随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI在编码方面的能力越来越强，许多传统的开发任务已经可以由AI自动完成。这使得那些依赖于基础编码技能的开发人员逐渐失去了优势和价值。AI可以快速生成代码、优化算法、甚至进行复杂的调试，这使得单纯依赖编码技能的开发人员面临着被替代的风险。
在这种背景下，后续所有的工程师都必须面对一个问题，那就是提升全栈能力。全栈工程师不仅需要掌握前端和后端的开发技能，还需要具备跨领域的知识，如数据库管理、网络安全、系统架构等。全栈能力的提升，使得工程师能够在项目的各个环节中发挥作用，从而在AI时代保持竞争力。
特别是在需求分析、调研、需求分解和验证等方面的工程能力，工程师们需要进一步提升。AI虽然强大，但它无法替代人类在需求理解和分析方面的能力。工程师需要具备深入理解业务需求的能力，能够与客户和团队进行有效沟通，准确捕捉需求，并将其分解为可执行的任务。此外，工程师还需要具备验证和测试的能力，确保AI生成的代码和解决方案符合预期。
AI的强大在于它能够高效地执行任务，但前提是任务的定义和需求必须清晰明确。如果我们连自己的需求都不清晰，也无法很好地分解任务和验收任务，那么这样的工程师就变得毫无价值。AI可以帮助我们完成具体的编码工作，但它无法替代我们在需求分析、任务分解和验收方面的能力。因此，工程师们需要不断提升自己在这些方面的能力，才能在AI时代保持竞争力。
