佩服，阿里女程序卧底 500 多个黑产群……

大家好，我是校长。

昨天看到一个热搜新闻，让我想起了一些不错的想法，想分享给大家。

新闻是：在杭州蚂蚁金服的一个女程序员晓菱（花名）卧底 500 余个黑产群，并且发动亲友搜集 3000 个瓶盖，与同事一同开发 AI 视觉反欺诈模型，8 个月迭代 100 余次，准确率高达 99.3%，帮助饮料厂商挽回上亿损失。

其实，市面上“开盖有奖” 的瓶盖早就被黑产盯上了，他们勾结饮料厂内部人员，偷走有奖二维码，然后建立付费的羊毛群来赚钱，让大家扫描瓶盖二维码。当产品上市之后，用户再打开产品瓶盖去扫码的时候，就再也不会扫到任何东西了，因为都已经被羊毛党扫过了。

所以，很多新买的饮料瓶盖上，明明标着 “扫码有礼” 但消费者却怎么也扫不出来。因为，这也会让商家备受指责，饮料也被消费者怀疑开过瓶。

互联网促销最怕被黑灰产盯上，其背后成熟的产业链，将让商家损失惨重，让消费者感到郁闷。

商家即使在生产环节加装摄像头也很难抓出内鬼是谁。

其实，黑产挺让商家头疼的。

既然生产端防不住，那就从终端解决。

所以，就有了上边新闻上的一幕，杭州女程序员晓菱卧底 500 余黑产群去寻找线索，后方蚂蚁的技术人员最终选择在最后一道兑奖的环节加入 AI 视觉反欺诈模型来进行识别和分析，能精准判断到底是黑灰产羊毛党在兑奖，还是真实的消费者，准确率高达 99.3%。基本上就能让红包重新回到消费者手里，保证你开瓶的时候二维码还没被别人扫掉。

这个事件，又让我想起了最近读的那本书《开发者思维》，上边说未来的程序员只有接触到具体的场景，接触到具体的问题，才能高效率的使用技术解决问题，也就是不能让程序员仅仅只待在后边，无法接触到具体问题，只根据产品经理或者业务线的员工的描述去开发，这样的开发效率不仅低，而且很难对症下药。

因为对于不懂技术的业务人员或者产品经理来讲，面对产品痛点的时候，客户问题的时候，因为不懂技术，就很难找到技术的最佳实现路径，所以，规划的产品就很容易走形，也就容易导致开发效率低，或者并无法深入解决客户或者产品的痛点。

蚂蚁的女程序员深入一线，甚至卧底，接触到了具体的场景和具体的问题，针对性的开发，才能够高效的研发出能帮助用户解决其痛点的产品。

这件事，也让我想起了前一段时间那些核酸检测采样屋，据说 5 万一个，然后被有关部门大批量购买了，但是，在具体使用的时候，医务人员根本没法用，反而加大了核酸检测的难度，这就是制造这个核酸采样屋的人，没有接触一线，根本就不知道医务人员的具体使用情况，所以，开发了一个无用的产品，浪费了大量的资源。

本来想核酸检测人员非常不容易，尤其是夏天，天气炎热，所以，给检测人员提供一个舒适的检测环境，非常好的想法。

看着是不是还不错呢？

对于检测人员来讲，真实使用情况就是如下：

对于被检测的民众来讲，真实使用情况如下：

所以，要想真正开发出能够解决客户痛点的产品，必须熟悉具体的使用场景，知道具体的问题，才能给出针对性的解决方案。

在《开发者思维》这本书当中，作者认为如果技术人员和客户之间永远都隔着业务人员和产品经理，是很难根据痛点，找到最佳的技术实现路线的， 因为当产品经理不懂技术的时候，他规划的产品，无法依据技术来规划，明明可能在技术人员眼里有更简单的解决方案，反而由于产品经理不懂技术，设计了一个更复杂的功能，从而就导致了开发效率的降低。

这并不是没有道理。

其实，《开发者思维》的作者认为：懂业务的程序员未来会更吃香，他认为程序员不能只局限在技术里，要勇于打破自己，善于沟通和交流，才会将技术的价值最大化。

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