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去年我第一次用 Copilot,有點小震撼,自動補全幾行代碼、寫個工具腳本爽得不行,心想:“以後大家差不多了,AI一上,誰還不是個工程師?”
現在回頭看,這想法有點天真了。
真實情況是:
AI 不但沒抹平差距,反而把程序員之間的差距拉成了鴻溝。
以前頂尖程序員和普通程序員差 10 倍,
現在差的可能是 100 倍、1000 倍。
為啥?因為 AI 直把普通程序員的短板暴露出來了。
你以前靠寫 for 循環、CRUD、接個接口混飯吃,AI 一上來,幾秒寫完。你價值直接被抹平。
但那些平時就擅長拆系統、搞架構的程序員,AI 簡直是為他們量身打造的外掛。
特別是在 Cursor甚至 Claude Code加持下,給出更清晰意圖,AI 秒寫函數、重構模塊,配合得像多年的搭子。關鍵是:你指令寫得越準,反饋越強;你想不清楚,AI 也只能陪你繞圈。
過去寫代碼是“想 1 寫 9”,現在變成“想 9 寫 1”。
想不明白的,一樣卡死;想得清楚的,效率爆炸。
而且這不是簡單一句學不學 prompt 的問題,
是有沒有那個“我知道這塊應該用什麼方法做”的系統建模能力。
到底是寫代碼的,還是在設計系統的,在 AI 面前會無限放大。
工具越來越聰明的時代,真正的差距只會轉移到一個地方:一個人腦子裏到底裝了多少“不可替代的判斷”。
AI 把“怎麼做”給你代勞了,但“做什麼 + 為什麼這麼做”那部分,只會更貴。

2025年7月31日
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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