本期嘉宾｜叶青 零售数字化系统负责人，长期参与企业内部业务系统、流程系统和数字化项目建设。

他的工作不是单纯写代码，而是要把真实业务里的复杂流程、客户需求、系统规则和不同团队的使用习惯，转化成可以被产品和技术承接的系统方案。

在AI工具快速发展的当下，他也在亲身经历技术岗位的变化：过去技术人更多是在写代码，现在越来越需要理解业务、拆解需求、判断方案、与客户和团队沟通，并把一句模糊的需求，变成AI和系统都能执行的清晰文档。

主持人：Fancy

嘉宾：叶青

领英界面：www.linkedin.com

收听方式：

喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

时间线

• 00:00–01:41｜嘉宾背景：零售数字化系统负责人，长期参与企业业务系统建设

• 01:41–03:32｜叶青的真实角色：不是单纯管理者，而是具体系统落地的负责人

• 03:32–06:18｜为什么真实业务系统很复杂：不同合作方、不同流程、不同使用习惯很难统一

• 06:18–07:20｜企业项目里的额外挑战：本地习惯、业务流程和系统规则之间的差异

• 07:20–12:26｜标准化和个性化之间的矛盾：系统既要稳定，也要适应客户真实场景

• 12:26–14:42｜技术工作不只是写代码：真正难的是理解业务规则

• 14:42–16:52｜为什么系统很难完全标准化：人的行为习惯会沉淀成系统逻辑

• 16:52–21:50｜面对客户个性化需求的三种方法：判断价值、模块化处理、深度沟通真实目的

• 21:50–33:34｜从辅助编码到AI Agent：AI如何改变研发工作流

• 33:34–38:39｜真实项目案例：AI如何帮助技术人更快理解业务背景

• 38:39–49:30｜AI提效后，技术人为什么反而更累了：时间从写代码转向需求判断和结果审查

• 49:30–56:43｜当前技术人的核心能力：把一句模糊需求变成AI能执行的清晰文档

• 56:43–59:06｜客户需求能不能接：看是否符合系统逻辑、是否能完善产品、是否有更轻量的方案

• 59:06–01:03:34｜把AI当第三方顾问：辅助分析客户需求和系统方案之间的冲突

• 01:03:34–01:10:44｜不同业务场景的差异：系统不能只看功能，还要理解背后流程

• 01:10:44–01:13:37｜AI不能替代深度沟通：细节仍然要靠人去确认

• 01:13:37–01:20:54｜未来企业系统趋势：标准底座 + 灵活模块 + AI辅助定制

• 01:20:54–01:22:48｜技术能力迁移：从编码能力，转向产品判断和业务沟通能力

• 01:22:48–01:27:01｜从技术执行到业务判断：项目如何倒逼技术人往前站

• 01:27:01–01:37:34｜和客户沟通最容易踩的坑：不要只听单方信息，要多方验证真实意图

• 01:37:34–结束｜给同行的建议：主动拥抱变化，走出舒适区和自我边界

10个深度问题｜

1. 你负责的零售数字化系统，为什么不是一个简单的开发问题？

2. 真实业务里的复杂度，通常来自系统本身，还是来自人的使用习惯？

3. 客户提出的需求，和他真正想解决的问题，为什么经常不是一回事？

4. 企业系统最难的地方，是做标准化，还是适应不同客户的真实场景？

5. 当AI越来越会写代码，技术人真正需要补上的能力是什么？

6. 为什么未来技术人不能只做执行者，而要更懂业务和沟通？

7. 一句话需求，为什么不能直接丢给AI去开发？

8. 技术人如何判断一个客户需求到底值不值得做？

9. AI在你的工作里，什么时候像执行者，什么时候像一个第三方顾问？

10. 未来技术人如果不想被困在写代码里，应该怎样训练自己的业务判断力？

5个吸引力亮点｜极限安全版

1. 不是普通AI工具分享，而是技术人能力升级样本

2. 真实拆解AI时代程序员为什么不能只会写代码

3. 讲清楚客户需求、业务理解和系统设计之间的关系

4. 提出“AI越会执行，人越要会判断”的核心观点

5. 适合程序员、产品经理、企业管理者、数字化从业者和AI学习者收听

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队