AI 让编写代码变得更容易。它让成为工程师变得更难

" AI 生成代码带来“监督悖论”：审阅比编写更难。
AI 代码缺乏上下文与推理链 → 审查、调试、维护成本更高 → 认知负荷上升。"

这块随着模型能力和 Agent 扩展，感觉可以解决。

AI 抹平思维差距的鸿沟，但不代表思维就不重要了

举个例子,造楼的时候本来要人砌砖,但现在有机器人可以自动彻了,但这房子具体要造成什么样还是需要人来确定.

软件行业没有银弹~

也许未来并不需要工程师，就如纺织机出现后不再需要纺织工。

@bearbest 工程师需要脑子，纺织工需要手，工程师≠纺织工

@bearbest 软件工程，为啥加工程二字呢？ 况且纺织机也需要工程师研发/修理维护。

@jiaming1992 新时代的农民工罢了，没必要过于高看工程师

@MindMindMax 纺织工 vs 修理工，已经是完全不同的岗位了

@bearbest 所以你的 “就如纺织机出现后不再需要纺织工。" 这个类比本身就存在很大缺陷

@MindMindMax #10 我的观点是“未来并不需要工程师”，特别是这种写代码的工程师。不是专业辩手，无心辩论。

@bearbest 首先你理解的工程师的定义可能与真正的工程师定义存在很大的偏差。 持续跑 5km 的人 == 运动员 吗？

明确定义：软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称，涵盖软件设计、架构、开发、测试、维护及项目管理等多个岗位。其核心职责是运用系统化、规范化的方法，将用户需求转化为高质量、可维护的软件产品。
与普通程序员侧重编码不同，软件工程师更注重整体系统设计、工程规划、项目管理以及长期维护，强调在时间、资源和成本限制下实现满足用户需求的软件系统。该职业要求具备扎实的编程能力、数据库技术、软件开发工具和框架知识，同时需掌握软件工程原理，如敏捷开发、系统测试、文档编写等，并具备良好的沟通、问题解决和团队协作能力。

@MindMindMax #12 你的主贴内容讲的不就是“写代码”的工程师吗，我也是围绕你的主贴回复的。至于纠结工程师的定义，有点跑题了。
既然已经跑题，就没有讨论的必要了。

@bearbest 建议你仔细读原文，再讨论。 因你用纺织女工这种流水线工人 类比 系统工程的参与者，才回复你的。

（人或 ai ）面对一个高复杂度的系统，如何往既成系统里添砖加瓦？可以乱加 最终会难以维护，也可以按套路加 符合系统可扩展性 或者让系统有更好的可拓展性。

复杂度的管理就是工程的特点。
让系统有更好的可拓展性是一个工作者的更高的追求。

如果一个工作者（人或 ai ）正在制造的系统太简单了：那么这时候确实可以在不涉及工程方法的情况下完成，所谓杀鸡焉用宰牛刀。

一个工作者（人或 ai ）本身如何，和，一个系统的复杂度是多少，无关。

一个系统的复杂度应该是多少，这是这个系统本身的功能决定的。单一功能的系统 就会简单一点，复合功能的系统 系统运行时的复杂度上升，在代码里做的“安排”就会增多。

这个系统本身在决定的，它是在一个工作者（人或 ai ）接手这个系统之前 就已经存在的。理解一个系统，才能更好地为这个系统添砖加瓦。

一个工作者看一个系统，说它复杂不复杂，这不过是给出一种评估。如果一个工作者接手的每个系统都是不同的，那么面对新系统 去（根据第一个系统的处理经验）去低估复杂度或高估复杂度 都没必要，因为它已经是第二个系统了。
对于一个系统，宜具体问题具体分析。

一个人看一个系统，都有可能低估它的复杂度（乍看很简单，但一细看颇为复杂），ai 又怎么会比人做得更好呢？

回到第一句，一个系统的复杂度应该是多少，这是这个系统本身的功能决定的。如果一个工作者看错了这个系统 则是没有慧眼的错，和这个系统无关。