前他用 Google Cloud 做了一个 Java 应用能用技术分析预测股票价格。 然后把这个项目放在简历上。结果整个面试过程面试官都在问他关于这个代码的问题。面试的主动权在他手上。他提前证明了自己能做什么而不是只说做过什么。这让他从 300 个候选人中脱颖而出。十年过去这个策略在2025年更加重要。吴恩达给出了一个判断标准现在要看一个人值不值得合作最简单的方法就是看你做出过什么哪怕一个小东西。不一定复杂也不一定完美。但得是真实的、能用的、你亲手做的。一个前职业冰球运动员的故事更能说明问题。他 13 岁辍学自称“活着最笨的人”。他管理一个非营利冰场每季度需要向董事会展示运营结果为此每年花15 万美元请咨询公司整合数据来自泵房机器、压缩机、电子表格、账户...。他尝试用 ChatGPT 自己做。结果他现在用两个小时就能完成报告。节省的 15 万美元用于给贫困儿童提供冰球装备。一个13 岁辍学的人用 AI 做成了15 万美元的专业咨询工作。这比任何学历都有说服力。你不一定要创业但你需要作品。这类展示的效果越来越明显。很多公司已经不看你做过什么而是看你正在做什么。过去找工作是投递简历等回复。现在是做出产品主动展示能力。区别在于简历是别人对你的评价作品是你对自己的证明。结语机会没少只是方向换了2025 年不是工作变少了是路径变了。过去的路径从学历到经验从经验到简历从简历到面试最后入职。现在的路径从能力到作品从作品到展示从展示到合作在合作中成长。能力要求变了。团队比品牌重要。学习方式要快速迭代。作品比简历有说服力。这四件事决定了你能不能抓住新机会。