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我理解为什么现在有如此多的人对软件工程提出质疑。
每周都会有新的头条新闻宣称人工智能将取代开发人员。
初级工程师担心未来会失业。
高级工程师则在思考他们的经验还能保持多久的价值。
说实话，如果你在科技推特或领英上花费足够多的时间，你会开始觉得整个行业正在实时崩塌。
但在日常软件工程工作中大量使用人工智能后，我开始以不同的视角看待这一切。
人工智能并没有让我觉得自己变得无用。
相反，它让我觉得自己更加能干。
在人工智能融入我的工作流之前，大量的工程时间都耗费在了那些既消耗脑力又必不可少的事情上：
- 重复性的代码重构
- 调试小问题
- 编写样板代码
- 翻阅文档
- 努力回忆语法
- 清理遗留代码
- 编写结构化查询语言查询
- 优化简单函数
- 将模糊的需求工单转化为技术任务
这些任务并非无法完成。
它们只是非常耗时。
如今，许多这样的摩擦成本已大幅降低。
我注意到的最大变化之一是待办事项列表的清理。
那些曾经因为无人愿意处理而被搁置的任务，突然变得可管理了。
这并不是因为人工智能神奇地解决了一切问题。
而是因为它帮助降低了处理困难任务时的“心理启动成本”。
有时，你所需要的仅仅是：
- 一个起点
- 一个重构后的示例
- 帮助理解不熟悉的代码
- 更快的调试路径
- 快速的文档摘要
这种势头的重要性超出了人们的认知。
当人工智能帮助将任务分解时，早上九点时看似压倒性的任务突然变得可以实现了。
我还注意到，我们团队的整体交付速度加快了。
这并不是那种“用人工智能取代开发人员”的方式。
更多是体现在以下方面：
- 减少上下文切换
- 更快的研究速度
- 更快速的原型设计
- 减少卡在重复性问题上的时间
- 更好的工单拆解
- 改进的沟通效率
这种方式。
有趣之处在于，人工智能不仅仅有助于编码。
它还有助于思考。
因为人工智能，我真的开始更像一名项目经理那样思考。
这并不是因为我停止了工程工作。
而是因为我花在纠结细小实现细节上的时间变少了，而花在思考以下方面的时间变多了：
- 优先级
- 权衡取舍
- 用户影响
- 可扩展性
- 时间线
- 技术债务
- 交付策略
人工智能处理了足够多的重复性工作负载，使我有更多的精力去进行更高层次的决策。
说实话，我认为这正是软件工程的未来发展方向。
开发人员的价值不会消失。
价值将会向上迁移。
在未来几年变得最有价值的工程师，可能不会是那些完全手动编写代码的人。
他们将是那些懂得以下技能的人：
- 如何有效地引导人工智能
- 如何验证输出结果
- 如何做出架构决策
- 如何清晰地沟通
- 如何将工程与产品思维相结合
因为生成代码只是构建软件的一部分。
现实世界的工程工作仍然涉及不确定性、责任、权衡取舍以及人为决策。
人工智能有助于执行。
但人类仍然决定方向。
我真心认为，这是成为一名软
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