之前在2020年定的计划已经过半，由于今年发生了很多重大变化，特别是AI，深度生成技术的突然出现，有必要重新订立一下新的计划。

这里订立计划还是和2020年一样的原则：一，计划不能和世界线的发展发生大的偏差和背离；二，订立的计划必须能够执行。

世界线

世界发生了深刻的变化，IT 的所有领域几乎都发生了停滞，中台的提出者阿里直接拆分了，鸿蒙失败了，唯一的亮点技术 chatGPT 的确可以提高程序员30%的生产力，但是无论从美国还是中国，这种本质上能够代替人类书写代码的技术，只会进一步降低开发成本，无法增加新的需求（除了 AI 技术本身的硬件需求以外）。

所以目前单位的工作核心任务还是降本增效，减少浪费，减少重复开发，确保现有平台得到充分的利用，能够让现有的平台，代码适应新的 AI 时代是工作的重点。

IT技术发展预测

语言

计算机语言和人类语言将发生融合现象，简洁的计算机语言，比如类型可省略的 ruby, javascript，python 会进一步流行，未来人人都是程序员。

新的计算机语言将极难出现，因为 chatGPT 技术不会对这些新的计算机语言进行训练，这就无形中大大提高了新语言的引入门槛。最终计算机语言会分裂为两个大类，高速语言和胶水语言，高速语言有C/C++, Rust，胶水语言有 ruby, javascript，python，如果两方面的特性都需要，那么选Go。

数据库

MySQL 和 PostgreSQL永远是唯二的选择。Oracel 在 M1 推出后的两年还没有支持苹果架构，其他数据库也完全无法同 MySQL 和 PostgreSQL 的人气和成熟度相比较。

跨平台

已经没有跨平台了，现在只有移动端平台和桌面端平台，移动端平台就是微信小程序或者移动端网页，桌面端管理类应用已经全部web化，专业类应用也会逐渐web化，因为Chrome在113版本发布WebGPU，长期看CAD应用也将Web化。操作系统平台已经没有人关注，如果真的有的话，也只会考虑生态与支持的软件能不能允许的更好。目前苹果的生态最生机勃勃，微软的生态存量软件最丰富。鸿蒙已经失败了。

跨平台的意义相比 Java 时代，意义已经很小了，web 平台本身就是跨平台的，而各个平台也同样可以通过一系列服务暴露平台本身的特有服务，所以未来没有操作系统之争，更多的是一种融合。（美国Windows的桌面市场占用了跌倒了57%）

Web 平台

随着 chatGPT 完全使用 web 平台发布，随着Chrome 的能力越来越多（包括通知，驱动蓝牙硬件等等），Web 平台的重要性进一步提高。

但是新的 Web 开发框架不会再大规模出现了，因为新的框架 chatGPT 无法辅助编程，所以无法推广，这个情况和新语言类似。

人工智能

AI 会进入高速发展期，智能与智能的自动化应用和结合是重点，需要重点关注智能的落地和应用。

Serverless

越来越多的人发现，云计算的成本比自建机房高，现在已经开始了下云运动，Serverless更多的成为一种软件架构上的概念，而不是软件发布的概念。

DevOps / 运维自动化

自动化运维将只留下换硬盘的工人。Google 已经开始对 SRE 进行裁员了。

数据平台/中台

概念已经死了，阿里拆封了，搞中台的 N+1 了。数据平台也是个伪概念，只有数据是真的。

已经完成的工作小结

经过 4 年开发，基本各种需求都或多或少的建构了信息管理平台。当然这些系统由于建构时间有先后，建构人员有不同，质量良莠不齐，运营成本差异大，用户满意度也各不相同。我主力制作的基于 Rails 全栈框架的，在质量和运营成本上都基本做到了最优。用户满意度方面，本质上用户还是希望自己做的越少越好，系统做的越多越好，所以过去几年，满意度提升缓慢。由于现在我们代码的质量基础都很优异，所以还是留下了极大的改进空间，所以随后几年可以做的事很多。

经过 4 年基本建立了两个数据仓库，一个 Oracle 的，一个 MySQL 的。各个业务线的数据都能在单位内部，特别是 IT 部内部流通，MySQL的仓库性能也基本不用考虑太多，是今后的重点发展方向。

未来一年计划

进一步推动 API 互通

目前单位针对各个业务口，需求口的系统基本已经建立了，但是还没有相互调用，相互互通，在保证安全的前提下，通过API相互调用还需要加强。

探索引入深度生成技术

深度生成技术包括语言文字生成，图片生成等。在帮助用户减少工作量方面，大有可为。

逐步提升用户体验

随着前端开发技术的发展，用户将越来越挑剔，前端界面也将越来越复杂，单个页面所能做的事情也会越来越多，在保持低成本开发的同时，要提升用户的体验，就必须开发复杂的用户界面，需要在 Rails 做后端的基础上，逐步引入 Turbo 和 React 。

加强团队合作

谨慎评估员工的表现和贡献，提高员工工作效率和满意度，在需求清晰的情况下，尽量不打扰开发人员，帮助他们始终高效开发，同时也通过Gitlab统一代码管理平台，进行适度监控，适当鞭策开发。