北京
“问题并不在于Fable比我更能干——作为最后一名工程师，Fable比我的人力成本便宜。”开发者Cendyne在文章里写下了这句话。他被裁了，而顶替他位置的，是一个AI。
更扎心的是他给出的理由：不是AI写代码比他好，是AI够便宜。便宜到让公司最后残存的管理层觉得，可以一路划水直到公司被并购。
他亲手裁过别人，然后轮到自己
Cendyne回忆，自己此前参与过裁员决策。提前知道裁员、之后再亲手执行裁员，这种滋味他亲身体验过。而这一次，被裁的是他自己。
被裁之后，他的身体先于理智做出了反应：持续的心跳加速，睡眠困难。失业对个人的冲击，不只是收入断掉那么简单。
他还提到一个容易被忽略的事实：即使在FAANG级别的公司，员工同样面临失业风险。大厂光环挡不住这件事。
AI能干活，但干不了“判断”
Cendyne并没有全盘否定AI。他承认，AI在工程能力上确实有所提升，在执行明确任务方面表现出色。
但他也划出了边界：AI缺乏产品判断力和长期规划能力。它没法像资深工程师那样，评估一个功能对产品整体的影响。
换句话说，AI能把你交代的事做完，但交代什么、为什么做、做完之后产品会变成什么样，这些它答不上来。
他给同行提了个醒：不要盲目乐观，要理解AI的实际能力，并为可能的职业变化做好准备。
AI替代的真正推手，是成本账
把Cendyne的经历拆开看，逻辑链条其实很清晰：
- AI的工程能力在提升，但没到全面碾压资深工程师的程度
- 公司裁人的直接动因，是AI提供了更低成本的解决方案
- 管理层因此有了信心，在并购完成前维持业务运转
- 作为最后一名工程师，他成了那个被省掉的人力成本
这不是一场能力竞赛，是一笔成本核算。AI赢在报价单上，不是赢在代码质量上。
他还提到一个值得注意的操作路径：如果能精心设计一套配套工具和工作流程，再把任务拆解成一步步可执行、可验证的操作，AI就能很好地复现那些经过人类反复A/B测试、不断优化出来的行为，并移植到其他平台。
这套方法论的潜台词是：AI替代的不是“工程师”这个身份，而是那些已经被拆解清楚、流程固化、可验证的环节。剩下的判断和规划，暂时还留在人手里。
Cendyne的遭遇不是孤例，而是一个信号。当公司算的是成本账而不是能力账时，被裁的人甚至找不到一个“我比它强”的理由来反驳。
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