我为什么要认真做一次全年规划？
这一年，我已经非常清楚：
- 真正稀缺的不是技术信息
- 而是 可持续投入的注意力与判断力
AI 的变化确实很快，但真正让我保持警惕的，并不是“会不会被淘汰”，而是：
- 知识越来越碎，却难以沉淀
- 项目做完了，却无法形成长期能力
- 输出变少，理解停留在“好像懂了”
- 时间被工作和生活切割，难以形成复利
因此，2026 年我给自己定下一个非常明确的方向：
不追逐短期爆发，只做长期可复利的事。
这份规划的意义，不在于一年要完成多少目标，而在于：
一年后回看，我依然走在正确的轨道上。
2026 年规划的四个核心原则
原则一：不断线，而不是过载
- 技术不断线
- 学习不断线
- 输出不断线
哪怕节奏不快，只要全年不间断，长期一定会产生差距。
原则二：工程能力是 AI 时代的放大器
2026 年，我不再把“学会一个新模型”当作目标，而是持续关注：
- 系统是否稳定、可控、可评估
- 失败是否可感知、可回退、可修复
- 架构是否支持长期演进
能跑只是起点，能长期负责，才是工程价值。
原则三：认知与沟通决定上限
- 技术决定下限
- 判断、沟通、决策决定上限
这是我主动将非技术能力纳入规划的根本原因。
原则四：家庭与健康是长期算力
家庭与身体不是职业的对立面，而是：
我是否能长期保持清晰判断与稳定输出的基础设施。
2026 年时间分配总览（每周）
每周工作外可支配时间：约 26 小时
| 模块 | 每周时间 | 占比 |
|---|---|---|
| 技术精进（含阅读） | 9h | 35% |
| 技术博客 / 输出 | 2h | 8% |
| 健康运动 | 4h | 15% |
| 孩子高质量陪伴 | 6h | 23% |
| 休息 / 缓冲 / 自由思考 | 5h | 19% |
| 合计 | 26h | 100% |
说明：
- 技术时间强调“稳定复利”，而非极限投入
- 阅读不再单独切割，而是技术精进的一部分
- 保留缓冲时间，防止全年系统过载
技术主线：AI 工程 × ML 判断力 × Python 底座 × Go 扩展
1. AI 工程能力：长期可负责的系统构建者
重点持续投入在：
- RAG 的评估体系、失败识别与兜底策略
- Agent 的边界控制、回退机制与人工介入
- 成本、监控、日志、灰度、回滚机制
- AI 系统在真实业务环境中的长期演进能力
目标不是“更前沿”，而是：
系统三年后出问题，我依然知道该从哪里下手。
2️⃣ ML / DL：作为技术判断力的底层支撑
ML / DL 在 2026 年的角色非常明确：
- 不追模型 SOTA
- 不刷论文数量
- 不陷入公式推导
重点关注：
- 经典模型的适用边界与失败场景
- 过拟合、数据偏差在工程中的真实后果
- ML / DL 与 LLM 的协作关系，而非替代幻想
目标：
看到一个 AI 方案，我能判断它是否“工程上可控”。
3️⃣ Python 工程：从能力积累到能力杠杆
- 作为 AI 系统的主力开发语言
- 作为系统设计、工程规范、代码质量的参考系
- 用成熟的 Python 工程经验，校准系统复杂度
Python 不再是学习对象，而是我的工程标尺。
4️⃣ Go 语言：系统级能力的第二引擎
2026 年，我将 有节制地 引入 Go 语言，作为工程能力扩展。
Go 的定位
Go 负责系统稳定层，Python 负责系统智能层。
主要应用场景：
- 高并发服务
- Agent 调度与中控模块
- 基础设施层（网关、任务调度、Sidecar）
- 对延迟、资源、稳定性有明确约束的模块
Go 的学习边界
做的：
- 以工程场景驱动学习
- 掌握并发模型、服务结构、性能直觉
不做的：
- 不做语言对比内耗
- 不追求语言技巧极致
- 不偏离自身职业路径
🎯 年度目标：
我能判断：这个模块，用 Go 还是 Python 更合适。
技术时间参考分配（9h / 周）
- AI 工程实践与复盘：≈ 4h
- ML / DL 理解与沉淀：≈ 2h
- Python 工程沉淀：≈ 1.5h
- Go 学习与实践：≈ 1.5h
技术输出：把经验转化为认知资产
输出节奏
- 每月 1 篇技术博客
- 不追热点、不写教程
输出方向
- RAG / Agent 的工程实践与失败复盘
- AI 系统设计中的取舍与反思
- 工程视角下的模型误区
- 技术决策背后的判断逻辑
写作对象：
做过项目，但缺乏系统总结的工程师。
2026 年阅读规划
📘 技术书籍
- 《机器学习》
→ 建立对 ML 的整体认知、适用边界与失败预期
→ 为 AI 工程与系统决策提供判断底座，而不是模型技巧
- 《设计数据密集型应用》
→ 夯实 AI 系统背后的数据、一致性、扩展性与演进能力
→ 是你从“高级工程师”走向“系统负责人”的长期底书
📗 非技术书籍
- 《原则》（Ray Dalio）
→ 学习如何把决策变成系统
→ 用规则、反馈和复盘，对抗情绪和短期主义
- 《穷查理宝典》
→ 构建多元思维模型
→ 强化“避免明显错误，比追求聪明更重要”的长期认知
- 《量化投资策略与技术》
→ 不把它当投资书，而是当：
-
不确定性下的系统设计案例
-
数据驱动决策的失败样本集合
-
过拟合、回测幻觉的现实教材
标准不是“读完”，而是能影响我的判断方式。
健康
- 篮球 / 游泳
- 每周 3 次
- 每次 60 分钟
执行标准：
只要出门运动，就算完成。
孩子陪伴
| 模块 | 时间 |
|---|---|
| 亲子阅读 | 2h |
| 数学思维 / 逻辑游戏 | 1.5h |
| 户外运动 | 2.5h |
| 合计 | 6h |
原则：
- 英语交给体系化培训
- 父母角色是 情绪稳定器 + 兴趣引导者
最后：给 2026 年的自己
我不期待质变式跃迁，
但我希望一年后：
- 技术判断更稳
- 输出开始形成正反馈
- 家庭与身体没有被透支
- 我依然愿意长期投入
送给自己一句话：
真正拉开差距的，从来不是爆发，而是长期可控的投入。
