在AI风暴眼中复盘：致未来两年不被替代的软件工程师文章通过初级岗位、技能变化等5个关键问题，探讨了未来两年行业将面临的“

写在前面：
现在的软件行业正处于一个诡异的拐点。AI不再只是“增强版的自动补全”，它已经进化成了能自主执行任务的代理（Agent）。与此同时，经济环境从“唯增长论”转向了“效率至上”。作为身处其中的开发者，我们难免感到焦虑：未来的岗位在哪里？我的技能还值钱吗？

为了让自己不迷失在技术的洪流中，我仔细研读了Google工程师Addy Osmani的这篇关于《未来两年软件工程》的深度文章，并结合当下的环境，整理了这份复盘笔记。这不仅是预测，更是我们接下来两年的行动指南。

这篇文章的核心观点是：AI正在从辅助者变成协作者，甚至执行者。 我们的角色必须随之进化。为了更清晰地看清未来，我将文章中的五个关键问题拆解为“生存策略”、“能力重塑”和“思维升级”三个维度。

面对AI和经济环境的双重挤压，初级岗位的招聘逻辑正在发生剧变。我们需要用“T型思维”来应对。

关键问题	悲观情景 (风险)	乐观情景 (机会)	我的复盘行动
初级开发者的困境	岗位坍塌。企业更倾向“高级+AI”或“AI原生开发者”。哈佛研究显示，采用生成式AI后，初级岗位减少9-10%。	需求爆发。AI成为倍增器，软件渗透进医疗、农业等非科技领域，创造新的“AI原生”岗位。	拒绝被动。利用AI工具（如Cursor, Gemini CLI）做出能顶半个团队的作品集。如果不能手写代码，至少要能解释每一行AI生成的逻辑。
教育与门槛	学历贬值。大学课程更新慢，CS学位不再是黄金门票，企业面临“昂贵且缺乏执行力”的尴尬。	技能优先 (Skills-first) 。作品集、微证书（Micro-credentials）和开源贡献成为硬通货。	终身学习。无论是否有学位，都要建立“作品集思维”。通过GitHub展示解决实际问题的能力，而非仅仅是练习代码。

未来的工程师不再是只会埋头写代码的“手艺人”，而是需要具备广度和深度的“T型人才”。

纵向深度（护城河）：
- 不再是语法，而是架构与安全。 既然AI能写代码，你的价值就在于**“怀疑AI”**。你需要能一眼看出AI生成的代码中隐藏的竞态条件、安全漏洞或逻辑错误。
- 核心能力： 系统设计、性能调优、复杂集成。正如文中所说：“最好的软件工程师不是写得最快的人，而是知道什么时候该怀疑AI的人。”
横向广度（生存空间）：
- 打破栈的界限。 利用AI，后端可以做UI，前端可以搞懂服务端。你需要成为一个“全栈通才”，专注于云安全、DevOps等相邻领域。
- 非技术能力。 AI不懂业务，你需要懂业务，然后把业务翻译给AI。沟通、拆解问题、领域知识（Domain Knowledge）变得至关重要。

这是最本质的变化。未来的编程是“人 -> AI -> 机器”的三方博弈。

从“写代码”到“代码审计”与“编排”：
- 你可能会花更多时间在**审查（Audit）**AI生成的代码，而不是从头写。
- 你需要学会**“作曲” ：不亲自写每一个音符（代码行），但你要定下旋律（架构、接口、智能体交互）。这意味着架构设计能力**将比编码能力更值钱。
从“学习工具”到“学习思维”：
- 警惕“技能退化” (Deskilling)。 不要把AI当“拐杖”。如果你跳过了基础（如数据结构、算法），当你遇到AI解决不了的Bug时，你会束手无策。
- 建议： 对同一个项目，尝试“一次用AI，一次不用”，对比体会。这能让你保持对技术本质的理解。

文章中关于“专精 vs 通才”的讨论非常精彩。在AI时代， “T型工程师” （一两门深技能 + 广泛适应力）才是赢家。

为什么纯专精有风险？ 赌注太大。如果你精专的单一技术栈（如某个过时的框架）被AI自动化或淘汰，你会瞬间失业。
为什么纯通才也不行？ 缺乏核心竞争力，容易被替代。
我的策略： 建立**“Versatile Specialist”（多面手专家）**定位。
- 垂直一竖： 在一两个领域（如云安全、性能优化）拥有极深的造诣。
- 水平一横： 对前后端、DevOps、AI工具链都有广泛的了解，能作为“胶水”连接不同领域的专家。

读完Addy Osmani的这篇博客，我最大的感悟是：未来不是注定的，而是由我们现在的选择塑造的。

面对AI，我们有两种选择：

为了不被时代抛下，我给自己定下了接下来半年的三个具体目标：

正如文章最后所说：“预测未来最好的方法，就是主动去创造它。” 你现在的焦虑，正是你进化成“高杠杆工程师”的动力。

参考资料：