立正把 AI 时代的变化概括为：单纯等指令再执行的人变得不值钱，因为这件事 AI 做得更好；更值钱的是有全局视野、能从需求走到部署、能独立闭环的人⁠1。他举数据科学家为例，说原来“分析、建模、报表、实验”这类中间层动作会被 AI 大量压缩，更好的做法是往更接近模型、也更接近结果的位置走，负责设计系统怎么用 AI 把结果做出来，而不是亲手做某一段执行⁠2。访谈里 Jove 把 FDE 称为工程师的“避风港”，理由是这份工作大量涉及人：理解客户、建立信任、做判断、处理冲突、定义成功标准⁠3。立正在同一篇里总结，过去工程师为前端、后端这类技能负责，AI 时代单一技能的可替代性提高，越靠近业务结果、越能对结果负责的人越难被取代⁠3。

留在组织内，可以主动往“设计系统”的位置挪：把模糊业务问题翻译成 AI 能用的上下文、设计评估和反馈回路、编排模型与工具、判断什么该自动化什么该人工接管⁠2。组织形态也在往这个方向变，有公司只保留做技术业务桥梁的团队，也有公司设 Conductor 角色专门编排 AI、设定成功标准、管理上下文⁠4。想走出去或积累筹码，则靠公开作品：简历在贬值，portfolio 在升值，技术文章、项目、GitHub 都算，别人通过这些能判断你是什么样的人⁠5。立正建议别攒大招，抓住一个灵感在三十分钟内完成一次分享，有人关心就得到市场反馈，顺着方向继续发⁠6。他也提到，如果对现在的工作不满意，与其纠结要不要转，不如每天花时间学起来，在工作中主动发起用 AI 的事，或者先做个人项目⁠7。

立正把 career signaling 定义为在公开场合分享你做的事和见解，目的是让潜在雇主、合作方、客户和同事认可你的能力，从而带来资源和机会⁠1。具体写什么，他给的原则是展示而非宣称：与其说“我学会了 AI”，不如写过去处理某份文档要三小时，自己搭了个小工具压到五分钟，再交代遇到什么挑战、怎么解决、下一步还能做什么⁠2。重点放在问题和方案上，懂行的人会从你描述怎么解决一个棘手逻辑问题里，读出你的技术水位和业务理解力⁠2。他也提醒不要自吹，可以借助工具找出文中的空话⁠2。

载体上，立正说 portfolio 正在取代简历，它包括技术文章、做过的项目、自媒体、GitHub，共同点是公开可见，别人通过这些就能判断你是什么样的人⁠1。所以选平台的标准不是流量最大，而是潜在雇主和合作方看得到、且能长期积累成作品集的地方。他还举了张咋啦的例子：在小红书和 X 上持续公开学习和构建，形成正反馈，攒出中英自媒体、产品和个人主页⁠2。

立正建议一开始不要想着一次做出完美作品，抓住一个灵感，在三十分钟内完成一次分享⁠2。最差的结果是没人关心；有人关心，你就拿到了市场反馈，可以顺着这个方向继续发⁠2。社区讨论里也有一句被记录下来的说法：要做的是发一千条，第一条根本不重要，重要的是发出去⁠3。如果你手头正好有一个刚做完的小工具或一次流程改进，可以先把它写成一条带前后对比的短文发出去，看有没有同行来追问细节——有人追问，说明这个方向值得继续写。