北京
## ## 正文 我写软件已经超过十年。过去两年，我一直用AI agents来搭脚手架、写样板代码、生成测试，填掉那些过去会占掉整个下午的琐碎工作。我不会假装它们没有让我更快——确实快了，而且是可测量的快。 但我不断遇到一个让我越来越不舒服的说法：高级开发者是昂贵的累赘；一个会用提示词的初级程序员，现在就能完成过去需要多年经验才能做的事；“10倍工程师”就是订阅了最好Claude套餐的那个人。 这不是真的。而且我认为喊得最大声的，大多是那些从来没有在规模化的系统上真正交付过、也没有看着它崩溃过的人。 当人们说AI会取代开发者时，通常指的是两件事之一：AI会写所有代码，或者AI会做出高级工程师那样的判断。第一件事已经在部分发生。第二件事没有发生，而且我认为它离我们还很远。 **写代码**和**软件工程**之间有本质区别。写代码是产出计算机能执行的文本。软件工程是决定要构建什么、系统在压力下应该怎样表现、哪里可以安全失败，以及两年后一个没有参与最初决策的人该如何维护它。AI非常擅长前者，在后者的能力上则十分有限。 GitHub自己关于Copilot的研究发现，有AI辅助的开发者完成任务的速度快了55%——但那项研究衡量的是单个任务的完成速度，不包含系统设计，不包含凌晨两点排查生产事故，也不包含六个月前一个错误架构决策带来的级联成本。孤立任务的速度提升是真实的收益，但它不是工作的全部。 系统不只是一个个独立函数——它是函数、服务、约束条件之间的交互，而AI缺乏理解这些交互所需的上下文。真正的差距就在那里，就藏在这段操作经验的积累中。而正是这段经验，决定了系统能不能在故障中存活，能不能在增长中不崩盘，能不能在故障报告出来之前就被预防。 AI是强大的工具。它让我们更快地走到需要判断的节点——但它没有消除判断本身。速度不等于判断力，而软件工程，本质上是一项判断力的工作。
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