Vibe Coding 正在迅速重塑软件开发人员职业
快速阅读: 据《新堆栈》称，生成式编程正重塑软件开发职业。AI工具提升了工程效率，催生“产品工程师”。AI赋能型开发成为行业趋势，传统开发者需提升技能以适应变化。未来属于拥抱AI的创新者。
人工智能工程 / 软件开发 / 技术职业
生成式编程正在迅速重塑软件开发职业
AI工具通过结合产品思维与快速实施，正在重塑工程角色。
**2025年4月25日 上午10:00**
安德鲁·菲列夫
图片来源：布鲁克·凯布尔
在Unsplash上
目前在软件工程领域，可能没有比“生成式编程”更具有争议性的流行语了——即信任AI为你编写代码。最初它只是周末项目的产物，但如今已成为通用编码中使用AI的代名词。人们喜爱它，人们讨厌它，他们在播客上争论它，甚至在线教授相关课程。家长们开始质疑他们的孩子是否还需要学习计算机科学。
超越情感和炒作，我们的行业正在发生根本性的转变。我在与同行首席技术官的日常对话中、在我的软件业务构建方式中、以及在我们的人工智能实验室的每周进展报告中都看到了这一点。作为一个已经从事了几十年软件公司建设的人，我的职责之一是预见未来的趋势，同时保持务实态度。自互联网繁荣以来，我们正接近软件工程领域最重要的转折点。
### 希望之地
如今，在合适的上下文中，AI代理能够在极少监督下生成功能并修复Bug。一个常用的基准测试SWE-Bench体现了这一进展：在2023年，如果您的AI代理能够解决其中的5%，那就是最先进的。如今，我们的代理轻松解决了其中60%以上的挑战，并且随着每次冲刺而不断改进。许多团队成功地将这种能力转化为更高的生产力。
在创业生态系统中，Y Combinator的创始人报告称，无论其技术背景如何，他们90%的代码是由AI生成的。有些人已经建立了工程职业生涯，有些人则在边做边学，但大多数人在日常工作中融合了产品管理和工程。传统上产品经理定义需求而工程师实现需求的分离正在迅速模糊。我们见证了“产品工程师”的崛起——这些专业人士作为个体提出、实施和测试解决方案，并在整个过程中利用AI。
降低实施成本使得实验变得更加容易和经济实惠，从而改变了产品管理。无需漫长的客户开发周期，您可以即时进行产品原型制作。这将模糊“产品”和“功能”之间的界限，使功能层面的创新和产品层面的复制成为可能。
我们将看到工程速度和生产力的显著提升。同时，我们将见证软件创建的爆炸式增长。经济力量可能会创造一种平衡：增长计划将在维持人员数量的同时受益于2到10倍的速度提升；维护计划由于生产力提高而减少人员；新的产品将吸收从维护工作中释放出的人才。
### 荒芜之地
这种变革给部分传统厂商带来了多重压力：
– 相比新竞争对手，他们的产品并非以AI为核心，这使他们在市场中变得脆弱。
– 他们的代码库没有针对AI代理进行优化，减缓了它们的反应和适应能力。
– 他们的员工习惯了传统的开发节奏，加剧了上述问题。
与此同时，新的初创企业以价值主张、内部运营和节奏为核心，全面采用AI。这是“创新者的困境”的强化版。
我与几位有前瞻性的CEO、CTO和VP进行了私下交流，他们看到了这种挤压并开始采取行动。
### AI优先工程师的市场溢价
在宏观和个人层面上，市场奖励那些最快抓住新机会的人。当高管们加速采用AI代理时，我经常听到关于对积极部署AI于工作的工程师的需求日益增长——这样的工程师远远不够。路透社的研究估计存在50%的AI人才缺口。这种稀缺性意味着展现AI能力的专业人士将获得更好的就业保障和更高薪酬。
相反，我目睹了越来越多的高管对忽视AI赋能生产力机会的员工感到沮丧。还记得我提到过目前最先进的水平是解决大约60%的SWE-Bench吗？有些人看到这个结果后认为，“只要努力，我可以变得两倍高效。”相比之下，另一些人表现出“房间里最聪明的人”综合症，专注于AI失败的情景，以便保持他们的智力优越感。大多数人处于两者之间，尚未充分利用AI的各种原因，但他们很快就会做到。
AI是一种工具，如同锤子一般。锤子对于钉子非常有效，但对于螺丝来说不太有用，打开酒瓶更是糟糕。AI要复杂得多，需要实践经验来理解它在哪里可以开箱即用，哪里需要调整，以及传统方法在哪里仍然优于AI。
我曾见过一些充满好奇心的工程师搭建了令人赞叹的系统，将AI编码代理与定制MCP服务器和提示指令连接起来，以自动化大量工作。我也见过一些聪明但短视于AI的专业人士，他们认为2022年的代码补全代表了最先进的AI编码。
科技行业始终奖励好奇心和快速创新。在寻找下一份工作机会时，请记住这些要点。初创公司的面试越来越要求候选人使用AI辅助编码，招聘经理也经常询问您通过AI工具实现了哪些生产力提升。
### 打破四分钟一英里
这为经验丰富的专业人士和新鲜人才创造了机会。资深工程师凭借丰富经验，有助于高效协调AI代理。然而，他们在过去十年中以一定的速度工作，这使得重新设定期望变得困难。
新人才将拥有AI原生的优势。对他们来说，我们认为的“10倍速度”将是正常的——他们没有自我设限需要克服。这类似于四分钟一英里，曾经被认为是不可能的，但现在顶级高中生也能做到。
正如我们在AI行业中常说的那样：“拥抱指数级增长。”
### 巨大的分歧
我已经强调了AI对我们行业的一些暂时极化影响：AI优先公司与非AI优先公司，以及AI优先工程师与非AI优先工程师。这些是暂时的，因为市场经济学和竞争最终会重新平衡行业的生产力优势。现在，让我谈谈另一种分歧。
历史上，软件行业多次分化为专业化领域（有时这些领域后来又会融合）。系统架构师涌现出来，他们理解编译器内部工作原理，而应用开发人员则使用高级应用程序接口。随着复杂性的增加，Web开发分裂为后端、前端和设计专业，但通过新的云计算和开源技术，全栈开发人员的角色重新出现。
我预见全栈开发人员很快也会出现类似的分化：一些人将倾向于产品工程，以极快的速度创建应用程序和功能。可以将其视为从无到有的创造过程。产品工程师需要具备强大的商业头脑和用户体验技能。
另一些人将专注于将应用程序从初步成功发展到确保它们可扩展、可靠且安全。可以将其视为从一到百的扩展过程。这代表了已经适应AI赋能型工程流程的高级软件工程师和架构师。
这些专业之间存在能力差距，引发了关于新生代人才如何填补这一差距的担忧。然而，我认为这个差距不需要填补：用前面的比喻来说，并非所有应用开发人员都想成为系统架构师。对于那些想成为系统架构师的人来说，经济中有许多更难跨越的鸿沟。
### 没有哪个本科教育能让你立即作为CEO领导一家大公司或立即进行手术，但我们有医生和CEO。
#### 对于软件工程师：
你可以永远观察三件事：火在燃烧，水在落下，以及AI协作者为你完成工作。培养提示工程和AI协作的技能。最好的工程师正在成为“AI协作者”，他们协调多个助手来解决复杂难题。凭借你当前的技术栈，在许多实际应用场景中，你的生产力比30年前使用他们技术栈的工程师高出1000倍以上。是时候再提升10倍，接近纯粹的软件创作形式了。这种速度将使创造力和以产品为导向的心态变得尤为重要。那些能够茁壮成长的工程师将是那些超越代码本身去思考客户需求和业务成果的人。随着AI处理更多例行编码，你的价值将越来越多地来自理解功能的“为什么”，而不仅仅是“怎么做”。
#### 对于高管：
如果你一直在酝酿新产品想法，现在正是使用AI赋能型工程师和AI赋能型流程构建AI赋能型产品的最佳时机。对于现有项目，采用整体方法投资于工具和培训。例如，我最近与一家拥有数万次自动化测试的大软件公司的首席执行官交谈过。如果适当利用，这项资产可以通过关闭反馈循环并将测试结果返回给代理来实现更主动的AI代理更改。
有许多简单的战术步骤可供选择，从午餐学习到专门的Slack/Teams频道，团队可以在其中分享成功的示例和部署AI代理的技巧。记住，有三件事你可以永远观察。
#### 对于学生和家长：
尽管——或者说正是因为——AI的进步，软件工程仍然是最有前途的职业道路之一。这些工具并没有使编码变得过时，而是减轻了例行工作，让工程师能够专注于创新性问题解决。把AI看作航空中的自动驾驶仪：它出色地处理例行任务，但在关键时刻和意外情况下仍然需要熟练的飞行员。
随着软件在每个行业中变得更加核心，对软件工程师的需求将持续增长。尽管——或者说正是因为——AI的进步，软件工程仍然是最有前途的职业道路之一。这些工具并没有使编码变得过时，而是减轻了例行工作，让工程师能够专注于创新性问题解决。
我会补充传统的计算机科学和软件工程基础课程，加入产品管理、用户体验、深度学习基础和大型语言模型基础。有些大学可能会过度强调传统“基础”课程，而牺牲广度和现代性。当我最近在一门基本计算机课程的课程大纲中看到RISC与CISC架构时，而同一机构却没有开设信息检索（RAG）或大型语言模型的课程，我质疑他们是否与时俱进。
### 工程软件工程职业正在演变和发展
对于公司来说，选择很明确：拥抱AI赋能型开发，否则就会被以10倍速度前进的竞争者甩在后面。对于个人工程师来说，现在是时候提升技能组合，注重产品思维和AI协作。
作为一名见证过多次行业变革的人，我相信向AI赋能型工程转变将创造大量机会。那些能够蓬勃发展的工程师将乘上这股浪潮，成为AI能力的协调者，同时运用他们独特的人类创造力和判断力来构建卓越的产品。
软件工程职业正在演变和发展。对于公司来说，选择很明确：拥抱AI赋能型开发，否则就会被以10倍速度前进的竞争者甩在后面。对于个人工程师来说，现在是时候提升技能组合，注重产品思维和AI协作。
未来属于那些打破四分钟一英里障碍的人。
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**安德鲁·菲尔夫**是Zencoder的创始人兼首席执行官。Zencoder是一家创新的AI初创公司，致力于帮助开发者更智能、更快捷、更有影响力地编写代码。Zencoder的使命是弥合想象力与实现之间的差距，帮助组织交付具有影响力的软件……了解更多关于安德鲁·菲尔夫的信息。
(以上内容均由Ai生成)
