代码之外的智慧:AI时代工程师的七个思维跃迁

写在前面

我盯着屏幕上那段刚刚由Antigravity生成的代码——逻辑清晰,边界处理完备,甚至注释都写得比我自己写的还规范。那一刻,一个念头闪过:当AI能写出比我更好的代码时,我作为工程师的价值究竟在哪里?

这不是杞人忧天。作为一名写了十几年代码的软件工程师,我见证了从手工配置服务器到容器编排,从瀑布开发到DevOps的演进。但AI带来的冲击,本质上与之前任何一次技术革命都不同——它不是在改变我们做事的方式,而是在质疑我们存在的必要性。

最近听了一期播客,对话者是微软(亚洲)互联网工程院首席技术顾问韦青。作为在技术行业深耕三十余年的资深工程师,他分享的七个反常识思考,让我意识到:我们面临的不是”会不会被取代”的问题,而是”如何重新定义自己”的命题。

这篇文章,我尝试从一个一线工程师的视角,重新审视这七个思考框架,探讨在AI狂飙的时代,工程师如何完成从”代码工人”到”系统思考者”的跃迁。

一、架构决策的第一性原理:超越”技术可行性”的决策框架

1.1 工程师的职业病:沉迷于”能不能做”

回想我职业生涯中有过类似的一次经历。2019年,团队接到需求:构建一个用户行为分析系统。作为技术负责人,我第一时间想到的是:

Kafka做消息队列?可以,我们有经验
Flink做流计算?没问题,团队有人懂
ClickHouse做OLAP存储?性能够用

于是我们花了三个月,搭建了一套技术栈极其先进的系统。上线一周后,产品经理找到我:”用户根本不关心实时数据分析,他们要的是历史趋势分析。”

那一刻我才明白,我犯了工程师的通病:把”能不能做”当成了决策的全部。

1.2 “想能因可”的空间维度:技术决策的完整画像

韦青提出的框架,像一记警钟:

想(Want) - 我们究竟想解决什么问题? 在实时分析那个项目中,如果我一开始问自己”我们想达成什么”,答案应该是”帮助运营团队发现用户流失的规律”,而不是”构建一个实时系统”。这个差异决定了技术选型的根本方向。

能(Can) - 我们有能力实现吗? 这是工程师最擅长的部分。评估技术债务、团队技能栈、开发周期。但这只是冰山一角。

因(Should) - 这件事应该做吗? 这是最容易被忽略的刹车片。举个例子:2020年我接到一个需求,要在用户APP里埋点收集更详细的行为数据,包括屏幕停留时长、点击热力图等。技术上完全可行,产品价值也说得通。但我问了自己一个问题:这样做,用户知道吗?他们同意了吗?

最终我们在隐私政策里补充了详细说明,并给用户提供了关闭选项。虽然数据采集的完整性下降了15%,但我们避免了潜在的信任危机。

可(May) - 从法律和合规角度,可以做吗? GDPR、个人信息保护法、数据安全法…在早期野蛮生长的时代,工程师可以”先做了再说”。但2025年的今天,合规性已经是技术决策的硬约束。

1.3 “已正将”的时间维度:逃离技术债的泥潭

已(Past) - 我们继承了什么? 每个系统都有历史包袱。我接手过一个电商系统,订单服务还在用PHP 5.6,数据库表设计混乱不堪。重构?理想情况下需要半年。但业务等不了。

于是我们采用”绞杀者模式”(Strangler Pattern):新功能用新技术栈,老功能逐步迁移。承认”已”的存在,才能务实地规划”将”。

正(Present) - 我们正在做什么? 技术决策不是一锤子买卖。在我们规划微服务拆分时,同时业务团队在推进海外扩张。如果忽略”正”,我们的拆分方案可能刚上线就要推倒重来。

将(Future) - 我们要走向何方? 但这个”将”必须建立在”已”和”正”的基础之上。空中楼阁式的架构设计,是工程师自嗨的陷阱。

1.4 工程师的成长阶梯

初级工程师问:能不能实现? 中级工程师问:怎么实现更好? 高级工程师问:这个时空坐标下,最优解是什么?

AI能写代码,但AI无法回答:”在公司当前的技术债务、团队能力、业务节奏和未来三年战略的约束下,我们应该选择微服务还是单体架构?”

这种系统性决策能力,才是工程师在AI时代的护城河。

二、组织进化的密码:从”领导者”到”学习者”的文化基因重写

2.1 代码世界里的”领导者陷阱”

我在一家创业公司担任技术负责人时,团队从5人扩张到30人。那段时间我最常说的话是:”这个技术栈我们用得最熟,就用这个。” “我们的架构已经很成熟了,不要轻易改动。”

结果呢?两年后,整个技术栈落后了两个代际。当竞争对手用云原生架构快速迭代时,我们还在为单体应用的扩展性焦头烂额。

我犯的错误,本质上就是陷入了”领导者心态”:认为过去的成功会自动延续到未来。

2.2 “在任者”vs”领导者”:一词之差的认知革命

韦青提到微软的文化转型:从Market Leader到Incumbent。

对工程师和技术团队而言,这个转变意味着什么?

领导者心态:

“我们用Java,所以新项目继续用Java”
“我们的代码规范已经很完善了”
“我们的监控体系业界领先”

在任者心态:

“Go在云原生场景下有什么优势?我们需要尝试吗?”
“Rust社区的最新代码规范工具有什么可借鉴的?”
“可观测性领域最近有什么新的思路?”

2.3 Know-it-all到Learn-it-all:技术人的终身课题

2023年,GPT-4刚发布时,我团队里有两种反应:

A工程师:“又是炒作,AI根本写不了复杂业务逻辑。” B工程师:“让我试试能用在哪里。”

半年后,B工程师用GPT-4辅助重构了一个遗留系统,效率提升了40%。A工程师还在抱怨AI生成的代码质量不行。

差异在哪?对”不知道”的态度。

韦青引用的那句话,特别适合技术人:

不知道不含碜,不学才含碜。犯错不含碜,不改才含碜。

在技术日新月异的领域,承认”我不知道”反而是一种强大。我见过太多资深工程师,因为不愿意承认自己对新技术不了解,最终被后浪拍在沙滩上。

2.4 建立团队的”学习免疫系统”

作为团队Leader,我现在会刻意营造几种机制:

1. 技术沙龙的”傻问题时间” 每次分享,最后15分钟专门留给”可能很傻的问题”。有次一个实习生问:”为什么我们不用GraphQL?”这个问题引发了整个API架构的反思。

2. “我不知道”徽章 团队成员主动承认某个领域不懂,可以获得虚拟徽章。最多徽章的人,反而是学习最快的人。

3. 失败案例分享会 每季度分享一次”我搞砸的项目”,复盘原因和改进。这让团队明白:犯错是学习的成本,不改才是真正的浪费。

2.5 AI时代的学习策略

AI让”知识的半衰期”急剧缩短。三年前学的框架,今天可能已经过时。在这种环境下:

不要学:具体的工具用法(AI可以实时告诉你) 要学:底层原理和设计模式(这些变化慢,迁移性强) 重点学:判断力和决策力(这是AI暂时无法替代的)

三、创新生态学:系统的生命力来自对”农夫”的奖励

3.1 代码世界的”猎手”与”农夫”

我曾经是典型的”猎手型”工程师。接到需求,快速找到最短路径,三天上线。绩效考核时,我的”交付速度”总是团队第一。

但有一天,我接手了一个同事维护了三年的基础库。代码质感之好,让我震惊:

每个模块都有完善的单测,覆盖率95%+
文档详细到每个edge case都有说明
性能优化做到了极致,没有一行冗余代码

然而这位同事的绩效,常年中等。因为他的工作”看不见”:没有直接对应哪个需求,没有产生明显的业务价值。

这就是”农夫”:在无人关注的角落,默默改良土壤。

3.2 技术债:被透支的土壤

从2015年到2020年,我们团队经历了快速扩张。每个季度都有新功能上线,代码量翻了十倍。但2021年,我们遇到了”增长停滞”:

任何新功能都需要改动核心模块,牵一发动全身
测试回归时间从2小时增加到8小时
线上故障频率翻倍

我们陷入了”技术债危机”。就像过度开垦的土地,已经长不出粮食。

于是我们做了一个”反常识”的决定:拿出30%的人力,专门”还债”。

重构核心模块,解耦依赖关系
补充单元测试和集成测试
优化CI/CD流程,减少构建时间
整理技术文档,降低新人上手成本

这些工作,短期内看不到产出。但半年后,新功能开发速度提升了50%,线上故障下降70%。

这就是”农夫”的价值:他们不摘果子,但他们让果树更健壮。

3.3 识别你团队里的”农夫”

真正的”农夫”有几个特征:

1. 主动减少技术债 不是被分配任务,而是主动发现系统的问题并优化。比如重构一个常年被吐槽的难用API,即使没人要求。

2. 关注长期影响 写代码时考虑的是”三年后维护性”,而不是”三天后上线”。

3. 愿意做”脏活累活” 别人不愿意碰的遗留系统、复杂的性能优化、枯燥的文档完善,他们愿意啃。

4. 成就他人 写出好用的工具库、培训新人、分享最佳实践。他们的KPI可能不亮眼,但团队效率因他们而提升。

3.4 如何奖励”农夫”?

这是技术Leader最大的挑战,因为传统绩效体系天然偏向”猎手”。

我的实践:

1. 双轨制KPI 除了”功能交付”,增加”系统健康度”指标:代码质量、测试覆盖率、文档完善度、技术债减少量。

2. 长周期考核 不只看季度,看年度甚至更长周期的贡献。有些基础建设,可能一年后才显现价值。

3. 影响力量化 “你写的工具库被复用了多少次?” “你的重构减少了多少故障?” 把隐性贡献显性化。

4. 文化宣导 在团队会议上,表彰那些做基础建设的同学。让”农夫”感受到尊重。

3.5 AI时代,”农夫”更重要了

AI可以快速生成代码(猎手的活),但AI无法判断:

这个架构三年后会不会成为瓶颈?
这个设计会给团队带来多少维护成本?
这个技术选型是否符合公司长期战略?

在AI解放生产力的时代,工程师的价值将更多体现在”土壤改良”上:设计可维护的架构、建立可持续的开发流程、培养健康的技术文化。

四、向算法学习:拥抱”全盘皆错”的探索哲学

4.1 工程师的”局部最优”陷阱

2018年,我负责一个推荐系统的性能优化。当时系统用的是协同过滤算法,响应时间在200ms左右。我的优化思路很直接:

加缓存 → 降到150ms
优化SQL → 降到120ms
上Redis集群 → 降到80ms

看起来很成功,对吧?直到有一天,隔壁团队用深度学习模型重写了推荐系统,响应时间直接降到20ms,效果碾压我们。

我当时的问题:一开始就站在了”协同过滤”这座小山上,不断优化,以为自己在攀登高峰。实际上,早就有一座更高的山,但我被初始选择锁死了。

这就是韦青说的”局部最优解”困境。

4.2 机器学习的智慧:随机初始化

机器学习模型为了找到全局最优解,第一步做什么?随机初始化参数,允许自己”全盘皆错”。

这个思路对工程师意味着什么?

承认当前方案可能是错的,主动去探索看似”不靠谱”的方向。

再举个例子。2020年,我们的日志系统用的是ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)。运维成本高,查询慢,但”能用”。

有个新同事提议:”要不试试Loki?听说更轻量。”

我第一反应是:”ELK是成熟方案,别折腾。”

幸好他坚持做了POC。结果Loki的存储成本只有ELK的1/5,查询速度快3倍。如果我坚持”不折腾”,我们会永远停留在那个”局部最优解”上。

4.3 如何在工程实践中”全盘试错”?

当然,真实项目不可能像算法一样完全随机。但我们可以:

1. 建立”探索时间”机制 Google的20%自由时间、字节的”飞书探索计划”。给工程师留出时间,尝试”可能无用”的新技术。

我们团队每月有一天”Hack Day”,可以尝试任何技术方案,哪怕最终没采用。很多创新就是这样冒出来的。

2. 小范围试错,快速迭代 不要All-in到某个方案。用AB测试、灰度发布的思路,同时探索多个可能性。

比如我们重构支付系统时,同时用Go和Rust写了两套原型。各自跑了一个月,最终数据说话。

3. 敢于推翻自己 我见过最优秀的工程师,都有一个特质:不恋战。

发现方向错了,立刻pivot,而不是为了证明”我没错”而继续往错误的方向投入。

4.4 警惕经验主义的陷阱

在技术领域,过去的成功经验可能是未来的枷锁。

“我们一直用关系型数据库,NoSQL不需要考虑” → 可能错过了DynamoDB的性能优势
“前端一定要用React,其他框架不成熟” → 可能错过了Svelte的开发体验
“单体服务就够了,微服务太复杂” → 可能在扩展性上付出代价

AI时代最大的风险,不是技术能力不足,而是认知固化。

4.5 “全盘皆错”的勇气从哪来?

说实话,承认”我可能错了”需要巨大的心理建设,特别是对资深工程师。

但转念一想:如果我们连承认错误的勇气都没有,凭什么和会快速迭代、不断自我修正的AI竞争?

机器学习通过反向传播(Backpropagation)不断纠错,工程师则要通过复盘、反思、迭代来进化。

五、语言的牢笼:当我们把AI叫做”人工智能”时,我们失去了什么?

5.1 一个关键词引发的认知偏差

我第一次接触GitHub Copilot时,内心是抗拒的。因为潜意识里,我把它当做”竞争对手”:一个会写代码的人工智能,来抢我的饭碗。

这种焦虑感,直接影响了我的使用方式:我会故意找茬,证明”它写的代码不如我”,而不是去探索”它能帮我做什么”。

直到有一天,我换了一个思路:把它当做”机器学习助手”,而不是”人工智能”。

心态立刻变了。既然是”助手”,那我的角色就是”指导者”。我开始研究:

怎么写提示词,让它生成更符合我需求的代码?
如何结合它的优势(速度、记忆覆盖面)和我的优势(业务理解、架构判断)?
在什么场景下用它,在什么场景下不用?

一个名字的转变,重新定义了我和工具的关系。

5.2 从”人工智能”到”机器学习”:语言塑造认知

韦青的洞察非常深刻:称之为”人工智能”,我们会人格化它,陷入”替代焦虑”;称之为”机器学习”,我们会关注”如何教导”。

对工程师而言,这个转变意味着:

错误范式: AI会取代程序员 → 我要证明我比AI强 → 焦虑和对抗

正确范式: AI需要学习 → 我来教它什么是好代码 → 协作和共生

5.3 工程师作为”Machine Teacher”的角色

我现在使用Copilot的方式,完全变了:

1. 训练它的”语料” 我会在项目里维护一个docs/ai-context.md,详细说明:

我们的代码规范是什么
常用的设计模式
业务领域的术语解释

这样Copilot生成的代码,会更贴合我们的标准。

2. 反馈和矫正 AI生成的代码不好,我不会直接删掉,而是修改后留下注释:

# Copilot generated, but refactored for better error handling

这是在”教导”它什么是更好的实践。

3. 扬长避短

让AI做它擅长的:模板代码、单元测试、数据转换
我专注于我擅长的:架构设计、业务逻辑、性能优化

5.4 语言塑造现实:重新命名我们的工作

我开始反思,我们日常使用的技术术语,是否也在限制我们的思维?

“代码Review” → 听起来像挑错? 改成 “代码协作”,强调共同改进

“线上故障” → 听起来像指责? 改成 “系统反馈”,强调学习机会

“技术债” → 听起来像负担? 改成 “重构机会”,强调改进空间

这不是文字游戏,而是认知重塑。语言会影响团队的心态和行为模式。

5.5 AI时代,重新定义”工程师”

当AI能写代码,我们还是”软件工程师”吗?

也许,我们需要一个新名字:系统思考者(System Thinker)、价值创造者(Value Creator)、人机协调者(Human-AI Coordinator)。

名字是次要的,重要的是:我们是否愿意突破”写代码的人”这个身份标签,去探索更广阔的可能性?

六、熵战争:在”回归”与”异常”之间,工程师的价值锚点

6.1 一个惊人的洞察:人类存在的意义是”异常值”

韦青的这个定义,让我醍醐灌顶:

机器是”回归值”引擎,人类的价值在于提供”异常值”。

什么意思?让我用一个真实案例解释。

2020年,我们用机器学习模型优化广告推荐。模型训练了三个月,效果显著:点击率提升20%。但运营团队发现一个问题:所有用户看到的内容越来越同质化。

因为模型在做什么?拟合历史数据,找到平均规律,然后不断强化这个规律。

用户A喜欢看科技新闻 → 推更多科技新闻 → 只看到科技新闻
用户B喜欢买电子产品 → 推更多电子产品 → 陷入消费循环

这就是”回归”的本质:让一切趋于平均,消除惊喜。

6.2 “异常值”才是创新的火种

后来,我们做了一个实验:人工介入,在推荐流里随机插入10%的”意外内容”。

给科技爱好者推一篇诗歌
给美食博主推一个开源项目
给阅读用户推一条跑步路线

结果令人惊讶:

30%的用户对”意外内容”产生了兴趣
长期留存率提升15%
用户调研显示:”APP变得更有趣了,不再是算法的傀儡”

这10%的”异常”,打破了”回归”的死循环。

6.3 工程师的”异常值”体现在哪?

作为工程师,我们如何成为”异常值”的提供者?

1. 质疑”最佳实践” 业界都说微服务好,但你的业务真的需要吗?也许一个精心设计的单体架构,才是当前阶段的最优解。

我见过太多团队,盲目追逐技术潮流,最终被复杂性拖垮。敢于说”不跟风”,本身就是一种”异常”。

2. 跨界思考

把游戏的设计思路用在To B产品上
借鉴建筑学的”模块化”思想设计API
用生物进化论的视角理解系统演进

这些”不务正业”的思考,往往带来突破性创新。

3. 主动制造”意外” 我们团队有个传统:每个迭代,至少做一件”计划外”的事。

可能是重构一个看不顺眼的模块,可能是尝试一个新的工具,可能是写一篇技术博客。

这些”意外”,让系统保持活力,避免陷入”回归”的僵化。

4. 承担道德责任 AI生成的代码,可能无意中引入安全漏洞、性能问题、可访问性缺陷。工程师的角色,是充当”异常检测器”:发现那些AI因为”拟合平均值”而忽略的边界情况。

6.4 警惕”熵死”:组织和个人的终极敌人

“熵”是物理学概念,描述系统的混乱度。熵增定律说:封闭系统的熵会不断增加,最终走向无序和死寂。

对技术团队和个人成长而言,这个概念特别值得警惕:

团队的”熵死”:

流程越来越僵化,创新越来越少
都在做”安全的事”,没人愿意冒险
技术栈几年不更新,维护成本越来越高
最终,团队失去竞争力,人员流失,走向衰败

个人的”熵死”:

每天重复相同的工作,不学新东西
习惯于舒适区,拒绝挑战
思维模式固化,失去好奇心
最终,技能过时,价值下降,被市场淘汰

如何对抗”熵死”?注入”异常值”——也就是新信息、新挑战、新视角。

6.5 AI时代,工程师的使命:对抗熵增

AI是完美的”回归机器”,它会让一切趋于平均、高效、可预测。但这同时意味着:失去多样性、创造性和生命力。

工程师的使命,是在这个趋于平滑的系统中,注入”异常值”:

质疑现状的勇气
跨界的视野
道德的坚守
创新的火花

我们的价值,不是比AI写代码更快,而是能够在AI看不见的维度,提供它永远无法生成的”异常”。

七、注意力保卫战:从”被投喂”到”主动狩猎”的认知升级

7.1 工程师的特殊困境:信息过载

作为工程师,我们面临的信息洪流,可能比任何职业都猛烈:

GitHub每天新增数万个仓库
HackerNews/Reddit每小时刷新无数技术文章
各种技术博客、Newsletter、播客
公司内部的文档、Slack消息、邮件

我曾经的一天:

早上打开HackerNews,被标题吸引,读了3篇文章
午休刷Twitter,看到一个新框架,研究了1小时
晚上YouTube推荐了技术视频,看到凌晨

一天下来,感觉很充实,但回想起来:我记得什么吗?学到什么可以用的吗?

答案是:几乎没有。

这就是韦青说的”精神肥胖症”:高糖、高脂的信息,快速刺激大脑,但没有营养。

7.2 推送信息(Pushed)vs 拉取信息(Pulled)

韦青提出的解决方案,对工程师尤其适用:

推送信息:算法喂给你的

设计目的:最大化你的停留时间,服务平台利益
特点:娱乐性强,深度不足,碎片化
结果:注意力涣散,焦虑感增加,没有实质成长

拉取信息:你主动检索的

设计目的:解决你当前的问题,服务你的目标
特点:目标明确,深度足够,系统化
结果:知识留存,能力提升,有成就感

我的转变:

以前(被推送):

刷HackerNews → 看到”Rust vs Go性能对比” → 点进去看 → 看完忘掉

现在(主动拉取):

我需要选择后端语言 → 搜索”Rust Go适用场景对比” → 做笔记,列pros/cons → 应用到决策中

7.3 建立你的”信息食谱”

就像我们会控制饮食,避免垃圾食品,我们也需要管理信息摄入:

1. 区分”零食”和”正餐”

零食型信息(偶尔吃,不要上瘾):

技术热点新闻
社交媒体讨论
短视频教程

正餐型信息(定期摄入,深度吸收):

技术书籍(系统性知识)
官方文档(深度理解)
源码阅读(底层原理)
实战项目(动手实践)

2. 设置”信息断食期” 我每周有一天,完全不看任何技术资讯。只专注于手头的工作或长期学习计划。

刚开始很难受,总觉得”会错过什么”。但坚持一个月后发现:那些真正重要的信息,总会再次出现;真正紧急的事,会有人直接找你。

3. 主题式学习,而非碎片式浏览 不要看到什么学什么。设定3个月的学习主题,比如”分布式系统”,然后围绕这个主题,主动拉取信息:

读《Designing Data-Intensive Applications》
研究Raft协议
实现一个简单的分布式KV存储
阅读TiDB的架构文档

7.4 AI作为”信息守门人”:孙悟空的毫毛

韦青提到的”AI智能体”概念,让我眼前一亮。

想象一下:如果你有一个专属的AI助手,用你的价值观和学习目标训练,它能帮你:

过滤低质量信息
总结长文章的核心观点
监控特定技术领域的最新进展
提醒你:这篇文章值得深读

我已经开始实践:

1. 用GPT总结RSS订阅 我订阅了50+技术博客的RSS。每天,我的脚本会把新文章喂给GPT,生成摘要和评级(1-5星)。我只读4星以上的。

2. 定制化Newsletter 我让AI每周生成一份个性化技术周报,只包含与我当前项目相关的内容。

3. “第二大脑”笔记系统 所有阅读的内容,用AI提取关键点,存入Obsidian。形成可检索的知识库。

7.5 夺回注意力,就是夺回人生主导权

作为工程师,我们最宝贵的资产是什么?

不是学历,不是经验,甚至不是技能。是注意力。

因为:

注意力决定了你学什么(知识积累)
注意力决定了你做什么(职业发展)
注意力决定了你成为谁(人生轨迹)

当你把注意力交给算法,你就把人生方向盘交给了别人。

当你主动管理注意力,你就重新掌握了命运。

八、代码之上:AI时代工程师的三个支点

聊完七个思考框架,我想分享在实践中提炼出的”三个支点”——这是我在AI浪潮中,给自己定位的锚点。

8.1 支点一:系统思维 > 编码技能

AI已经能写代码,但AI无法回答:

这个系统在公司战略中的位置是什么?
当前架构三年后会不会成为瓶颈?
这个技术选型会给团队带来多少维护负担?

工程师的价值,正在从”实现功能”转向”设计系统”。这需要:

对业务的深刻理解
对架构的全局把控
对长期影响的预判能力

我的实践:每次做技术方案,强迫自己回答”想能因可已正将”七个问题,写在文档里。这个过程很痛苦,但让决策质量提升了一个量级。

8.2 支点二:价值创造 > 工作时长

AI让很多”搬砖活”自动化了。这意味着:拼时间投入,性价比越来越低。

未来的评价标准:你创造了多少价值,而不是你写了多少代码。

具体来说:

你设计的架构,让团队效率提升了多少?
你推动的技术改造,节省了多少成本?
你建立的规范,减少了多少线上故障?
你培养的新人,成长速度如何?

这些”产出”比”我加班到凌晨”更有说服力。

我的转变:从”今天写了500行代码”的满足感,切换到”今天这个设计决策,可能影响未来三年”的成就感。

8.3 支点三:人的温度 > 机器的效率

AI可以优化算法,但AI理解不了:

用户为什么会在这个按钮上卡住?
为什么这个功能明明很有用,但用户不买账?
产品经理说的”用户体验不好”,具体指什么?

这些需要共情、洞察、沟通。

我最近的一个项目:重构内部工具。纯技术角度,我可以用最先进的框架,做得很酷炫。但我花了一周时间,和真实用户聊天:

运营同学说:”我不需要花哨的界面,我只要筛选快。”
客服同学说:”能不能导出Excel?老板要看。”
产品同学说:”数据更新不及时,每次都要刷新。”

最终的方案,技术上”不性感”,但解决了实际痛点。上线后,内部NPS(净推荐值)从40分升到85分。

人的价值,在于理解人的需求,而不是优化机器的性能。

写在最后:从”代码工人”到”系统思考者”的跃迁

回到开头的那个问题:当AI能写出比我更好的代码时,我的价值在哪?

现在我有了答案:

我的价值,不在于写代码的速度,而在于:

在”想能因可已正将”的时空坐标下,做出最佳决策
保持”Learn-it-all”的谦卑,持续进化
既当”猎手”快速交付,也当”农夫”改良土壤
敢于”全盘试错”,挑战局部最优
重新定义我和AI的关系,从对抗到协作
成为”异常值”的提供者,对抗系统的”熵死”
主动管理注意力,拉取真正有价值的信息

这些能力,AI学不会,因为它们需要的不是算力,而是判断力、价值观和人性。

在AI的镜子里,我看到的不是”即将被取代的程序员”,而是”正在进化的系统思考者”。

这是一个最好的时代:AI承担了重复性劳动,解放了我们的时间,让我们可以专注于更高层次的创造。

也是一个最具挑战的时代:如果我们拒绝进化,继续停留在”代码工人”的舒适区,确实会被时代抛弃。

但如果我们拥抱变化,完成从”写代码的人”到”创造价值的系统思考者”的跃迁,AI就不是敌人,而是最强大的协作伙伴。

选择权,在我们手中。

参考与延伸阅读:

《The Pragmatic Programmer》 - 强调工程师的系统性思维
《Thinking in Systems》 - Donella Meadows,系统思维的经典
《Staff Engineer》 - Will Larson,关于高级工程师的角色定位
《The Effective Engineer》 - Edmond Lau,关注价值创造而非单纯产出
机器学习中的反向传播(Backpropagation)算法原理

思考题:

回顾过去一个月,你有多少时间在做”猎手”的工作,多少时间在做”农夫”的工作?
你最近做的一个技术决策,如果用”想能因可已正将”框架重新审视,会有什么不同?
你如何管理自己的注意力?被推送信息占比多少?

让我们一起,在AI时代找到工程师的新定位。