Cisco President Gives 27-Year-Old Former CEO Unlimited Tokens, Challenges Him to Rewrite 98% of Legacy Code in 24 Months
English text is being prepared.
Cisco President and Chief Product Officer Jeetu Patel has given 27-year-old engineer Padmanabhan Krishnamurthy (Paddy) an unlimited AI token budget to support a two-person small team in rewriting 98% of Cisco's legacy code within 24 months. Paddy has set a four-week initial validation deadline, and Cisco has not yet disclosed the proportion of code completed, the system scope, or the technical approach. Jeetu Patel also opposes companies using AI to cut fresh graduate hiring, arguing that young people should be involved in changing the way work is done from the moment they join.
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在一家市值数千亿美元、拥有庞大工程体系的科技巨头内部,谁有资格主导一场大规模的软件重构?按照传统逻辑,答案通常是经验丰富的高级工程师、架构师,或者拥有数十年企业系统开发经验的技术负责人。
被埋没在思科的 27 岁前 CEO,突然拿到一项不可能完成的任务
但 Cisco 总裁兼首席产品官 Jeetu Patel,却把机会交给了一位只有 27 岁的年轻人。更让人意外的是,这位年轻人提出,自己只需要两个人,就有机会完成一项惊人的任务:在 24 个月内,重写 Cisco 98% 的遗留代码。
Jeetu Patel 不仅没有否决这个想法,还给了他近乎无限的 AI Token 预算。
“我给了他无限量的 Token,因为他要重构代码。”Jeetu Patel 在接受《财富》采访时透露。他给年轻人的授权相当直接:尽管放手去做。
这位年轻人叫 Padmanabhan Krishnamurthy,大家习惯称他为 Paddy。
他并不是一位刚刚毕业、完全没有企业经营经验的工程师。恰恰相反,Paddy 曾经创办过一家 AI 初创公司,并担任 CEO。只是被 Cisco 收购后,这位年轻创始人一度陷入了大公司复杂的组织体系。
按照 Jeetu Patel 的说法,他当时在公司内部做着一些缺乏战略意义的工作。直到一次偶然的办公室交谈,让这位曾经的创业者重新获得了施展空间。
10 月 30 日,《财富》记者 Orianna Rosa Royle 披露了这段故事。在报道中,Jeetu Patel 不仅介绍了这一大胆的代码重构计划,还提出了一个与当前科技行业招聘趋势截然不同的观点:当越来越多企业试图借助 AI 减少初级员工时,真正需要改变的,也许不是年轻人的能力,而是企业使用年轻人才的方式。
虽然这个重写的比例达到了夸张的 98%,但这目前还只是目标,并非已经完成的成果。
根据《财富》报道,Paddy 为自己设定了四周的初步验证期限,整个项目的最终目标是在 24 个月内完成大规模重构。Cisco 目前尚未披露已完成的代码比例、系统范围、技术方案或测试结果。
这场实验真正值得关注的,也不仅是两个人能否完成传统意义上需要庞大团队参与的工作,更在于 AI Coding 正在如何冲击大型企业的软件工程组织方式。
Paddy 进入思科后,两种组织环境之间的差异,很快在他身上体现出来。
在创业公司,他曾经是 CEO,可以直接决定产品和工程方向。进入 Cisco 后,他却没有立刻获得与此前创业经历相匹配的职责。
Jeetu Patel 向《财富》形容,Paddy 当时被埋没在组织内部,承担着并不重要的工作。这个问题直到 Jeetu Patel 造访 Cisco 旧金山办公室才发生变化。
两人交谈过程中,Paddy 提出了一个相当激进的想法:利用 AI,以只有两个人的小团队,重新编写 Cisco 的遗留代码。
对于任何一家大型科技企业而言,这都不是一个容易接受的提议。遗留代码不仅包括历史上编写的软件,还可能涉及长期积累的业务逻辑、系统依赖、接口协议和兼容性要求。代码背后往往关联着大量实际用户和正在运行的业务。
因此,大规模重构从来不只是把旧代码替换成新代码,更何况,Paddy 所设想的团队规模只有两个人。
Jeetu Patel 坦言,即使是团队中最积极拥抱 AI 的成员,也没有提出过如此大胆的设想。
但他决定给这个年轻人机会。
Paddy 为自己设置了四周的验证期限,最终希望在两年内完成 98% 的遗留代码重写。Jeetu Patel 则为他提供了不受常规 Token 配额约束的资源支持。
大厂反思:最有创造力的年轻人,为啥只能干杂活?
Jeetu Patel 的做法之所以引发关注,还因为这发生在一个年轻科技从业者就业压力不断增加的时期。
《财富》在报道开头提到,一项针对雇主的调查显示,约 40% 的管理者计划减少应届毕业生招聘,原因之一是 AI 能够以更低成本完成部分初级工作。
Jeetu Patel 对这种减少年轻人招聘的趋势并不认同。在他看来,企业如果停止招聘处于职业早期阶段的员工,又让现有团队始终沿用过去的做事方式,新想法从哪里来?固有的工作模式又该由谁挑战?
Jeetu Patel 并不认为资深员工缺乏创新能力,相反,他认可长期积累的行业经验。但他也发现,缺少经验的人有时反而会提出一些老员工不会想到的问题,因为在成熟的组织中,经验不仅意味着能力,也可能意味着对既有规则的默认接受。
例如,当一家企业已经习惯用大型团队、漫长周期改造历史系统时,资深工程师往往首先考虑系统依赖、风险和资源协调,而一位刚刚从创业公司进入大厂的年轻人,可能直接提出:为什么不能交给两个开发者和 AI?
Jeetu Patel 希望看到的,正是这种不受既有流程束缚的思考方式。他甚至认为,组织内部需要一定程度的紧张关系。
“Tension is good.”Jeetu Patel 对《财富》表示。
在他的理解中,真正有价值的摩擦应该发生在观点和方法之间,而不是人与人之间。只有允许不同背景的成员挑战彼此,团队才有机会突破既有工作的边界。他希望员工敢于设定看上去不合理的目标,并寻找传统方法之外的解决路径。
他向《财富》透露,自己会把实习生视作一种“反向导师”,让这些年轻人帮助资深员工接触新的技术和思考方式。他甚至会主动走进大学寻找人才。
最近的一次经历,发生在 Stanford。
当时,Jeetu Patel 面对一群十七八岁的奖学金学生进行分享。活动结束后,很多学生排队向他提问,但一位名叫 Baya 的女生没有立即加入。她站在旁边,认真听其他人提出的问题,直到所有人交流结束后,才开始自己的提问,Jeetu Patel 还是注意到了她。
对于 Jeetu Patel 而言,一次出色的交流并不能充分证明一个人的能力。他更想知道,年轻人能否持续学习,并兑现自己的承诺。Baya 做到了。
她没有漏掉任何一个月的邮件,后来还获得了 Cisco 的实习机会。
据 Jeetu Patel 介绍,Baya 在实习期间重新设计了某项此前连经验丰富的员工都没能解决好的工作。
事实上,Jeetu Patel 对聘用实习生的态度非常明确,他不希望年轻人进公司只是做数据录入和琐碎工作,而是希望他们为原有团队带来不一样的思考方式,如今,他已经希望正式招聘 Baya。
从 Paddy 到 Baya,Jeetu Patel 实际上都在推动同一件事:与其让年轻人先花几年时间适应大公司的工作方式,不如让他们从进入公司的第一天起,就参与改变这些工作方式,这与传统的软件工程人才培养路径存在明显差异。
过去,初级工程师往往需要从简单 Bug 修复、小功能开发、测试或维护工作做起,逐渐熟悉业务和系统,再获得重要项目的决策权,但随着 Coding Agent 接管越来越多基础编程任务,原有的晋升和培养方式也面临新的问题:如果大量初级工作可以由 AI 完成,年轻工程师究竟应该通过什么方式积累经验?
所以,也是时候重新思考下年轻工程师在企业中的新的培养路径了。
Jeetu Patel 在采访最后谈到了自己管理团队的方法。他并没有把年轻人与资深员工放在对立面,而是尝试将不同背景的人放进同一个组织。
按照他的介绍,团队大致分成三类。
约三分之一是经验丰富、熟悉 Cisco 内部运作方式的管理与运营人才,他们了解大型企业的系统、流程和业务需求。
另外三分之一是具有外部市场视角、能够进行系统性思考的人,这些人可以从企业外部观察行业变化,并为内部决策带来不同的判断。
最后三分之一则由具备创业精神的创始人、CEO 和工程师组成,他们熟悉 AI 技术,能够以创业者的方式推进工作。
Jeetu Patel 认为,这三类人单独行动时,力量都远不如相互合作。
传统大公司拥有成熟的工程体系、行业经验和业务资源,但也容易形成固定的决策流程。创业者善于快速尝试和重新定义问题,却可能缺乏对大型复杂系统的理解。AI 原住民对于新工具的掌握更自然,但不一定理解生产系统长期运行中的各种风险。如果能够将这三种能力结合起来,企业或许就能在保持稳定性的同时,提高技术探索和交付效率。
本文来自微信公众号 “InfoQ”(ID:infoqchina),作者:冬梅,36氪经授权发布。