工程思维

概述

工程思维是 AI 落地时代算法工程师的核心壁垒，强调将复杂业务问题拆解为可落地技术方案，在效果、成本、稳定性之间找到最优平衡。技术没有高低贵贱，能解决问题、控制成本、稳定运行的就是好技术。

关键内容

1. 核心理念：适配任务而非追求高级——复杂任务用复杂 Agent，简单任务用最简单方式，追求速度与 Token 效率
2. 反模式警示：
3. 简单 FAQ 场景用关键词+规则即可 99% 准确，无需大模型+RAG（成本翻 10 倍且准确率下降）
4. 内部工具用 SDD+AI 编码一周可上线，无需堆微服务+云原生（3 个月未落地）
5. to B 场景客户看重稳定性和可解释性，黑盒大模型出问题无法排查
6. 三大能力：
7. 业务问题→可落地技术方案的拆解能力
8. 效果、成本、稳定性之间的最优平衡能力
9. 接受技术局限性，用多路径兜底解决问题的能力
10. 行业现状：会用模型、懂论文的人严重过剩；能把 AI 从 demo 变成稳定产品的人永远稀缺
11. 与土木工程的类比：底层逻辑一致——不管黑猫白猫，抓到老鼠就是好猫

来源

• raw/articles/essays/thinking-series/008-算法面试 — 全文

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