最后更新：2026年9月28日 · 创建时间：2026年9月26日 · 阅读时间：4分钟 · 最近更新 - 2026年9月28日发表 · 882字。如果我们认为编写代码已经死了，人工智能正在生成所有代码库，我仍然认为更大的问题是人们或整个团队对系统架构或某些选择背后的意图一无所知。关于我参与的讨论中的一次评论：我认为人工智能写的代码大概是平均水平（取决于任务和规模）。所以如果你的代码库低于平均水平，人工智能可以轻松地将其提高到平均水平。至少这是我在这里观察到的。对我来说，问题不在于人工智能代码，而在于没有人知道任何事情，大家只会问Claude。结果就是毫无计划。# 快速发展的初创公司的现状。这条推文很好地总结了快速发展初创公司、较大公司或中层管理层在推动人工智能方面的现状：我对这一切感到厌倦。结束了。现在的工程状态糟糕透顶。我在一家大公司开始新角色已经半个月了。这里没人知道任何事情。规格、代码、测试、PRD、工单、工单的解决方案、报告等等，所有的一切都是由Claude Code生成的。团队里没有人喜欢这样。他们被迫尽可能多地交付。我多次听到高层管理层说推动代码不是瓶颈，那我们为什么还这么慢？人们每天工作12到13个小时，只是为了按下“回车”。没有人阅读任何内容。公司里的员工根本没在自己思考。这里，从L1到L7工程师，所有人都在做同样的事情。和Claude对话。没有胜利感。没有人解决bug。实际上，没有人在思考。所有一切都是由大型语言模型完成的。这让人感到非常无力。老实说，我不会介意，如果我们至少有时间检查一下代码，看看其中在做什么。但是没有，目标就是交付。不管发生什么。Voxium # 数据工程是不同的？Hoyt Emerson提到数据工程是不同的：我认为数据人员是不同的。我们必须从第一天起就了解产品/业务的一切。人工智能现在只是为我们消除了摩擦。我认为在人工智能出现之前成长起来的数据人员不得不了解一切（或者很多事情，或者涉及领域专家）才能找出真正的情况，确实如此。但是，人工智能让这一切显得过时，或者看似过时。这就是为什么今天开始的人，或者我自己，如果我今天开始在新的领域里提问，那些知识突然间就缺失了。# 产品经理现在可以构建任何他们想要的东西Sean Behan指出的好处：我一直钦佩那些不会编写代码却能管理团队以获得所需软件的产品人员。知道自己想要什么一直是最困难的部分。可以说，一个优秀的产品经理现在可以构建他们想要的任何东西，并找到市场，让它看起来美观等等。但是，话又说回来，如果你不会编码，你就基本上会为一个很难维护的产品建立一个非常糟糕的基础（尽管人工智能在这方面也越来越好，特别是在频繁迭代时，但如果你选择了错误的语言或错误的思维模型，从一开始你就是个错误的开局）。无论如何，了解基本原理仍然是有帮助的：无论是编程还是产品设计，对于一个知道需要什么又理解系统架构设计的优秀产品经理来说。# 最终的挑战仍然是维护思考系统或架构或有意图和设计——所有这些都有助于成为更好的软件工程师。如今，手动编写代码可能已经死去，但这确实很有帮助，而有品位（与人工智能结合）变得比以往任何时候都更加重要。但最终的挑战是，并且永远是，维护性。生成快速管道、应用程序或BI仪表板的难度越小，你就越需要进行维护。如果没有人懂任何事情，那将变得非常困难。# 人工智能无法自我驱动是的，人工智能不能自我提示，对吧？我们为什么甚至需要人类？对我来说，这清楚地表明人类仍然需要去引导和协调这些工作。这也是意图、品位、设计和架构在当今世界中都是杀手级特性的重要原因。但是一旦这些缺失，或者更糟糕的是，基础知识丢失，那真的很危险。我今天读到这是一个自我造成的问题，如果我们仍然雇用初级员工，这个问题就不会发生。但确实，这并没有那么简单。# 进一步阅读Kris Jenkins谈论中层管理层的担忧，以及在AI或LLMs的危险中编码的氛围。手动编写代码可能已经死去，但这确实很有帮助。我在使用人工智能时学到的内容来源：primagen视频及其LLMs和人工智能的局限性。参考文献：我在使用人工智能时学到的内容