软件工程师在 AI 时代依然有不可替代的位置。
即使像强如 Claude Fable 5 这样的 AI 模型,在开发产品时,依然有很多默认不会注意到的技术处理细节。
比如应用的内存管理,如何采用更好的技术方案来实现需求的同时,达到更好的性能。如果你已经有工程代码,它可能会默认选择遵循你的代码,然后“补丁式”地完成任务。而默认也会不倾向于改动技术架构。
再比如,你在构建 Electron 应用时,它在打包时不会优先考虑体积的优化。比如裁剪掉无用的语言包,优化使用的 npm 包的打包方式等。
而这些是工程师在参与其中,能够直接感受到“它跑偏了”,“它在偷懒”,“它实际上没有深度思考”,进而给他一点点纠偏,就能产生很大的收益。