最近有很深的感悟，分享一下：
过去我们评价一个工程师牛不牛，很大程度上看 coding 能力的天花板有多高——能不能条件反射般写出高性能、无 Bug 的代码。这条路残酷：为了那最后的 10 分（极致熟练），要付出 80% 的时间和精力。3–5 年刻意练习、无数次刷题和 Debug，才换来“满分 100 分”。
但在 2025–2026 年的今天，这套逻辑正在被 AI 彻底颠覆。
现在我们可以用 20% 的精力，把 coding 能力练到“较为熟练”——能快速读懂上下文、改写逻辑、组合框架、写出可运行的原型。这已经足够拿到 90 分的输出。 剩下的 10 分？AI 帮你补：生成模板、补全细节、优化写法、甚至帮你发现潜在 Bug。
关键的转变在于精力分配：
- 过去：80% 精力 → 追求极致 coding 熟练度
- 现在：80% 精力 → Debug AI 输出、纠正幻觉、定义问题、设计架构、探索创新方案、追求极致创造力
真正的 AI 原生学习姿势，我认为是：
20% 较为熟练的 coding 能力（Python、框架、Debug 基本功） + 20% AI Engineering 工程能力（Prompt 工程、RAG 管道、Agent 编排、推理优化、成本监控、LLMOps） + 60% 创造力、想象力、问题定义与商业洞察
这种组合的产出，不是线性提升，而是指数级放大。 一个能熟练驾驭 AI 的工程师，可以轻松做出 10–100 倍于传统手工专精者的东西——因为他把时间花在了“思考做什么才值钱”，而不是“怎么把代码写得再快 0.1 秒”。
你已经在实践这种转变了吗？ 欢迎评论区交流：
- 你现在花多少精力在纯 coding 上？
- AI 辅助后，你的产出提升了多少倍？
- 你认为未来工程师最核心的 3 个能力是什么？
这可能是我们这一代工程师最大的机会：从“工具人”变成“价值创造者”。
