工程师思维：在AI时代做代码的“船长”

当AI开始写“Hello World”

作为一名开发一线的工程师，我见证了从ChatGPT和Claude对话来帮我写代码,到IDE全面集成和Terminal读取PRD，运用MCP工具链接所有。来完成我的指令。
我一直也在使用AI辅助编程工具——它们能快速生成CRUD接口、优化SQL语句、甚至重构老旧代码。效率提升是显而易见的。
因为编程就是一场可量化的比武。Qwen 一年发布了357个模型,全球各家不停的在更新模型。但我觉得目前来看：真正决定系统成败的，不是谁写的代码，而是谁在思考代码。。
因为机器学习是学范式，而范式和业务总有出入。

这就是我今天想聊的——工程师思维。

1. 技术方案早已“内卷”，难点不在“怎么做”，而在“为什么做”

我们生活在一个技术极度丰富的时代。无论是微服务架构、高并发处理、数据湖建设，还是AI模型部署，市面上几乎每一个常见问题都有成熟的开源方案或商业产品。Spring Boot、Kubernetes、Redis、Flink、LangChain……工具链早已不再是门槛。

真正的挑战，从来不是“如何实现”，而是：

• 为什么选择这个架构而不是那个？
• 用户真实痛点是性能？是体验？还是可维护性？
• 这个功能上线后，会带来什么连锁反应？
• 如何在稳定性、迭代速度与成本之间取得平衡？

这些，都不是AI能替你回答的。它们需要系统性思考、权衡取舍的能力，以及对业务本质的理解——这正是工程师思维的核心。

2. AI是强大的“副驾驶”，但船长必须是你

没错，AI已经可以接过初级开发手中的“接力棒”。它能写出语法正确、逻辑通顺的代码，甚至比一些新手写得更规范。但问题在于：

• AI不知道上下文的边界在哪里。
• AI不会主动考虑异常场景和边界条件。
• AI无法判断一段代码是否“优雅”或“可维护”。
• AI更不会为系统的长期演进负责（这里就有老系统如何给AI讲清楚，但写代码如盖楼，不是找个新地皮重盖，一般都是要缝缝补补）。

而工程师要做的，是像船长一样：

• 设定航向：明确需求本质，定义清晰的技术目标。
• 审查航线：对AI生成的代码进行严格Review，确保其符合架构规范、安全策略和可维护性标准。
• 应对风浪：在系统出问题时，快速定位根因，做出决策。
• 持续导航：根据业务变化，调整技术方向，引领团队前行。

AI写的是“代码”，工程师思考的是“系统”，也是调整AI的舵手。

3. 工程师思维的本质：抽象、权衡与责任感

开发做久了一般有以下特质：

• 抽象能力：能把复杂问题拆解为可管理的模块，建立清晰的边界。
• 权衡意识：没有“最好”的方案，只有“最合适”的选择。时间、成本、风险、可扩展性……每一项都需要评估。
• 系统视角：不只关注自己的一亩三分地，而是理解整个系统的依赖、瓶颈和脆弱点。
• 责任感：对代码的质量、系统的稳定、用户的体验负责到底。

这些，是AI目前无法复制的“软实力”。

4. 拥抱AI，就像当年拥抱移动支付

当然还是要拥抱变化，回想十年前，移动支付刚兴起时，原来的方式被改变，在修改着人们的生活方式。现在，我都好久没见过现金了。

现在，AI好像也是如此。纯AI不行，我说的是加上MCP和Function Call 的 Agent。