夜雨聆风
要说被 AI 整得最早、害得最惨的，肯定是程序员没跑儿！技术文档工程师最多算是众多被影响的岗位之一，咱别那么激动……
作者 | 王烨
最近，#Snowflake裁掉整个技术文档团队 的消息在技术传播圈儿掀起热议。说实话，我也是从李琳同学的公众号文章《2026 年，我为什么不建议入行技术写作》里注意到的。这篇文章一发，炸出了不少惴惴不安的小伙伴儿。@技术写作研习社 的硅基织女同学立即隔空表达不同观点，用技术文档的核心价值力挺技术写作不该退场……
不是，这国内有些企业刚刚还在一边着手招聘和培训技术文档工程师，一边感叹“技术写作越来越专业化”呢！甚至，有些来头不小的企业到现在都还没有正规的技术文档团队。有的产品文档虽然看着挺唬人的，实际上是从国外团队编写的产品文档翻译过来的，甚至细看之下翻译质量也不敢让人恭维。有的产品文档主要还是靠开发人员写，文档团队人员少，只负责一些编辑工作。
如果 Snowflake 公司的团灭情节在国内企业重演，这怎么听着像是变成了一段“还没开始就已结束”的伤感情缘呢? 我按捺不住这条消息突然激起的焦虑情绪，开始查找来源可靠的相关新闻和评论。
本文结合我的实际工作经历和生活见闻，尝试从更多维度去观察和思考技术传播的未来前景和我们每一个个体的职业发展，希望能抛砖引玉，让那些对该领域感兴趣的小伙伴们有更多参考信息。
团灭往事 内容工程师 T 型人才 稳定陷阱 番外
01
团灭往事
Snowflake 是 2012 年成立于美国的一家云计算公司，全球范围内大约有 9000 名员工。本轮裁员共涉及大约 70 名员工，以技术文档团队为主。该团队负责编写和维护 API 文档、更新说明、知识库以及开发者文档等。公司声称，本次裁员的目的是为了加速向 AI 转型。
就在裁员前一天（即 2026 年 3 月 18 日）Snowflake 发布了研究预览版的自主企业级 AI 平台 Project SnowWork，只需要简单的对话就可以帮助企业用户自主完成复杂的任务。让人颇为扎心的是，Snowflake 的技术文档团队在集体被裁前的八个月里都在为公司训练 AI，即帮助公司“蒸馏”了自己。
技术文档团队集体被裁也不是第一次。技术传播博主汤姆 (Tom Johnson) 曾在其博客网站 I’d Rather Be Writing 分享过 2013 年自己所在的技术文档团队集体被裁的事情，并且还逐一回访了当年一起被裁的每一位团队成员。
两次团队集体被裁虽相隔十多年，但裁员理由却不一而同：为了组织或企业的未来发展而进行人员结构调整。只不过，当年汤姆所在技术文档团队是由外包人员替代的，而 Snowflake 的技术文档团队将由 AI 替代，至少管理层希望如此。
其实就在今年一月初，还有一起由产品文档引起的裁员事件：著名的前端开源项目 Tailwind CSS 因为文档网站访问量锐减而不得不裁员 75%。这个事件在社区引起热议，并不是因为裁员，而是 Tailwind 拒绝了一个提升用户体验的拉取请求。该拉取请求可以让 Tailwind 的官方文档更容易被 AI 大模型读取，但却会导致文档访问量进一步下降，而文档是 Tailwind 付费产品的唯一获客渠道。如果他们的收入进一步减少，整个项目将难以为继。
长期以来，技术文档工程师容易被边缘化、容易被组织抛弃，每一次裁员都会激起大家的集体共鸣。但近几年 AI 引起的裁员潮，可不是单单针对技术文档工程师的。前几天爱奇艺想用 AI 艺人库替代真人演员的事咱就不说了，连央视网都忍不住热评 GitHub 开源项目“同事.skill”。
要说被 AI 整得最早、害得最惨的，肯定是程序员没跑儿！技术文档工程师最多算是众多被影响的岗位之一，咱别那么激动……
02
内容工程师
Snowflake 裁员事件在海外技术传播圈儿引起热议之后，一些国外同行预测：未来，人工智能体将替代技术文档工程师，技术文档工程师可以转型成为内容工程师，负责监督和维护人工智能体的工作流程，保证产出质量。
这句话瞬间让我想起了研究生毕业的时候，一些同学说自己的工作是“看设备的”。我的专业是材料加工工程，学的是金属的加工工艺。那些“看设备的”同学，可不是负责维修设备，而是负责某条生产线的生产工艺，保证产出质量。
说白了，如果企业的 AI 梦可以实现，未来的内容工程师也是“看设备的”，负责的也是“生产工艺”。只不过，我那些同学看的是有实体的机械设备，负责的是某个产品的生产工艺（或其中的一部分工艺）；内容工程师看的是没有实体的“软件设备”，负责的是产品文档的“生产工艺”。
对制造业不太熟悉的同学可能对“生产工艺”没有一个具象化的概念。我来举个贴近生活的小例子，如果你经常做饭，你制作每道菜的方法（即菜谱）就是你的生产工艺。以西红柿炒鸡蛋为例，原材料、生产设备和生产工艺分别为：
内容工程师目前仍处于概念阶段，AI 智能体能不能完全取代人类自主生成高质量的技术内容还需要在实践中验证。而由智能机器人、工业互联网和智能设备等进行无人化生产的“黑灯工厂”已经走进了现实，比如小米汽车工厂车身车间的综合自动化率高达 91%，就是那个机械臂到处挥舞的车间。
为了证实我的想法，我特意从小米官网查询了一下招聘车身生产制造相关岗位的职位描述和职位要求（见下图）。从这些信息可以看出，高度智能化的车间并没有改变这些岗位的基本职责和核心要求。
看到这，你可能也意识到了，产品文档的“生产工艺”其实就是你根据产品特点和用户需求制定的内容架构、写作指南、术语库以及文档格式等。无论叫技术文档工程师也好，还是叫内容工程师也好，你的核心技能并不会有没有什么实质性改变，只是需要根据技术发展而不断学习和掌握新工具而已。
而且，生产工艺需要随着产品的更新换代、技术进步以及市场竞争等因素而不断优化。技术传播领域也不例外，例如电脑的诞生催生了电子文档、超链接文本和结构化写作、互联网的诞生催生了在线文档、XML 的诞生加速了结构化文档的普及、移动互联网的诞生催生了多屏幕适配的网页和 EPUB 等的电子书格式……
每一次技术革新和技术变迁都会诞生新的内容形式或新的写作方式，引发技术内容的迁移潮。人工智能时代，人们对技术内容的使用方式和传播行为会发生什么样变化，由此又会催生什么样的新生事物呢?
形势尚不明朗之前，Snowflake 裁掉整个文档团队到底是福是祸还真不好说。天知道，他们在获得了巨大的流量之后，会不会把文档团队的某些成员偷偷招回去呢?
03
T 型人才
很多技术文档工程师都觉得，技术传播或技术写作领域太窄了，使劲往自己身上揽活，希望“把自己培养成 T 型人才”以便有更多职业选择。
T 型人才是哈佛商学院教授桃莉丝·巴登 (Dorothy A. Leonard) 在 1995 年出版的《知识之泉》(The Wellsprings of Knowledge) 一书中提出的概念。“T” 字中的一竖表示在某一专业领域的知识深度和专业能力，一横表示知识面的广度和跨领域的知识整合能力。
我上大学的时候，复合型人才的概念也大火特火。学校当时借着这个概念大力推广双学位、辅修专业等创收项目，我们专业有很多同学都报了其中的一个或两个。我们当时太年轻，以为学了多个学科的知识就可以具备多个方面的能力。然而，毕业时找工作没什么卵用，工作后跳槽时更是没什么卵用。
不管是 T 型人才还是复合型人才，都是指一专多能的人。桃莉丝教授早就在她的书中特意强调过，“信奉理论”揭示不了人们的实际行为，我们应该在实践中学习。翻译成大白话就是，书上写的和别人嘴里说的都不一定是真的，我们得靠实打实的工作来提升和拓展自己的能力。
在现实的职场环境中，普通员工拓展能力的机会通常有三种：
晋升。如果晋升到更高级别的岗位，不管是专业性岗位还是管理性岗位，你就可以获得更多的权限、信息和解决更复杂问题的机会。
转岗。在自愿的前提下，如果有转到其他部门或其他岗位工作的机会，你就可以进入更多领域、掌握更多技能以及提升跨部门协调的能力。
跳槽。世界上没有两家一模一样的公司，即使跳槽到同类企业的同一岗位，你也可以体验不同的企业文化、工作方式和专业工具包。
我年前刚刚写过一篇文章讨论技术文档工程师的职业发展路径，里面提到过“技术文档工程师可以晋升的坑位确实不多”。对于多数人而言，转岗和跳槽可能是可行性更高的选择。不过，正如我在那篇文章中所说，转岗和跳槽时尽量保证工作内容的连续性，以免把自己培养成“一盘散沙”。
04
稳定陷阱
一说到转岗或跳槽，很容易让人产生工作不稳定、生活没着没落的感觉。真的是这样吗?
当年毕业找工作的时候，我们通常都认为政府机关（即公务员）、事业单位和国企里的工作比较稳定，而私企里的工作不太稳定。也就是说，你的工作稳不稳定，取决于你所在的单位或企业，而不是你所在的岗位。
前年年底有一条霸屏全世界的新闻，美国当选总统特朗普宣布即将成立“政府效率部”，对各大联邦机构进行大规模裁减。去年年底也有一条新闻，一些年轻公务员“想走，走不了”，就故意连续旷工 15 个工作日以上触发辞退条款。你看，不是所有公务员端的都是“铁饭碗”，也不是所有人都喜欢“铁饭碗”！
其实，管理学界早就对此有专门的研究。日裔美国管理学家威廉·大内在 1981 年提出了“Z理论”，里面就明确指出，以日本企业为代表的终身雇佣制组织更愿意为员工提供培训，员工的忠诚度高；以美国企业为代表的岗位专业化组织更愿意高薪挖人，员工的流动性大。
终身雇佣制组织提供的岗位虽然更稳定，但离职即失业的概率比较高。因为员工走的是非专业化路径（即通才），在该组织之外很难找到高度匹配的岗位，所以跳槽机会少。
岗位专业化组织的员工流动性大，更倾向于对员工进行快速评估和升职加薪。根据一些商学院的调查研究，他们的 MBA 毕业生在毕业后的前十年里跳槽频率大约为 3 年/次。如果三年内没有晋升，有能力的员工就会把老板“炒掉”。书中引用的调查结果虽然是多年前进行的，但基本符合我对国内就业市场的认识。你觉得呢?
这就是我为什么在此前的文章中说，技术文档工程师在国内已经是一个标准岗位，对于职场新人（尤其是女性同胞）来说算是一个相当不错的起点。如果你已经有了一些工作经验，想跨界转行做技术文档工程师，那就得看这是不是比你以前的岗位、所处的行业以及其他机会更有前景，不能一概而论。
05
番外
我从去年开始一直在追罗振宇的《文明之旅》，非常好奇每一期的稿子长什么样，都是怎么写出来的。巧了，他前些天就直播了 AI 协同写作 1107 年讲稿的全过程，为即将正式对外发布的 AI 写作工具 GetDraft 起稿 预热。
我本想跟着罗老师取取经，也提升提升我的写作效率。不曾想，罗老师使用 AI 的方法和我也没什么两样，主要还是用来查资料。就算是 AI 查的资料，罗老师也都必须全部人工核实一遍，因为幻觉太严重，他“一个标点符号都不信”。
就连罗老师自己都说：“至少我的探索没有那么先进。对我来说，AI 到目前为止还只是拐杖，而且是只能用到一半的拐杖。所以早上我们工作了有四个小时，我们跟 AI 较劲了大概一个小时，它有一些成果，我也利用了，但是接下来的两个小时，我还是自己往前走的（自己一个字一个字往里敲）。”
我在去年开播的《罗永浩的十字路口》也看了不少关于 AI 的超长采访，采访对象都是 AI 领域的公司老板。可是，我怎么觉得吹 AI 的都是做 AI 的呢?
我们积极了解前沿趋势、尝试新工具是好事，但真没必要风声鹤唳、草木皆兵的。你觉得呢?
如果你也想就此事表达不同观点，欢迎留言或投稿。
参考资料
Snowflake. Snowflake Launches Project SnowWork, Bringing Outcome-Driven AI to Every Business User. [2026-03-18][2026-04-24].https://www.snowflake.com/en/news/press-releases/snowflake-launches-project-snowwork-bringing-outcome-driven-ai-to-every-business-user/ Sara Jones. Snowflake Implements Targeted Layoffs as CEO Sridhar Ramaswamy Accelerates AI-Driven Transformation. [2026-03-23][2026-04-24].https://techstory.com.au/2026/03/23/snowflake-implements-targeted-layoffs-as-ceo-sridhar-ramaswamy-accelerates-ai-driven-transformation/ Fred. Snowflake Layoffs 2026: Technical Writing Team Cut for AI – Efficiency or Risk to Documentation Quality?. [2026-04-09][2026-04-24].https://snowflake.help/snowflake-layoffs-2026-technical-writing-team-cut-for-ai-efficiency-or-risk-to-documentation-quality/?mediaId=weburl_b399271a4f792c37e8928a4bb03035bc_af0209b8ae58b8b4ef7dd014a8ae90167452511342432079&openFrom=1 InterviewPal. Snowflake Layoffs. [2026-03-19][2026-04-24].https://www.interviewpal.com/layoffs/snowflake Tom Johnson. Reflecting seven years later about why we were laid off. [2020-06-01][2026-04-24].https://idratherbewriting.com/blog/reflecting-seven-years-later-about-layoff-intro/ 小米. 小米汽车招聘车身工艺工程师（生产制造）. [-][2026-04-30].https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7194838435273130093/detail?spread=W6B69ND Dorothy A. Leonard. The Wellsprings of Knowledge. [1998-01][2026-05-01].https://www.researchgate.net/publication/225070500_The_Wellsprings_of_Knowledge 威廉·大内. Z理论: 美国企业界怎样迎接日本的挑战[M]. 机械工业出版社, 2013.
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