人工智能尚未重塑组织，但加剧了管理焦虑。团队在压力下追求速度，忽视深度分析，导致判断失误。管理应围绕问题组织资源，而非仅关注时间进度。真正需要加速的是问题的定义和边界明确，而非单纯的执行速度。

随着AI的发展，传统翻译工作受到挑战。产品经理需明确问题，以便AI生成解决方案。关键能力包括问题定义、提供上下文和判断力。有效的上下文能提升AI输出质量，未来理解问题和用户需求将是PM的核心竞争力。

技术瓶颈往往源于问题定义不当。在2019年的一个项目中，我提取2D图像中的服装并应用于3D角色。虽然背景去除较为简单，但生成服装轮廓的网格计算量大。通过使用Douglas-Peucker算法简化多边形并保留关键点，成功解决了这一问题。这让我认识到，定义问题比找到答案更为重要。

软件工程师的职业发展充满挑战与学习。随着经验的积累，责任和技能要求不断变化。成功的关键在于明确问题，尤其对高级工程师而言，他们不仅要解决问题，还需定义问题、领导团队并促进质量文化。职业进阶需要应对模糊性、时间管理和沟通能力的挑战，持续学习和追求卓越是成功的基础。

AI时代将强调个人软技能，特别是问题定义和描述能力。文章讨论了Linux的使用和前端构建、AWS的IAM等技术话题。还介绍了CNCF Sandbox项目、代码搜索性能、PoC到生产的准备、VMware Explore 2024、vSAN MAX、数据库技能、友好的错误提示和两本书的评论。

夫妻每周争吵3次晚餐，企业决策也存在类似问题。应用家庭晚餐解决方案，指定决策者、明确问题定义、提供建议等可提高S&OP决策效率。