又到了 Meta 每半年一次的鱿鱼游戏 PSC（Performance Summary Cycle）。

四个月前，我的 M2 终于找到了合适的 M1，一个外部空降的新 manager。

这是他人生第一次参与 PSC。

看着他的紧张，我想起了几个月前的自己。

三月刚加入 Meta，组里所有人都三年以上资历，我第一次迎来 PSC：

怕落入“Below Expectation（BE）”的名额，怕 deliverable 不够硬，怕自己其实并不属于这里，好几晚睡不着，梦里都是工作。

当时的我有多担心，现在的我就有多淡定。

不怕 peer review，不怕 impact，也不怕任何一个 axis。

事实上，我可能再也不会担心 PSC——甚至任何“末位淘汰、鱿鱼游戏式”的考核了。

好像还不止如此：

Meta一年，人间三年。

重读去年底写的几篇文章（比如77个coffee chat的收获），感觉那时的我格局小了。

现在的我，完全不怕找不到工作。

哪怕是在 Coding Agent 百花齐放的今天。

一、重新定义工作

《从自我怀疑到被看见》写了在 Meta 前五个月，我如何通过“输出”争取认同、争取空间。

回了趟国后，重返工作，我进入了更清晰的“有目的的输出”状态。

比如，在内部 AI Study Group 做过三场分享。

他们打趣：

“Let us hear what more Louisa is teaching us this time.”

5 月到 7 月，我周末用自己的电脑和 Cursor 写了一个开源工具包，可以把任何数据分析的 notebook 或 markdown 一键变成排版好的 PPT 或 Google slide。

最初是为所有自动化 slide 服务，后来成为给 LLM Agent 用的工具——让 agent 能直接把分析结果做成 deck。

（当时还没有NanoBanana Pro重新定义这个问题）

https://github.com/louisazhou/slidegenerator/tree/main

10 月某天，我给某个Eng 组的TL发了我的Github repo 链接。

聊的半小时，他连说三次“super impressive”，最后问：

“This was built by… you， a DS?”

后来我的 M2 听说我居然影响到了 Eng 组的 roadmap，她兴奋地说：

“我们 org 还从来没有过这种 impact！”

更多人开始认识我，不只是我们 director 的 org。

我甚至被邀请在 VP 组织的 offsite 上分享。

我给他们说，我们生活在疯狂的时代。

——入职半年，我一个人做了...，这个项目有一些DS，一些DE，甚至还有一些SDE和MLE。

但，我却不真的是孤军奋战，

因为我有 Claude Code + Cursor +（内部工具1和2），这个“看不见的团队”。

工种之间的界限已经消失了，我们可以去做任何跨领域的事情。

学习成本不再是需要翻越的高墙，只是去爬一个缓坡。

如果说，来Meta之前的我：

由组织定义角色
由 JD 定义边界
由汇报线定义影响力
由绩效制度定义价值

那么现在的我，工作、项目、impact 都可以由我自己定义和创造。

给我问题，不要给我岗位。

给我空间，不要给我边界。

我来定义我自己在做什么。

工作不是组织分配给我的，是我生成的。

没有谁能夺走我创造出来的东西。

PSC 也不再是威胁，只是参数。

二、重新定义职业路径

九月初，新来的 M1 在第二次 1:1 问我：未来一年想走哪条职业路径？

他给了三个选项：

1. 在传统DS路上爬IC的梯子

2. 转做People Manager

3. 继续做AI builder，我们组的agent落地工作

我听完在心里叹了口气，不知道这个 M1 能不能活过两个 PSC。

我回答：

第一，很快，在Meta就不会有“传统”的，不用（或不服务于）任何Agent的DS。

两年内，选项一就不存在了。

我从 GPT 上线第一个月就开始付费用到现在。

如果我想走传统 DS，根本不会来 Meta。

在别的公司这个趋势也许会慢一些，但在这里——纯分析、纯报表、纯 dashboard 的工作，会在非常短的时间内全部被 agent 吞掉。

DS会以某种方式重新定义自己的工作。

第二，People Manager 和 Agent Builder的技能有巨大交集。

因为manager = manage intelligence。

做业务场景的 AI agent，本质上是：

构建思维系统
定义行为准则
设计决策链路
分配资源与权限
持续调优能力模型

和管理人是同一套结构，只是——管理的是 intelligence，不是 employee。

所以：

不需要考虑下属的 career path
不用担心 delegation 是否公平
没有情绪成本
没有组织摩擦
没有 XFN alignment
只有“扩展Agent能力”

选项三给了我 People Manager 的全部优点，却不需要碰政治、利益壁垒与组织 inertia。

我当然选三。

三、脑子里放烟花

这一年，我几乎每天都在和 agent 工作。

每次只要和 Cursor / Claude Code 接上线，不到五分钟，我就会进入一个完全不同的状态。

比 PhD 写论文时那种一小时才进入的“心流”强太多了。

心流不足以形容它。

那是一种脑子里放烟花的状态。

上一个结果刚出来，下一根引线、更多引线都被点燃。

几十条思路一起撞击、爆炸、重构。

那是高带宽思维全功率运作：

高强度前额叶 + 多巴胺回路产生的电位洪水。

我们一次能想十多条线，最后再把它们互相接上。

“未知 → 结构化 → 突破”的循环，带来一种极强的自我奖励感。

烟花，就是这个感觉。

我也不需要开会、对齐、等权限。

整个系统永远在待命，只等我接入。

我一个人，就是 Eng + DS + DE + PM 的团队总和。

今年的工作和 side project 也让我第一次看清了自己的行为模式：

1. 发现未知 → 极度兴奋

2. 结构化探索 → 快速抽象

3. 想法出现 → 必须排空 → 不然无法睡觉

4. 做出来 → 兴趣瞬间消失

5. 开始批判 → “这太简单了/这就完了？没意思”

6. 再去找下一处未知和刺激

我甚至一度以为自己有 ADHD。

但钗老师说：

你不是追求成就本身
你追求的是“解锁”的动作
你要的是能力边界被重新定义的瞬

行吧，就是喜欢找刺激。

四、如果我三年前就来了Meta

FAIR 裁 600 人那周，我和在 FAIR 的初中同学约了个饭——原来离Hudson Yard办公室走路十分钟就能吃到维族大叔做的正宗新疆拌面。

他很不爽这一波没被裁，因为本就打算拿完11月的vest就跑路创业的，要是能白拿一笔分手费多好啊......

聊到我时，我说：

我觉得自己来 Meta 的时机太糟了。

要是早三年来就好了。

甚至 2021 年底 PhD 毕业就来卷就好了。

“哦，你是在金融公司待太久了，习惯了躺平，由奢入俭难吗？”

我笑了。完全不是。

我真正想表达的是：

我要是精力巅峰时进了这种系统，现在的我会走到哪里？ impact 会大到什么程度？

我后悔的不是卷。

我后悔的是：

我在“最能燃烧的那些年”没有来这个能点燃我全部潜能的地方。

这里的一切——momentum、move fast、重构系统——都更适合更年轻的人。

精力、恢复能力、身体状态、生活可压缩性……

都是高峰期资源。

我问他：“你不觉得我现在来有点老了吗？”

他愣住：“我们不是同班吗？咱俩一样大。”

是啊，咱俩一样大，而他已经在这样的环境里待了三年，成长了这么多。

也是在那一刻，我理解了《进击的巨人》里，为什么马莱要让十多岁的孩子们继承巨人之力。

巨人之力有效时间只有13年。

青少年要训练，不成熟，这不白白浪费了最早的几年？

不。

他们想确保那13年里，绝大多数区间的精力、优先级、体能、恢复能力都处在巅峰。

只有这样才能把巨人之力发挥到极限。

五、但也许，这不重要

因为从今年，所谓“Agent 元年”开始，Tech 相关的职业起跑线已经被重置了。

也许我们的精力、体能、恢复能力，都不再处在二十出头的巅峰状态。

但这些 agent 可以不知疲倦地工作，只等待我们新的想法、新的指令、新的交互方式。

两三周前，Google AI Studio 又为我打开了一个全新的世界。

“看到需求 → 实现需求 → 兜售 MVP”的时间基数，已经不再是月，甚至可能不是“天”，而是小时。

前一天下午，我用 AI Studio 做了一个小 App。

能把一张平面的户型图变成3D。“走”进任何一个房间，能精细化地重新布置这个房间：换家具、试地板、橱柜改颜色，体验不同装修风格......

第二天，我拿着它和销售聊我想要的橱柜和布局。

对方看完后问我：“这个 App 怎么买？如果我们店里和分店的销售都能用，成交率会高很多。”

他们一共需要 6 个。

经历完这些，也就不难看见，PSC、绩效、晋升……都是旧时代的计量单位。

它们衡量的是：“一个人在组织里的速度。”

而不是：“一个人和智能系统一起，能跑多远。”

所以我可能真的，再也不会担心 PSC 了。

六、一种新的工作组织方式

听说我最近在做一些 agent 相关的项目后，有朋友问我：

你当初是怎么学会这些的？

说实话，我并不是通过某一个“教程”。

更多是靠自己不断实践、踩坑、试错——每个月交订阅费、烧 API call，一点点摸出来的。

后来发现公司有企业版 Cursor 可以无限用，就更加肆无忌惮地把它接进我所有的工作流里。

我开始像观察一个新同事一样去观察 agent：

理解它的行为模式，限制它的边界，只有这样，才能真正放大它，而不是被它拖着走。

比如，我会刻意去设计：

Attention & Context Budgeting

明确 agent 在每个阶段该关注什么、不该关注什么，避免无关上下文占满 token、稀释推理密度。

Just-in-Time Context Injection

不一次性灌输所有背景信息，而是在关键决策点按需注入上下文，保持推理路径短而清晰。

Autonomy vs. Control Boundary Design

明确哪些子任务可以完全交给 agent loop 自主展开，哪些阶段必须人工介入、强制 workflow orchestration。

Loop Failure Detection（“鬼打墙”识别）

识别 agent 进入 self-confirmation loop 的早期信号，通过切换对话、重置目标、改变表述空间来打断失效循环。

Planning → Execution → Reflexion 的显式分离

强制先计划、再执行、再反思，避免“边想边写”导致的推理塌缩。

Evaluation-First Thinking

在任务开始前就定义评估标准，让 agent 在关键节点先自检，再引入外部反馈。

Role-Specialized Multi-Agent Collaboration

多 agent 协作时，按能力差异做角色划分：

探索、收敛、验证各司其职，让系统推进的是“项目”，而不是堆叠回答。

做到后来我还意识到：

Agent 不是工具，而是一种新的工作组织方式，一种新的交互与思维模式。

它不只是替代某一个步骤，它同时也在重构——谁在思考、如何思考、如何协作。

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