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何谓效率最大化？
在需求明确的前提下，AI 已经将编码工作效率最大化了，再往上就触碰语言的边界
在需求不明确的前提下，核心还是人/现实/业务的复杂度，这点是抽象的语言无法完全描述出来且随时动态变化的

都重要也都不重要，技术跟着业务走
业务初期广度重要（用户数量），业务后期深度重要（服务质量）

我觉得利好不利好不重要，工具来了，学习就是了，程序员的职业技能之一不就是学习么？兵来将挡，水来土掩，互联网刚发展起来的时候不一堆人说网瘾害人么，现在 AI 发展起来，又来了 AI 焦虑论，没必要，还是那句话，技术终究是技术，是为人服务的，如果不是，那就是不是技术，是武器

推荐一本书叫做《构建之法-现代软件工程第四版》
讲 AI 时代下的软件工程，我看后觉得讲的很好
软件工程首先是工程，工程本质是权衡，是理解人的需求，类比建筑设计，写代码像一线工人，而建筑工程师要考虑负责方方面面，施工成本，能否预定时间交付，可扩展性如何，有没有兜底方案等等
回到软工，写代码只是软工中的一环而已，对于高级程序员来说，编码只占工作时间的 20%，AI 可以取代编码/测试环节
但高质量的需求分析，问题定义，验证，难点问题的定位依然需要人来做
我认为是好事，将低效重复的编码工作取代，更多的时间精力可以花在创造性的工作上，比如架构设计
未来人人都需要从宏观角度，从架构，用户，成本等多方面角度去思考问题，而不只是搬运代码而已

我觉得现在更重要的是发现价值 / 发现需求 / 整合资源 / 讲故事 的能力，AI 会深度重塑各行各业

我觉得不是学点啥的问题，而是学习本身都在被取代。。。

软件工程不会消失，只是换了一种形式存在
原先软工中成本最高的环节是编码，现在编码中的重复内容逐渐被 AI 替代
我们只用把控编码中最关键的设计部分，比如整体架构/技术选型/框架设计等等
所以工程师应该更多思考自己的核心价值除了编码，还体现在哪里
我认为是在技术之外的一些内容，比如对价值的判断，对产品的思考，对用户的思考等等

@TomatoCLI 感觉很难破局，三年 C/C++开发，垂直领域的没岗位，找后端大多 java/golang ，而且经验少，转 ai agent 干不过搞算法的校招生和 10 年经验愿意降薪的老登

八月到现在了，两个多月了，0 offer ，对现在就业市场无语了，不知道要找什么样的人