实践笔记007｜工程判断力与复杂系统咨询
我是一名拥有 11 年通信、电力与嵌入式系统实战经验的软件工程师与技术顾问。
长期工作在 “高复杂度 + 高可靠性 + 强责任边界” 的工程现场。
我不以“写了多少代码”作为价值衡量标准，
而是专注于一件更难、但更关键的事：
帮你把工程中的不确定性提前暴露，并变成可判断、可复盘、可交代的事实。
我能为你解决什么问题？
在长期的一线研发与系统交付中，我反复看到这些场景：
- 研发和测试各自“觉得测过了”，但说不清到底测了什么
- 系统一旦出问题，难以复现、难以界定责任
- 自动化工具不少，但视图割裂、覆盖不可解释
- AI 开始参与开发，但写得快、调试更慢
- 工程决策更多依赖个人经验，难以复用、难以传承
这些问题的本质不是技术能力不足，而是：
工程判断缺乏“证据化”和“结构化”。
我的服务，正是围绕这一核心展开。
核心服务一：工程判断力咨询（Decision over Code）
这不是“我帮你做”，而是“我帮你判断该不该做、怎么做”。
我提供什么
对复杂工程方案进行 风险拆解与判断
帮你识别：
- 哪些投入是“高风险低收益”
- 哪些环节是“隐性责任雷区”
- 哪些问题现在不解决，将来一定爆
- 输出 可执行的判断结论与取舍建议
适合谁
- 技术负责人 / 架构师
- 项目进入瓶颈期、反复返工的团队
- 需要对“是否继续投入”做决策的人
核心服务二：研发–测试责任视图对齐（质量证据化）
在很多组织里，问题并不是“没测试”，而是：
测试结果不可复现、不可回放、不可交代。
我能帮你做的
把“我们到底测了什么”转化为 可复现、可回放、可审计的证据
协助设计：
- 研发侧可自证的测试边界
- 测试侧可解释的覆盖范围
- 自动化与人工之间的责任分界
结果是什么
- 问题暴露更早
- 重复人力成本下降
- 质量闭环路径缩短
- 责任边界更清晰
本质上，这是在帮组织兜住一部分质量与交付风险。
核心服务三：AI × 工程协作策略咨询（而非“AI代写代码”）
我长期实践 AI + 嵌入式 / 通信 / 自动化测试，也亲历了 AI 在真实工程中的失效场景。
我关注的不是：
- AI 能不能写代码
而是：
- AI 在哪些阶段真正节省工程心智
- AI 在哪些地方必然出错
- 如何设计：输入边界、校验机制、人与 AI 的责任分工
我能给你的
- AI 参与二次开发 / 自动化的 可行边界判断
- 降低“写得快、调试更慢”的反效果
- 形成 可复用的 AI 协作方法论
我不做什么（非常重要）
为了保护你，也保护我自己，我明确不提供：
- ❌ 纯项目外包 / 代写代码
- ❌ 无边界的“全包式交付承诺”
- ❌ 替团队兜无限责任的实施型劳务
我提供的是：
判断、结构、边界与风险可视化。
为什么是我？
你付费的不是工具，而是这些能力的叠加：
- 11 年通信 / 电力 / 嵌入式复杂系统经验
- 深度参与过 电信级系统、跨国项目、DevOps 体系
- 掌握 AI 原理与落地，而非停留在“工具使用”
- 具备 专利、论文、标准、工程实践的完整闭环
- 能站在工程现场，清楚知道：
哪些地方，一旦出问题就是大问题
合作方式
- 单次工程判断咨询（聚焦一个核心问题）
- 阶段性技术与风险顾问
- 团队层面的工程结构与质量策略讨论
📌 不以“交付代码量”为目标
📌 以“减少错误决策和隐性风险”为目标
如果你在犹豫要不要找我
你可以问自己一个问题：
如果我只听他一小时，不让他写一行代码，
但能帮我避免一次错误投入或一次质量事故，
这值不值？
如果你的答案是「值」，
那我们可以聊聊。