井底之蛙

我高中计算机课挂了科。我大学读的是会计。怎么看，我都不该是写这篇东西的人。

但三段实习，三个完全不同的行业，让我看到了大多数软件工程师一辈子都不会看到的东西。

我不是从哪篇博客上学会什么叫 FDE 的。我是从三段实习里学会的——在那些地方，我亲眼看着一群聪明人做着蠢事，而他们身边没有一个人意识到那有多蠢。

私募股权公司（2023年）：几百个实习生。强大的 CRM、真正优质的线索、桌面上摆着真金白银的钱。工作内容是什么？把同一段模板化的开发信复制粘贴给每一个线索。几百个实习生，每天手动重复着完全一样的动作。

我搭了一条流水线，一键替代了 200 个实习生的工作，而且每封信都做了个性化处理。他们不愿意为这个工具付我钱，搬出我的劳动合同来压我。去他妈的，我走人。

燃油公司，年营收 50 亿美元（2024年）。我是税务会计实习生。我看着两个 CPA（全美最难考的资格证之一的持证人）一个一个手动复制粘贴客户地址，去查税率。这占了他们工作量的 50%。这就是公司花钱请他们干的事。完全是脑死亡的活。他们的专业能力本该用在别的地方，时间却全耗在了这里。一个星期。我自己找到了 shapefile 数据，搭了一条 Python 流水线（几百行代码），搞定。整个公司的燃油税计算，全自动化了。

土木工程公司（2025年）。工程师们盯着 50 年的时间序列数据，试图用眼睛去识别时间模式。用他们的肉眼。每周要花 10 小时。我写了一个解析引擎，用动态时间规整（DTW）算法，几秒钟就把数学意义上的高匹配项给捞出来了。

三段实习。三个毫不相干的行业。每次都是同一个故事。我进这些公司都不是以软件工程师的身份。每一次我都是以商科实习生的身份进去的。SWE 实习生根本进不了那些房间。我能看到这些工作流，是因为我就坐在干这些活的人旁边。

这些都不是傻公司。私募股权公司不傻。CPA 不傻。那些土木工程师聪明得很。但所有这些工作流在结构上都是疯狂的。公司里没有一个人看得出来。不是因为他们蠢，而是因为他们是井底之蛙。

井底之蛙。你不知道自己不知道什么。从井底，你看不到天空。你游的那点水，就是你认识的全部的水。

这就是现在全世界每一家传统企业里都摆着的东西。不是少数几家。是每一家。某个吞噬着三个、三十个、甚至三百个人脑力的工作流，而一个带着笔记本电脑和正确直觉的人，几个星期就能把它压成一行命令。瓶颈在于：能看见工作流的人看不见 AI，能看见 AI 的人从来不会走进那个房间。

YC 和旧金山现在又亮又花。创始人们推销着下一个 Claude 版本一发布就会被秒杀的套壳产品，在 Twitter 上炫耀自己怎么把 VC 的种子轮骗到手，第七次做同一个傻逼约会软件。泡沫是真的。这些公司里很多撑不了多久。

与此同时，西雅图郊外有家物流公司，年营收 8000 万美元，整个调度系统跑在一个叫 Dave 的人 2011 年搭的 Excel 表上。Dave 2019 年退休了。没人知道那些公式里有一半是怎么算出来的。去年他们专门请了两个人来伺候这张表。老板听说过 ChatGPT，因为他女儿给他看过。他有真实的营收、真实的利润，以及一个 AI 今天下午就能解决的真实问题。

价值在那儿。不光鲜。不在 Twitter 上。在某个购物广场后面的办公室里，荧光灯，会卡纸的打印机，白板上还写着上个季度的数字。一个跑了三十年、全靠人脑撑着的工作流，等着一个人走进来看见它。

能干这活的人，不是普通的软件工程师。传统 SWE 想要的是工单、需求文档、code review、staging 环境。这里什么都没有。你两手空空地走进去。工作流住在某个人的脑子里。一半时间老板自己都说不清他的员工到底在干什么。你必须坐在他们旁边，看着。

刚进去的时候你什么都看不懂。你必须学得很快，不然就完蛋。你必须能跟那些跟你完全不是一类人的人说上话——那些觉得 AI 是魔法、是骗局、或者两者皆是的人。老板说错的时候你得有分寸，但该顶回去的时候你还得顶回去。你必须在星期二交付一个你星期一根本不知道它存在的东西。

你写出来的东西不会有任何文档。没法直接丢给 Claude Code 让它自己写出来。数据库结构在某人的笔记本里。业务逻辑在某个员工的脑子里。边角情况躺在 2020 年的某个 Teams 聊天记录里。你必须把它们挖出来，理清楚，然后交付。

这不是每个人都能干的活。

但如果你能干（也许那个人就是你），现在有一扇我们从来没见过的窗口。每一家传统公司只会被蒸馏一次。谁先把它做了，谁就拿下那个工作流。这样的公司有几百万家。

我是误打误撞学会这件事的。一个会计学位、三段实习，加上一种看见太蠢的人工活就忍不住想搞清楚、把东西造出来的习惯。能在 HA7CH 干得好的人，大概也都是这么学会的——从一个他们本不该出现的地方学会的。

井底之蛙不知道那口井是一口井。

我们去造他妈的梯子吧