这两年人工智能编程很热闹，特别是像你家楼下新开的一家“无人自助烤肉”。
门口海报写得跟科幻片一样——不需要厨师、不需要服务员、不需要你职权。你只要坐着，肉就可以自己熟，蘸料还能按心情自动切换“蒜香/麻辣/微甜”。
进去十分钟，你确实会觉得自己是未来人：下单快、出餐快、味道还行。但吃到第三盘你就发现不太劲：
AI Coding现在就是这家烤肉店：
而很多人都在门口拍短视频：
“兄弟们！未来已来！厨师要失业了！”
我劝你先别忙着替厨师哭，先看看自己是不是那盘肉。
一、停招初级工程师：不是行业变坏了，是算账明白了
很多人不愿意承认的现实：企业停招初级工程师，不是因为老板突然变冷血，而是因为—— “初级工程师一条产品线”在财务模型里崩塌了。
以前初级工程师的价值是什么？
- 能写一些重复劳动：CRUD、页面、脚手架、改字段、对接口
现在AI来了，这三条被逐条拆解。
1）重复劳动：AI能写，而且更快
你一个初级工程师写了三天的东西，人工智能可能三十分钟就能帮你生成一个“能跑版”。
老板看到这张对比，脑子里只有一句话：
“我为什么要为你的人类手速付工资？”
2）低风险试错：AI也能试，而且试得更闭
过去试错贵，因为试错的人是：
现在试错便宜，因为试错是：
3）培养成本：公司不想付了
这才是最残酷的一点：AI把活儿“干了”，也把“练手的土”铲了。
初级工程师以前是边写边学；现在变成：
公司一想：
“我又要付你钱，又要让资深带你，还不如直接让资深+AI干。”
所以你会看到一种特别反直觉的现象：
这不是“枢纽下降”，而是“梯子被抽走”。
AI不是来代替你工作的，AI是来代替老板重新算账的。
二、代码变便宜之后，“软件”反而变贵了
很多人把AI Coding理解成“更快写代码”，这个理解太初级了。
真正的变化是：代码从核心资产变成了低价消耗品。
过去软件行业最常见的术式是：
现在人工智能兴起，很多投入变成了——你只需订阅的能力。
代码像印钞一样印出来，结果是什么？
于是竞争就从“谁写得出来”变成了“谁活得下去”。
软件真正贵重的东西，开始浮出水面：
- 需求表达：你要啥？别用“我大概想要一个像小红书那样的东西”糊弄人
- 边界条件：异常怎么处理？数据错了怎么办？权限怎么控？
- 架构取舍：扩展性、成本、合规性、可靠性、可安装性，选哪个？
- 责任归属：出事找谁？怎么止损？怎么复盘？怎么避免再炸？
AI能够写代码，但AI不会取代你的背锅。现实世界里，背锅是个非常稀缺的能力，因为它意味着你能够掌控风险。
代码便宜了，事故更贵了；功能更快了，责任更慢了。
三、Vibe Coding很爽，但“爽感”是最贵的毒
多种玩法：
- 快速出Demo（Lovable / Bolt那类）
我给你翻译成人话：
演示做得不错，客户很快就答应了；但你希望把演示当生产起点，就像把路边摊的“样品菜”端进国宴厨房继续炒：
能炒，但厨房会被油烟熏死。
为什么演示演进制作很容易翻车？
- 演示代码为了快，会牺牲结构：硬编码、全局状态、偷懒的权限、随缘的异常处理
- 演示目标是“看起来有用”，生产目标是“真正能用、还能一直用”
- Demo是“表达意思”，Production是“承担后果”
非常真实的话：
“演示用完即弃，直接演进是灾难性的。”
Vibe Coding就像熬夜，短期提神，长期透。你以为自己在提效，其实是在提前欠债。
四、“软件黑灯工厂”现在基本是死路：因为缺三样东西
所谓AI人工智能、无人软件工厂，听起来很性感：
不用人、自己写、自己测、自己上线、自己赚钱。
但现实里它会死在三个地方：
1）需求大于偏差：自信地跑偏
需求是人类语言写的，人类语言天然不精确。人工智能很擅长把不精确的东西“非常完成确定”。
这叫——自信地跑偏。
2）架构不一致：同一个系统十种写法
同一个系统里，AI会用十种风格写十个模块。人类团队靠“规范+评审+习惯”统一。
代理团队靠什么统一？靠祈祷吗？
你可以用规则约束它，但它会在某个角落“合理违规”。
3）质量是光谱，AI很容易当成开关
人类知道哪里必须钢铁，哪里可以海绵。AI经常把“大约”当成“没问题”。可生产系统最怕的就是“大约”。
所以短期内，主流一定是人际协作机：
你想要黑灯工厂，本质上就是想要“没有人负责的结果”。但商业世界里，最贵的就是责任。
五、初级工程师的“成长路径陷阱”：问题不是你学不会，是你没地方摔跤了
以前的程序员成长像打怪升级：
这套路径虽然痛，但有效。因为你会在真实世界里抗拒。
现在的问题是：人工智能让许多抗氧化剂的机会提前消除了。
你还没踩坑，坑已经被AI填起来了；你还没理解，功能已经跑起来了。
表面上你进步很快，实际上你缺乏了一种能力：对复杂系统的提取记忆。
这就是为什么“中间层陷阱”会发生——AI把“会写”这件事平权了，但把“会判断”这件事奢侈品化了。
AI时代最危险的不是你不会写代码，而是你以为自己会了。
六、AI越骂越灵：这件事听着像段子，其实是管理学
有人给AI设置“暴躁老哥”，写完代码就骂一遍，效果更好。听着就像整活，其实非常工程。
因为AI本质上是个“顺从型同事”：
所以真正会用人工智能的人，不要把它当神，也不把它当工具——把它当团队成员来管理：
- 设定反馈：用编译器、测试、lint、审计当“打分机制”
你骂人工智能不是重点，重点是你建立了一种“对抗性协作”：做反驳你、挑战你、强迫你把含糊不清的地方说清楚。
AI 不是用来哄骗的，而是用来“疯狂到交付”的。
七、2026年以后：会出现“一人公司”，但不会出现“一人无脑公司”
很多人听到“某人公司”就兴奋：
“那我不是一个人+AI就能干翻大厂吗？”
安静点。大厂不是被代码干翻的，大厂是被商业结构干翻的。
AI确实把技术驱动拉平了：做个MVP、做个原型、做个可演示的产品，成本降得离谱。但真正拉不开差距的，从来不是技术，是：
所以“一人公司”会多，但“长期赚钱的一人公司”不会太多。因为AI可以让你更快到达战场，但不能代替你打战斗。
人工智能把“做成来”变成标配，把“卖出去”变成仓库，把“活下去”变成护城河。
八、给不同人群的实用结论（不端着，能用就行）
1）如果你是初级/转行选手
- 别把“我会用AI写代码”当核心竞争力，这很快就会像“我会用Word”一样普通
- 给自己定一个铁律：每次让AI写完，都要自己能解释它为什么这么写
除了当 AI 的用户，更要当 AI 的作业。
2）如果你是中级工程师（最危险的那层）
- 去碰更深层的活：线上问题、性能指标、数据一致性、权限模型、可启动性
中级的出路不是写得更快，而是想得更稳定。
3）如果你是资深/负责人
- 你真正的价值正在变贵：架构取舍、风险控制、团队工作流设计
- 建立“人工智能生产线”：规范、测试、审核、审核、发布策略
- 把经验沉淀成可复用的规则/模板，让团队有“可复制”的能力
你不再是写代码的人，你是定义什么算“交付”的人。
别迷信“未来”，先把“现在”过好
这波人工智能编码最让人着迷的地方在于：它让你感觉自己无所不能。可真正的工程世界从来不奖励“感觉”，只奖励“结果”。
你可以把AI当翅膀，但别忘了你还得有重建。翅膀很酷，重建很土，但决定了重建你飞起来以后不会散架。
送一句不讨好人的话：
AI时代，写代码的人会越来越多；能对结果负责的人会越来越少。曼哈顿会越来越值钱。
