> 以前你只是简单地认为，一个初级工程师犯错只是因为他是初级的，可以被指导；而如今，这个初级工程师可能不愿意接受你的建议。极端观点：这听起来像一个老家伙在看不起年轻人。你能解释为什么不是这样吗？否则，这听起来就像：'当我年轻时，我们努力工作并听从长辈的建议。现在，年轻人忽视我们的建议。' 每次我看到这种代际评论（这通常是基于个人经历的），我都会立刻产生怀疑。我可以向你保证，当我年轻的时候，我没有听从年长者的建议，我总是想按自己的方式做事。为什么现在这一代会不同呢？根据我的经验，它们并没有不同。积极的一面是：我记得曾经指导过一些年轻人，看着他们通过阅读博客来学习编程。我太老了，我的书架上/曾经摆满了O'Reilly的书。当我指导他们的时候，很少有25岁以下的人阅读O'Reilly的书。这让我意识到，人们的变化比他们所学的内容更多。…
源讨论初级员工招聘危机原帖 510 条评论 · 导入时统计在工作中处理一个我怀疑在做类似事情的实习生时，我和同事讨论过这个问题。一种方法是组织一次面对面的会议，在其中测试他们的解决问题的能力，且不允许使用AI；另一种方法可能是在审查一个PR时，询问他们思考的过程。 不幸的是，LLM的使用在职场中引发了大量不信任。以前你只会认为一个初级员工犯错只是成长过程中的一部分，可以被指导；而如今，这个初级员工可能不愿意接受你的建议，因为他们认为你的建议是说教，而他们认为存在一个“简单”的过程来获得“可接受”的结果。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
> 我可以向你保证，当我年轻的时候，我没有听从年长者的建议，而是试图按照自己的方式去做每件事。 激进观点：这听起来像一个很难共事的人。 资深人员有责任，因此在商业环境中他们有权威。认为自己什么都知道的初级人员不喜欢这一点。如果资深人员和初级人员在某件事上有分歧，他们当然应该互相尊重地倾听。如果这不是发生，那么其中一方不是好员工。但如果发生了，那么主管做出最终决定。
完整原文> 以前：为该编程语言获取一本O'Reilly书籍。在索引中查找访问修饰符。10年前：在博客中搜索该编程语言的简介。其中会有关于访问修饰符能做什么的提示。现在：问ChatGPT。在我（有些刻意构造的）例子中，方法在变化，但内容没有变。 与此相关的另一个方面是，随着人们对问题领域内化程度的提高，以及能够以后应用这些知识的程度也在变化。以前辛苦获得的知识塑造了我今天设计系统的方式。 然而，现在人们倾向于用ChatGPT来解决问题，这会导致他们下次遇到类似问题时重复犯同样的错误，因为信息太容易获取了。这也导致更大的东西更难处理……“如何设计这个更大的系统”是通过构建它来学习的。…
完整原文> 以前：为该编程语言获取一本O'Reilly书籍。在索引中查找访问修饰符。10年前：在博客中搜索该编程语言的简介。其中会有关于访问修饰符能做什么的提示。现在：问ChatGPT。 在各个时代，这个问题的答案应该是一样的：阅读权威的信息来源。官方API文档、官方语言规范、手册页、教科书、发表的论文等。 也许我显露出我的年龄，但作为资深人员指导初级人员时，最令人沮丧的部分之一是当他们带着问题或疑问来时，当我问：“官方文档上说了什么？”他们会一脸茫然。我们已经从查阅信息的原始来源，转向使用次级来源（如O'Reilly书籍、博客和教程），现在又转向三级来源，如LLM。
完整原文是的，我必须同意这个激进观点。设身处地为初级人员着想：如果他不在那里，你将自己从Claude Code中提取代码，直到你满意于输出的内容，然后开始添加你的“资深”修改。事实上，代码的编写方式已经发生了根本性的变化，尤其是对于刚从大学出来的年轻人，答案是接受所有人都在使用它，而不是一味地羞辱。如果你真的那么资深，为什么不教这个孩子如何正确使用LLM，从而从一开始就确保工作成果的正确性？似乎问题的一部分是老一辈对这项技术持怀疑态度，因此不知道如何指导他们。话虽如此，我是一名机器学习工程师，而不是开发者，而这些LLM对我来说是巨大的帮助。假设我正确使用它，我根本无法在一周内写出一个10,000行的管道程序。而通过输出和错误调试来编写代码…
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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