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软件工程的未来两年

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https://x.com/dotey/status/2010852013874045284

AI 编程正在从代码补全进化到自主执行开发任务的 AI 智能体。

初级开发者正在减少​

软件开发的工作岗位可能跟会变少或变多。 变少是因为 AI 编程导致了一个人 + AI 能够干的活相当于之前的一个团队。 变多是因为 AI 编程让软件开发进入到之前从未雇佣程序员的领域(如成本或者技术问题)。

所以，未来需要的是一个精通 AI 的多面手。“你 + AI” 要能抵得过之前的一个团队。

初级程序员应该具备的技能：

  • 利用 AI Agents 构建大功能（但是要理解并能解释每一行代码）如果看不懂 AI Agents 生成的代码， 那么这个工程是无法维护的。因为目前 AI 对于一些细节处理还是有缺陷的。
  • 死磕 AI 难以替代的技能：沟通、拆解问题、领域知识(业务)。
  • 关注邻近角色，如 QA，产品，数据分析等。
  • 建立作品集，特别是集成 AI API 的项目。

高级程序员应该具备的技能：

  • 能够使用自动化来处理一些常规任务。
  • 设置 CI/CD, 代码检查器和 AI 辅助测试来捕捉基础问题。
  • 能够指导初级程序员。
  • 高级程序员的价值在于放大整个团队的产出，而不仅仅是贡献代码。

AI 编程时代，编程技能会退化​

28 原则。 AI 编程中，80% 的工作 AI 能处理的很好，20% 的工作是机器搞不定的。如架构、棘手的集成、创造性设计、边缘情况等。

编程方式在转变：少打样板代码(重复代码)，多审查逻辑错误、安全缺陷和需求偏差(做出来的东西与需求不一致)。 关键技能变成了软件架构、系统设计、性能调优和安全分析。

初级开发者应该：

  • 把 AI 当工具，弄懂它写的代码，要能够找出它的缺陷。
  • 扎实 CS 基础：数据结构，算法，复杂度，内存管理。
  • 把项目做两遍：先 AI，再人工。然后对比差异。
  • 学习提示词工程（Prompt Engineering），精通工具。
  • 写单元测试，看懂堆栈跟踪，熟练使用调试器。
  • 深耕 AI 无法复制的软实力：系统设计，用户体验直觉，并发推理。

高级程序员应该：

  • 做质量和复杂度的守门员（代码质量要高， 复杂度低， 性能高）。
  • 磨练核心技能：架构，安全，扩展性，领域知识。
  • 练习用包含 AI 组件的模型设计系统，推演故障模式。
  • 警惕 AI 代码中的漏洞。
  • 界定哪里能用 AI，哪里必须人工审查（支付，安全等方面）。
  • 投入创造性和战略性工作。
  • 健全的判断力，系统级思维和指导能力。

角色定位​

未来，编写代码的主力一定是会变成 AI。 程序员会编程代码的审计员(程序员变成清洁工，清理 AI 生成的垃圾)或扩展为设计和治理 AI 系统的核心编排者(人人都是架构师，指挥 AI Agents 协同工作)。

初级开发者应该：

  • 寻找写代码之外的机会
  • 主动承担写测试用例，设置 CI/CD 的任务
  • 培养系统思维。
  • 阅读工程博客和系统设计案例。
  • 熟悉代码生成以外的 AI 工具，如编排框架， AI API。
  • 成为验证者、设计者、沟通者。

高级程序员应该：

  • 向领导力和架构职责靠拢。
  • 指定标准，确立框架。
  • 定义代码质量清单和 AI 伦理规范。
  • 关注 AI 软件的合规与安全。
  • 深耕系统设计和集成
  • 主动梳理服务流数据，识别故障点。
  • 熟悉编排工具 k8s, AirFlow,Serverless,Agent 工具。
  • 加倍投入技术导师角色：多做代码审查、设计讨论、技术指导。
  • 要能一眼看穿代码本质的能力。
  • 培养产品和商业嗅觉，记录功能背后的商业逻辑。
  • 跟随产品经理，倾听客户声音。
  • 从程序员进化为指挥家。

专才 vs 通才​

在技术栈快速变化、AI 渗透的环境下，T 型工程师更吃香：既有广泛的适应力，又有一两手绝活。

AI 工具其实是通才的神器。 后端工程师可以用 AI 做个像样的 UI；前端专家可以用 AI 生成服务端代码。 AI 让人的能力边界大幅拓展。 反观深度专才，领地被自动化蚕食，却难以突围。

初级开发者应该：

  • 打好基础。
  • 前后端都要涉及。

高级程序员应该：

  • 绘制技能图谱。
  • 前后端，UI，产品，测试都要涉及。
  • 做 T 型人才，在专业领域深耕，但积极横向拓展。

教育问题​

初级开发者应该：

  • 用实战项目补课。
  • 自学。
  • 打磨作品集：至少有一个文档完善的硬核项目。
  • 把 AI 当私人导师。

高级程序员应该：

  • 持续学习新技术
  • 投资继续教育(学习非本行业知识)

总结​

无论未来是迎来编程复兴，还是代码自我编写的世界，永远需要这样一种工程师：思考全面、持续学习、用技术解决真问题。

别把 AI 当拐杖，要把它当陪练。 即使有计算器，你也得先懂数学原理。