背景
最近新开了一个平台项目，先试用gemeni-pro canvas写了一个demo页，再到cursor生成一个完整的工程化的系统。在这过程中，大部分时间花在对齐理解信息差异，作为开发工程师本职工作100%vibe coding，这一现象引起了笔者的职业焦虑。
程序员会不会被AI取代，会不会迎来大批裁员
- 初级写代码的会被淘汰，需求变成一个能实际解决问题的架构师、项目管理这样的”超级个体“角色存在。需要人花时间做任务决策、信息理解对齐（跟人扯皮）。
- 工作会更累：工作量、工作时间不会少，且更难量化：除程序员外，产品、业务也会AI提效，上游人觉得干活更快了，他们也会提更多的活。
关于最近一些视频观点
LLM-X-Factors：AI让写代码简单了，但工程师的日子反而更难了。
“AI拆除了产出的天花板，但没人定义什么是够了”
- 加速陷阱：管理者觉得AI提效了，给你更多工作，但是程序员的工作量没有下降，因为花时间的从来不仅仅是敲代码，更多的是理解问题，架构决策，以及review理解代码，这些占据着大量时间；
- 监督悖论：而与亲自手敲的比，AI生成的需要大量的理解时间成本，增加认知负担；
- 职责膨胀：AI压缩的时间，工程师要求跨领域能力，薪酬和时间并未膨胀
- 人才断层：现在企业放弃了初级工程师的招聘和培养，但是现在能做架构决策解决问题的都是从初级工程师打杀上来的，长期来看会造成人才的断层，靠AI敲代码的没有经验，如何能进行决策，对结果负责？人没法监督你没构建过的东西，当前的高手是当年的新手。
姜DORA*马兆远：AI时代你不得不适应的新变化
维特根斯坦划定了科学的边界，科学范畴内的事情AI可以帮我们做得很好，变成有效工具；另一部分超验（非逻辑、科学外的东西）的内容不是算法可以去描述的。
问题思考
- 现象悖论：0经验入行的门槛变低了，但是招聘门槛会变高，对工程师更看重经验，导致其实门槛变高了。
- 在这种情形下招聘者怎么招人呢？考察人的横向能力（方案设计的前因后果、解决问题、团队协作、擅于使用AI提效等）
- 工作需要新的维度量化：之前看代码量，现在做管理项目，vibe coding、自测、方案设计和团队协同，这些都需要清晰划分到工作量。
