写给所有 AI Coding 时代下迷茫的工程师： 上周团队里一个核心工程师跟我说要离职。他说失去了喜欢做工程的动力，没有了思考，解决问题，犯错，抓狂的晚上，没有痛苦之后找到那个东西的过程，没有成就感。他想转去医学或生物学领域。我为团队感到可惜，但挽留的话说不出口，我好像并没什么好办法帮他解决这个问题，个人层面甚至觉得他的决定也不错。 这引发了我的一些思考，人类工程师会是 AI 的奴仆吗？工程师会变成纯体力活吗？我决定写这篇文章，希望能给到迷茫的工程师同学们一些帮助。 2022 年 GPT 横空出世的时候打死我都没想过工程师会是第一波受冲击的物种。我们处在一个工作模式发生前所未有巨变的年代里，电子世界以一个 100 倍于现实世界速度的方式在冲击我们的世界观——资深程序员们不知道自己的对与错了，之前很多行之有效的经验不再是经验而变成了包袱；而年轻的程序员们完全没有积累经验的机会，被 AI 摧枯拉朽地冲击没有了自我。 作为一个程序员，作为一个自认为有工程师之心的程序员，我和 AI 交流的四年时间里一直在不断验证着我的信仰是错： 最开始 AI 只能在写脚本上产生帮助，我说：AI 写不了代码 后来 AI 能够辅助编程了，我说：它只能基于我的起始内容做补充。 再后来 AI 能做到函数级实现了，我说：架构还在我们掌握范畴内。 再后来 AI 连技术架构都不用我们做了，我说：AI 没办法承担责任，还得人来 review。 现在 AI 动不动几千几万行代码产生，我们发现连人的 review 都变成了整个组织的拖累，我们又开始讲品味、讲判断力。 那后面 AI 的品味、判断力比我们强呢？我们的价值在哪里？我们的意义在哪里？ AI 正在把大量的代码写出来，把大量的产品拼出来，逼迫着我们把传统的工作方式进行一遍又一遍地重构。世界进入了一个前所未有的量变积累过程，人类的想象力从未展现出如此的窘迫和枯竭，我们现在无法想象 AI 质变后技术的样子是什么。 但反过来，AI 好像也不知道。没有任何一个模型能自己产生诉求，自己主动选择方向。 01-软件工程师的方向 这不是安慰话。你去看今天最强的模型，它能写出任何你描述清楚的东西，但它不会自己走进一个房间说"这个产品缺一个东西"。它没有欲望，没有不满，没有"我觉得这里不对"的直觉。诉求来自人的欲望，方向来自人的不满足。AI 是引擎，但引擎不会自己决定去哪。 这意味着什么？意味着在整个量变堆积的过程中，真正稀缺的是知道该写什么的能力。这个"该写什么"不是需求文档，而是你在和 AI 反复交互的过程中，撞见的那些模型做不到的边界、那些需要人拍板的瞬间、那些让你突然觉得"这个方向不对"的时刻。 团队里最有价值的时刻，不是我们用 AI 写完了几万行代码，而是有人说"等等，这整个方向有问题"的时候。那个判断并不来自于模型，是来自一个人在这个领域与世界互动足够久之后形成的嗅觉。 所以新时代下工程师的意义在哪里呢？在你能不能在和 AI 的日常交互中，积累出那种"知道哪里不对"的感觉。这东西没有捷径，只有在场才会有。哪怕你是一个很渺小的人，哪怕你只是在自己的岗位上默默 coding，你和 AI 的每一次碰撞都在帮你逼近那个质变的点。 但前提是你还在。这个狭义软件工程技术的方向到底在哪里是需要我们工程师去探索，自己去寻找的。prompt、single agent、agent workflow、multi agents、agentic、context、harness 这些层出不穷的名词实际上都是我们在新世界上探索留下的脚印，未来说不定会是一个很渺小，在自己的岗位上默默 coding 的人，发现了和新世界交互的终局呢？我们每个人都有可能成为 AI 时代的哥伦布。而这个过程只有你不断和 AI 交互我们才能越来越清楚的。如果我们放弃了离开了这条线，就再也没有机会去发现了。甚至如果千千万万的工程师停滞自己放弃自己，那人类 AI Coding 质变的道路只会越来越长，大家在迷茫中探索的过程会越来越长。 02-工程师的方向 但我想说的不只是“软件工程师的方向”，而是“工程师的方向”。coding 正在变成像电力一样的东西。 电力刚出现的时候，"电力工程师"是最前沿的职业。后来电力变成了世界运行的底层基建，电力工程师这个头衔就不再性感了。但电力驱动出来的一千个新行业都依赖于电力的运作。而 AI coding 也是一样。它正在从一个专业技能，变成做任何事情的通用基础设施。 这意味着什么？意味着工程师能做的事变大了，不是变小了。 以前你只能在软件行业里写代码。现在你可以带着 AI coding 能力走进医疗、生物、材料、教育、法律——任何一个领域，用这个通用工具去解那个领域里从来没人用工程思维碰过的问题。事实上全球的工程师岗位机会是变多了的，因为每个行业都在发现：我需要一个"电力工程师"来搭建通往新世界的基座，每个流程都可以用 AI 重新做一遍。 回头看我们那个离职想去医学、生物学领域的同事，我现在不确定他是离开了牌桌，还是去了一张更大的牌桌。他带着优秀的工程能力和对 AI 的理解，走进了一个全新的疆域。也许他会在那里找到我们在软件行业里找不到的质变点。 所以"迷茫"这个感受是真的，但迷茫的根源可能不是"我没用了"，是我们还在用旧的尺度衡量自己——我写代码能不能比 AI 快？我的 review 还有没有价值？这些问题本身就问错了。该问的是：我能用这个工具去做什么以前做不了的事？ 我们不仅仅可以留在软件工程的牌桌上，而且还可以带着这个能力去更大的战场。AI coding 把工程师从"只能在软件行业写代码"这件事里释放出来了。我们面前的路不是更窄了，而是前所未有地宽。 03-新评估标准终将会到来 还有一层痛苦来自于：我们大部分人都是从高考走过来的，已经适应了在一个确定的评价体系下评估自己、评估别人。现在旧的考评标准失效了，新的还没出现。没有人告诉我们什么是对的了。你不知道自己做得好不好，不知道该往哪使劲，这种不可被评估的失重感比具体的技术挑战更让人难受。 这个新标准会从哪来？从我们自己的实践中来。企业在量变过程中跑出的现象、踩出的坑、发现的模式，最终会被提炼成新的分类和评估框架。但这件事的前提是有足够多的人还在跑、还在踩、还在发现。到那时候每个人都会更清楚自己该往哪走、该做什么。 我们所有工程师实际上是在一起探索 AI 时代下人类应该怎么和 AI 交互。这件事的战场不只在软件行业里，它在每一个领域。我们的迷茫一定是真的，但我们实际拥有的筹码比我们想象的值钱得多。 这篇文章送给 AI 时代下迷茫的所有工程师。执行壁垒归零并不是末日，电力出现的时候也没有人知道它会照亮整个世界。 祝福我们工程师能够找到那个质变的点是什么，也祝福我们那个想去 AI For Science 领域的同事！也许我们会在完全不同的地方，同时找到那个质变的点。到时候再碰一杯，说一声：很久不见！