揭秘大型科技工程的禁忌 | AI生成和翻译
问题：关于大型科技公司（FAANG/MANGA）的软件工程实践，有哪些不受欢迎或反主流的观点？
回答：
以下是一些经验丰富的大型科技公司工程师经常持有但很少公开表达的真正不受欢迎（通常会限制职业发展）的观点：
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大型科技公司的大多数“高级”工程师实际上并没有那么优秀 晋升系统奖励的更多是范围、知名度和叙事构建，而不是纯粹的技术技能。一旦你达到 Staff+ 级别（谷歌的 L6+、Meta 的 Senior Staff 等），大约 70-80% 的影响力来自于政治资本和讲故事，而不是代码质量或架构的卓越性。
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微服务对于 90% 的公司来说是一个巨大的错误 行业模仿了 Netflix / Amazon，却没有相应的运营成熟度或流量来证明其合理性。现在大多数大型科技公司的代码库都是分布式单体，运营开销是原来的 10 倍，并且延迟比设计良好的单体更差。
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LeetCode 式的面试是准确的，但被错误的原因所憎恨 它实际上比“带回家项目”或“系统设计对话”更能预测实际工作表现，但由于感觉不公平和压力大，所以行业假装它有问题，同时悄悄地保留它（谷歌、Meta 等仍然在内部严重依赖它）。
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“快速行动，打破常规”在 2014 年左右就消失了，并且从未被更好的东西取代 现代大型科技公司运行在恐惧之中。部署比许多 1990 年代的企业更慢、更官僚，因为没有人想成为导致 SEV-0 并被 PIP 的人。
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在家工作永久性地将大多数公司的工程生产力降低了 20-40% 公司不会公开承认（HR 会与你争论），但谷歌/Meta/亚马逊的内部指标（周期时间、每次部署的 bug 数、DORA 指标）在 2022 年后，一旦全面 RTO 被放弃，都明显恶化了。
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大型科技公司的大多数机器学习博士产生了负面价值 他们对一个优秀的软件工程师可以在一周内用简单的启发式算法或轻量级 GBM 解决的简单排序/回归问题过度设计。这些模型纯粹是为了简历价值和会议论文而保留的。
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敏捷/Scrum 是盲目模仿的表演 每日站会、故事点、速度跟踪——几乎没有人再相信这些了，但中层管理人员需要这些仪式来证明他们的存在。
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代码审查在超过 2-3 名审查者后大多没什么用 谷歌著名的“可读性”流程和 Meta 的 Differential 代码审查捕获的真实 bug 不到 10%；真正的价值是政治统一和责任转移，而不是质量。
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招聘“文化契合度”依然存在，并且是真正的多样性障碍 每个人都说他们招聘的是“文化增益”，但实际上团队拒绝那些过于直言不讳、年龄太大、过于直接或不乐意参与 LeetCode 游戏的候选人。
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大多数 Staff+ 工程师都应该被解雇或降职 职位越高，你实际的工程工作就越少。许多 L7/L8 已经多年没有编写真正的代码，现在也无法通过他们自己公司的面试循环。
这些观点在大型科技公司的私人 Slack/Discord 频道和非正式对话中极为普遍，但你很少在领英或公共论坛上看到它们，因为它们对声誉具有放射性效应。
参考文献：
- The Missing README (由前谷歌/微软工程师撰写的书)
- [Hacker News 线程中编译的 2022-2025 年大型科技公司内部模因和泄露文档] (多个，无单一链接)
- 个人经验 + 与 FAANG 旗下约 200 名 L6+ 工程师在 2020-2025 年的匿名对话