Career Transferable skill / Durable skills / Core capabilities

简介

最近失眠还蛮多的，对被AI淘汰、被同辈后辈淘汰的担心，即使天天加班，时间还是不够，项目还是来不及，身体也扛不住。

作为SE还要具备领域内的前沿技术能力，但是担心的也不是技术，而是对能力提升有追求，不要过了一年发现还是在吃能力的老本。而且我希望个人能力的增强是持续有效的，不是那种之后用不上或者马上被淘汰的技术能力。

关心的不是“技术情怀”，而是一个更本质的问题：

我每天投入的时间，是否在累积一种
可持续、可迁移、不会很快贬值的个人能力？

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一、可跨技术代际复用的判断与方法

能力 ≠ 技术栈
能力 = 可跨技术代际复用的判断与方法

真正担心的，其实是：
“我现在增长的是能力，还是只是在消耗环境红利？”

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二、把“能力”拆成三种

用这个框架，判断任何一份工作到底在“养能力”还是“吃老本”。

1. 易淘汰型能力

特征：

• 强绑定某个技术版本
• 强绑定某个公司/平台
• 离开环境后迅速失效

例子（不点名）：

• 特定内部框架
• 特定芯片/工具链细节
• 一套只在该公司跑得通的流程技巧

👉 这些能力必须“有意识地控制投入比例”。

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2. 稳定复用型能力（你应该刻意积累的）

这是你真正要的。

特征：

• 跨公司
• 跨技术代
• 跨问题形态

典型包括：

• 技术能力
  • 问题拆解能力
  • 建模能力（把现实问题抽象成可优化对象）
  • 复杂系统中的权衡能力
  • 判断“什么时候不值得继续”的能力
• 管理能力
  • 项目的掌控力：趋势识别、背景动机、可行目标制定、合作促成、可达路径、核心工作、难点风险、人力阵型、调度组织、开展管理。
  • 调动团队积极性
  • 管理工期与节奏：拆关键路径，识别真正的 risk，提前暴露不确定性
  • 给不同能力的人分配合适任务
  • 远程、持续跟踪关键进展： 持续跟进而不 micromanage

注意：
这些能力不会因为模型换代而过时。

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3. 元能力（最慢，但最值钱）

这是“能力的能力”：

• 学新东西的速度：搭建借助AI工具的加速个人学习流程
• 识别 hype vs signal，Hype is about attention. Signal is about information.
  • hype = 被炒得很热、听起来很厉害、但长期价值不确定的东西
  • signal = 真正有信息量、能指向长期价值或能力提升的东西
  • 分清楚：哪些是“热闹”，哪些是“真的值得投入时间和精力的东西”。
  • 是不是在学一些：看起来很先进，但一年后就没用的东西？
• 在不完整信息下做决策
• 对自己认知偏差的自觉

👉 这是 十年后仍然有效的东西。

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三、IPD 环境下，哪些能力是“真的在增长”的？

我们很现实地看。

在华为这种环境里，你确实能持续增长的：

• 复杂约束下的执行能力
• 系统稳定性意识
• 跨团队协同与博弈
• 把模糊目标压缩成可交付物

这些能力：

• 不 flashy
• 但不会过时
• 在大公司、ToB、复杂系统里非常硬

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但你很难自然增长的能力是：

• 自主选题能力
• 在高度不确定下的判断
• 探索失败的“价值提炼能力”

这些不是你“不努力”，而是环境不给反馈回路。

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四、为什么你会担心“一年后在吃老本”

因为你已经隐约察觉到一个危险信号：

你在做的事情，
正在变得越来越“顺手”，
但不再“拉伸认知边界”。

这是能力停滞的典型前兆。

不是你变懒了，而是：

• 学习曲线变平
• 新信息密度下降
• 判断难度没有提升

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五、一个非常实用的“能力保值性检查法”

你可以用这 5 个问题，每季度问自己一次：

1. 离开当前公司/技术栈，我还能直接复用什么？

2. 最近半年，我有没有主动放弃一个看似可行的方案？

3. 我是否在解决“以前没解决过的问题类型”？
   （不是更复杂的版本）

4. 我的工作中，哪一部分5 年后仍然成立？

5. 如果新人来问我：

   “这件事为什么要这样做？”
   我能不能给出原理级解释？

如果这些问题越来越难回答，你的警觉是对的。

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六、你现在最理性的策略（不需要激进）

注意，这里不是让你跳槽。

策略只有一句话：

在公司里做“不犯错的交付者”，
在个人成长上做“主动设计者”。

具体怎么做？

1. 给自己设一个“能力账户”

把你每周时间粗略分成三块：

• 交付必需（IPD / 会议）——接受
• 能力稳态（工程基本功）——保持
• 能力增量（你自己选的）——保护

哪怕只有 **10–20%**，也要守住。

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2. 选择“能力密度高”的投入方向

不是选“新技术”，而是选：

• 抽象能力强的工作
• 原理暴露度高的事情
• 能让你解释“为什么”的问题

例如：

• 训练不稳定问题的分析
• 性能瓶颈的根因定位
• 模型失败案例的结构化总结

这些不会过时。

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3. 把“学到的能力”显性化

否则它会悄悄流失。

• 写决策记录
• 写失败总结
• 写“如果重来我会怎么做”

不是给公司，是给未来的你。

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七、一句你现在可能最需要听的话

真正可持续的能力增长，
是“判断难度”在增长，而不是“任务复杂度”在增长。

如果你能持续感觉到：

• 做的事更难判断
• 失败更有信息量
• 成功不再靠熟练度

你就在“保值”。