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　　Linus Torvalds用AI工具写了个Python可视化器，Karpathy公开为AI编程背书，整个科技圈似乎都在这个冬天完成了一次集体觉醒。

　　但有意思的是，很多人看到“AI将生成大部分代码”这句话，第一反应是恐慌。这种恐慌，恰恰暴露了对软件工程本质的误解。

　　先说一个事实：写代码从来只占优秀工程师日常工作的10%左右。剩下的90%是什么？是把复杂的业务需求翻译成技术系统，是主导技术项目的推进，是用技术方案驱动业务增长。

　　这就引出一个值得深思的现象——那些在AI公司工作的工程师，明明已经不怎么亲手写代码了，工作时长反而越来越长。为什么？因为真正消耗心力的从来不是敲键盘，而是思考、判断和决策。

　　语法已经成为一种廉价商品。新的护城河是系统架构能力，以及精准判断抽象层在哪里会泄漏的直觉。

　　有人用游戏开发打了个绝妙的比方：现在你不需要自己造游戏引擎就能做游戏了，这在以前几乎不可能。但做出一款好游戏变得更容易了吗？恰恰相反，门槛反而更高了——因为所有人的起点都被拉平，竞争的维度上移了。

　　当然，我们也要诚实面对AI工具的边界。目前它们最擅长的场景是：小规模、无历史包袱、单人决策、不涉及生产环境的项目。但现实中的工程挑战往往是：维护十年老代码、协调五个团队、满足合规要求、排查线上故障、向非技术人员解释技术取舍。

　　还有一个容易被忽视的隐忧：模型的训练数据质量。目前的输出之所以还不错，是因为训练语料主要来自人类写的高质量代码。当AI越来越多地在自己生成的内容上训练时，这种质量能否维持，是个未知数。

　　但变化确实在发生。过去需要一个周末才能完成的原型验证，现在一个下午就能搞定。工具没有替代思考，只是让执行变得更快。这意味着什么？意味着你可以更快地试错，更快地验证想法，更快地逼近那个真正有价值的方向。

　　对于已经具备深厚功底的工程师，AI是一个巨大的杠杆，能成倍放大你的影响力。对于还在成长中的开发者，现在反而是学习编程的黄金时代——用AI做加速器，你可以走得比前人更快更远。

　　真正危险的，是那些把“会写代码”当作全部技能的人。因为当代码生成被商品化，品味、判断力、系统思维和对业务的深刻理解，才是不可替代的东西。