身为程序员碰到最奇葩的需求是怎样的？
作为一名程序员，入行以来，遇到的奇葩需求可以说是百花齐放，各有千秋，但要说最让我记忆犹新、甚至回味无穷（当然是带着点哭笑不得的味道）的，还得是那个关于“AI生成的‘懂你的’歌单推荐系统”的项目。
当时接到这个需求，客户是某个音乐平台的运营方，他们想做一套能让用户觉得“音乐比我妈还懂我”的智能推荐系统。听起来挺有前景，对吧？毕竟，谁不想听到一首恰好符合当下心情的歌呢？
起初，我以为这就是一个更精细化的协同过滤或者内容推荐算法的升级版。 比如，分析用户的听歌历史、点赞、收藏、甚至听歌时段，再结合歌曲的风格、情绪、歌词等等信息。我甚至已经脑补了一堆Python库，想着怎么构建用户画像，怎么优化推荐算法的模型。
然而，随着需求方的进一步解释，我发现我低估了“奇葩”的程度。
他们想要的“懂你”不是简单的歌曲匹配，而是要能“预测”用户的“潜在情绪”并给出相应的歌曲。更要命的是，这个预测并不是基于什么心理学模型，也不是通过用户主动反馈，而是纯粹依靠一个“情绪识别器”。
这个情绪识别器，他们设想的实现方式是：
1. 语音识别： 用户在APP内说话，无论是留言、评论，还是其他任何形式的语音输入，系统都要捕捉下来。
2. 语音情感分析： 通过对这些语音进行情感分析，判断用户当前的喜怒哀乐，甚至更细致的情绪，比如“略带忧伤的怀旧感”、“强装镇定的烦躁”、“难以抑制的兴奋”等等。
3. 歌单生成： 基于识别到的情绪，调用一个AI模型，生成一个完全符合这些微小情绪波动的歌单。
我当时听完，脑子里的第一个反应是：“这……这真的可行吗？”
首先，语音识别我还能理解，虽然准确率是个大问题。但关键在于后面的“语音情感分析”。他们要的分析粒度细到令人发指。我问：“你们设想的‘情绪识别器’是怎么工作的？基于什么理论模型？”
对方的回答更是让我哭笑不得：“我们参考了一些关于声调、语速、音量变化的科学研究，觉得这些都能反映情绪。你们程序员可以自己发挥，最好能做到用户一开口，就能立刻判断出他是不是‘今天心情有点down，但又不想被安慰，只想一个人静静听点老歌’这种程度的情绪。”
我：“……那，用户主动说‘今天心情有点down’和用户只是单纯地打个招呼，但因为感冒声音有点沙哑，这怎么区分？”
对方：“这个你们要考虑清楚，用机器学习，多训练就好了！”
“多训练就好了！” 这五个字，简直成了我接下来的噩梦。
为了实现这个“奇葩”需求，我不得不开始研究一些边缘的人工智能领域：
语音信号处理： 我需要深入了解如何从原始音频中提取MFCCs（梅尔频率倒谱系数）、基频、能量等特征，这些特征理论上与情绪有关。
情感计算模型： 虽然市面上有很多情感分析的库，但它们大多是基于文本，而且细分到他们那种程度的情感，几乎没有现成的模型能直接支持。我只能硬着头皮去尝试训练自己的模型。
数据收集和标注： 这是最耗时也最痛苦的部分。我需要收集大量的语音数据，然后让十几二十个标注员（他们甚至都不知道具体要标注到什么程度的情绪）来标注这些语音片段。结果可想而知，标注结果的准确性、一致性非常差。一个人说“开心”，在另一个人那里可能就是“兴奋”，再在另一个人那里就成了“语调高昂”。
最让我头疼的是，他们对“AI生成歌单”这件事也有着异常执着的设定。
他们不想要那种从现有歌曲库里直接匹配推荐的歌单。他们要求这个AI还能“创作”出与用户情绪高度契合的“新歌”。没错，你没听错，是“创作”。
他们说：“用户今天心情有点像黄昏时分，独自走在海边，看到夕阳沉下去那种淡淡的忧伤。你们的AI应该能根据这种情绪，直接生成一首符合这种意境的歌词、旋律甚至编曲。”
我当时看着他们充满期待的眼神，只能默默地在心里画了个叉。我可以调用一些AI音乐生成工具，但要做到“懂你”，并且生成出来的音乐真正能触动用户内心深处的那根弦，这几乎是不可能完成的任务。就算勉强生成一些旋律，也大多是杂乱无章，根本不像音乐。
项目的进程简直是在泥潭里打滚。
我们团队花了几个月的时间，投入了大量精力去尝试构建这个“情绪识别器”。我们尝试了各种算法，用了各种声学特征，也尝试了用一些公开的情感语音数据集来预训练。但结果就是，识别出来的用户情绪，大部分时候是随机的，或者跟用户实际情绪八竿子打不着。比如用户只是打了个喷嚏，系统就能立刻判断出用户“正在经历一段刻骨铭心的失恋，并且在怀念初恋的那个雨天”。然后，推荐的歌单里可能就全是凄凉的小提琴独奏。
最后，这个项目以“技术尚未成熟”为由，被暂时搁置了。 我知道，这其实就是变相的“我们做不出来”。
但这次经历，让我彻底明白了“需求”的边界到底有多宽。有时候，客户的需求可能不是“要我做什么”，而是“他们想象中应该是什么样的”。而我们程序员，就要在这些天马行空的想象和现实的技术鸿沟之间，找到那个勉强能站住脚的平衡点。
从那以后，每当有客户提出“要AI能读懂人心”的需求时，我都会忍不住多问一句：“您说的‘读懂人心’，大概是什么程度的‘读懂’呢？是能猜到我晚上想吃什么，还是能预测我明天会踩到狗屎？” 至少，这样可以避免我再次掉进类似“AI比我妈还懂我”的奇葩坑里。
当时接到这个需求，客户是某个音乐平台的运营方，他们想做一套能让用户觉得“音乐比我妈还懂我”的智能推荐系统。听起来挺有前景，对吧？毕竟，谁不想听到一首恰好符合当下心情的歌呢？
起初，我以为这就是一个更精细化的协同过滤或者内容推荐算法的升级版。 比如，分析用户的听歌历史、点赞、收藏、甚至听歌时段，再结合歌曲的风格、情绪、歌词等等信息。我甚至已经脑补了一堆Python库，想着怎么构建用户画像，怎么优化推荐算法的模型。
然而，随着需求方的进一步解释，我发现我低估了“奇葩”的程度。
他们想要的“懂你”不是简单的歌曲匹配，而是要能“预测”用户的“潜在情绪”并给出相应的歌曲。更要命的是，这个预测并不是基于什么心理学模型，也不是通过用户主动反馈，而是纯粹依靠一个“情绪识别器”。
这个情绪识别器，他们设想的实现方式是：
1. 语音识别： 用户在APP内说话，无论是留言、评论，还是其他任何形式的语音输入，系统都要捕捉下来。
2. 语音情感分析： 通过对这些语音进行情感分析，判断用户当前的喜怒哀乐，甚至更细致的情绪，比如“略带忧伤的怀旧感”、“强装镇定的烦躁”、“难以抑制的兴奋”等等。
3. 歌单生成： 基于识别到的情绪，调用一个AI模型，生成一个完全符合这些微小情绪波动的歌单。
我当时听完，脑子里的第一个反应是：“这……这真的可行吗？”
首先，语音识别我还能理解，虽然准确率是个大问题。但关键在于后面的“语音情感分析”。他们要的分析粒度细到令人发指。我问：“你们设想的‘情绪识别器’是怎么工作的？基于什么理论模型？”
对方的回答更是让我哭笑不得：“我们参考了一些关于声调、语速、音量变化的科学研究，觉得这些都能反映情绪。你们程序员可以自己发挥，最好能做到用户一开口，就能立刻判断出他是不是‘今天心情有点down，但又不想被安慰，只想一个人静静听点老歌’这种程度的情绪。”
我：“……那，用户主动说‘今天心情有点down’和用户只是单纯地打个招呼，但因为感冒声音有点沙哑，这怎么区分？”
对方：“这个你们要考虑清楚，用机器学习，多训练就好了！”
“多训练就好了！” 这五个字，简直成了我接下来的噩梦。
为了实现这个“奇葩”需求，我不得不开始研究一些边缘的人工智能领域：
语音信号处理： 我需要深入了解如何从原始音频中提取MFCCs（梅尔频率倒谱系数）、基频、能量等特征，这些特征理论上与情绪有关。
情感计算模型： 虽然市面上有很多情感分析的库，但它们大多是基于文本，而且细分到他们那种程度的情感，几乎没有现成的模型能直接支持。我只能硬着头皮去尝试训练自己的模型。
数据收集和标注： 这是最耗时也最痛苦的部分。我需要收集大量的语音数据，然后让十几二十个标注员（他们甚至都不知道具体要标注到什么程度的情绪）来标注这些语音片段。结果可想而知，标注结果的准确性、一致性非常差。一个人说“开心”，在另一个人那里可能就是“兴奋”，再在另一个人那里就成了“语调高昂”。
最让我头疼的是，他们对“AI生成歌单”这件事也有着异常执着的设定。
他们不想要那种从现有歌曲库里直接匹配推荐的歌单。他们要求这个AI还能“创作”出与用户情绪高度契合的“新歌”。没错，你没听错，是“创作”。
他们说：“用户今天心情有点像黄昏时分，独自走在海边，看到夕阳沉下去那种淡淡的忧伤。你们的AI应该能根据这种情绪，直接生成一首符合这种意境的歌词、旋律甚至编曲。”
我当时看着他们充满期待的眼神，只能默默地在心里画了个叉。我可以调用一些AI音乐生成工具，但要做到“懂你”，并且生成出来的音乐真正能触动用户内心深处的那根弦，这几乎是不可能完成的任务。就算勉强生成一些旋律，也大多是杂乱无章，根本不像音乐。
项目的进程简直是在泥潭里打滚。
我们团队花了几个月的时间，投入了大量精力去尝试构建这个“情绪识别器”。我们尝试了各种算法，用了各种声学特征，也尝试了用一些公开的情感语音数据集来预训练。但结果就是，识别出来的用户情绪，大部分时候是随机的，或者跟用户实际情绪八竿子打不着。比如用户只是打了个喷嚏，系统就能立刻判断出用户“正在经历一段刻骨铭心的失恋，并且在怀念初恋的那个雨天”。然后，推荐的歌单里可能就全是凄凉的小提琴独奏。
最后，这个项目以“技术尚未成熟”为由，被暂时搁置了。 我知道，这其实就是变相的“我们做不出来”。
但这次经历，让我彻底明白了“需求”的边界到底有多宽。有时候，客户的需求可能不是“要我做什么”，而是“他们想象中应该是什么样的”。而我们程序员，就要在这些天马行空的想象和现实的技术鸿沟之间，找到那个勉强能站住脚的平衡点。
从那以后，每当有客户提出“要AI能读懂人心”的需求时，我都会忍不住多问一句：“您说的‘读懂人心’，大概是什么程度的‘读懂’呢？是能猜到我晚上想吃什么，还是能预测我明天会踩到狗屎？” 至少，这样可以避免我再次掉进类似“AI比我妈还懂我”的奇葩坑里。
网友意见
1 某领导：从本月开始，网站响应时间每个月减少0.5秒，计入技术部KPI。
我：？？？？？负数响应时间咋做到？？？？
2 某领导：我们网站故障率太高，下个月开始正常运营时间要达到99%以上！！！
我：哦，上个季度一共宕机30分钟，看来还有很多额度可以用啊。
3 某领导：这个视频，剪辑成四部分，第一部分让人免费看，第二部分要回答问题才能看，第三部分弹出页面让用户填写邮箱，我们发个邮件给他，让他在邮件里点开才能看，第四……
我已经无视下面的话了，哪个受虐狂用户会看到第四部分啊？你以为你放的是毛片吗？
另外我发现不光我这，别的回答也有类似的评论：
“说这些之前不妨想想他是怎么成为你的领导的”
我知道有些鸡汤总说：“存在即合理”、“走到这个位置的人必有可取之处”。
但被洗脑的人从来不自己思考一下，这个“可取之处”你是能学还是能练啊？
然后勤学苦练弯道超车升上高位报复回去？？？
这是网络小说看多了还是国产都市剧看多了呢
那我举几个例子，鸡汤众练一下吧。
我某个领导，是老板的妈，谁来学一下？
某领导，有从龙之功，跟了老板二十多年，都没提过涨工资，谁来练一下？
讲点实际生活中的段子，大家乐呵一下就算了。
那些灌了两口鸡汤就四处阴阳怪气的人，我实在是不待见。
当初刚毕业进公司做网站，给政府部门搞个门户网站，他们居然要搞个网上商城…
尼玛还要跟淘宝那样的…
那你们干脆去淘宝开店好吗…
最后简单搞了个购物车…
弄了个淘宝的接口…
然后又来了……
搞个论坛…
给他们的所谓会员吹逼用…
又考虑政治敏感…
又怕别人瞎发表什么不和谐言论搞的自己吃鳖…
要求敏感字过滤…
时间要求还特别急…
就我一个人开发…
得了…
我一顿忽悠…
百度贴吧建了个贴吧…
管理员给您…
您随便玩…
电梯软件设计。
有一次接到一个电话：“胃，赵工哈？我们这里有块电路板不小心烧了，您看看改改软件能给改好不。”
？？？
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