爱老师总结得好，但这个里面最难的是技术能力，因为管理AI的能力瓶颈在于使用者的技术架构能力、模块的拆分和整合能力，只有架构设计的好，模块耦合度低才有可能让AI帮到你才需要管理AI，技术能力的难点又体现在出问题后帮AI擦屁股的能力，AI生成可太容易太快了，但出了问题想修复不懂技术可就太难了！
以往我们总认为工程师的核心就是技术实力，但AI编程工具的出现正在重塑这个认知。
如果说Devin、Cursor和Windsurf这样的AI助手是“精通各种编程语言的员工”，那么工程师更像是一位“技术主管”。
这个转变意味着什么？工程师的价值正在向上迁移：
- 首先是沟通能力：需要准确地向AI描述需求，审核和整合AI的输出
- 其次是管理能力：协调多个AI工具，把控项目方向和质量
- 最后才是技术能力：这成为了确保AI输出质量的基础保障
说实话，这种变化其实是件好事。它让工程师从繁琐的代码实现中解放出来，转而专注于更具创造性和战略性的工作。就像一位优秀的指挥家，重要的不是他能演奏所有乐器，而是懂得如何让整个乐团奏出最动听的乐章。
这不是技术能力的贬值，而是能力结构的升级。掌握这三种能力的平衡，才是未来工程师的制胜之道。
#人工智能##AI创造营#
如果说Devin、Cursor和Windsurf这样的AI助手是“精通各种编程语言的员工”，那么工程师更像是一位“技术主管”。
这个转变意味着什么？工程师的价值正在向上迁移：
- 首先是沟通能力：需要准确地向AI描述需求，审核和整合AI的输出
- 其次是管理能力：协调多个AI工具，把控项目方向和质量
- 最后才是技术能力：这成为了确保AI输出质量的基础保障
说实话，这种变化其实是件好事。它让工程师从繁琐的代码实现中解放出来，转而专注于更具创造性和战略性的工作。就像一位优秀的指挥家，重要的不是他能演奏所有乐器，而是懂得如何让整个乐团奏出最动听的乐章。
这不是技术能力的贬值，而是能力结构的升级。掌握这三种能力的平衡，才是未来工程师的制胜之道。
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