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Letztes Jahr habe ich zum ersten Mal Copilot verwendet, es war ein bisschen schockierend, wie es ein paar Zeilen Code automatisch vervollständigte und ein Tool-Skript schrieb, das war einfach großartig. Ich dachte: „In Zukunft sind wir alle gleich, mit KI, wer ist dann nicht ein Ingenieur?“
Jetzt, wenn ich zurückblicke, war dieser Gedanke ein bisschen naiv.
Die Realität ist: KI hat nicht die Unterschiede nivelliert, sondern die Kluft zwischen den Programmierern vergrößert.
Früher lag der Unterschied zwischen Spitzenprogrammierern und normalen Programmierern bei 10-fach,
jetzt könnte der Unterschied 100-fach oder 1000-fach sein.
Warum? Weil KI die Schwächen der normalen Programmierer direkt offenbart hat.
Früher hast du mit for-Schleifen, CRUD und dem Anbinden von Schnittstellen deinen Lebensunterhalt verdient, und jetzt kommt die KI und erledigt das in wenigen Sekunden. Dein Wert wird direkt nivelliert.
Aber die Programmierer, die ohnehin schon gut darin sind, Systeme zu zerlegen und Architekturen zu gestalten, für die ist KI wie ein maßgeschneiderter Cheat.
Besonders mit Cursor oder sogar Claude Code, die klarere Absichten geben, kann die KI in Sekundenschnelle Funktionen schreiben und Module umstrukturieren, als wäre sie ein langjähriger Partner. Der Schlüssel ist: Je präziser du deine Anweisungen gibst, desto stärker das Feedback; wenn du dir nicht sicher bist, kann die KI nur mit dir im Kreis laufen.
Früher war das Programmieren „1 denken, 9 schreiben“, jetzt ist es „9 denken, 1 schreiben“. Wer nicht klar denken kann, bleibt ebenfalls stecken; wer klar denkt, hat eine explosive Effizienz.
Und das ist nicht einfach eine Frage des Lernens von Prompts,
es geht darum, ob man die systemische Modellierungsfähigkeit hat, um zu wissen, „welche Methode ich hier verwenden sollte“.
Ob man Code schreibt oder Systeme entwirft, wird vor der KI unendlich vergrößert.
In einer Zeit, in der die Werkzeuge immer intelligenter werden, wird der wahre Unterschied nur an einem Ort liegen: Wie viel „unersetzliche Urteile“ hat ein Mensch im Kopf?
Die KI hat dir die Frage „wie machen“ abgenommen, aber der Teil „was machen + warum so machen“ wird nur teurer.

31. Juli 2025
团队的工程师数量,已经从创业之初的1个,增长到了现在的7个。
为什么在 AI Coding 如此之强的时候,还要招这么多的工程师呢?
因为 AI 可以帮助工程师提效,但并不能取代懂 AI 的工程师。
当每个工程师都在用 AI 提效,工程师越多,整体研发效率就越高。
AI 永远无法取代的,是善用 AI 的工程师。
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