你会仔细 review AI 写的代码？那你离被裁不远了
Steve Yegge——前 Amazon、Google 工程师，现 Sourcegraph 工程负责人——在一次播客访谈里画了一张图，把工程师与 AI 的协作关系分成了 8 级。
他说，让他这辈子都没这么难过过的，不是那些不会用 AI 的人。
而是那些仍在"仔细 review AI 写的代码，然后再提交"的人——偏偏，他们是他见过的最好的工程师。
"我听到有人说'我会仔细 review 它写的代码再提交'——哥们，你很快就会被裁掉，而你明明是我认识的最好的工程师之一。"
那张光谱：八个等级
判断标准不是你有多懂技术，而是你对 AI 的信任走到了哪一步。
一级：完全不用 AI。 靠经验、搜索、StackOverflow。
二级：在 IDE 里偶尔问一问。 "帮我优化这个函数"——然后仔细审查每一行。技术可能很强，review 习惯很好。这正是 Yegge 最担心的人。
三级：开始 YOLO。 "行，你直接干吧。"信任感开始建立，不再逐行 review。
四级：代码开始往外挤。 你越来越想看 agent 在干什么，而不是盯着 diff。review 越来越少，注意力移向对话本身。
五级：只想要 agent。 "代码我回头去 IDE 里看，但我不是在用 IDE 写代码了。"代码变成了结果，不再是过程。
六级：并行多 agent。 Agent 在跑，你无聊了，再开一个。很快你进入一种状态：总有某个 agent 在等你，总有某个 agent 刚跑完。多路复用，停不下来。
七级：一团糟。 消息发给了错误的 agent，它在项目里又开了一个大项目，你得自己收拾残局。这是真正的分水岭。
八级：Orchestration。 让 Claude Code 运行 Claude Code。AI 调度 AI，你变成上层的编排者。
为什么心疼的偏偏是强者？
一二级里停着的，很多是技术过硬的人。
问题不在于他们不会用 AI，而在于他们用 AI 的方式，依然在用人类的节奏衡量产出。
每次提交前 review，是在用自己的时间换确定性。这本来没错。但当另一批人已经在用 agent 并行推进、以十倍速度交付，"仔细 review"这个动作，正在从美德变成成本。
他还提到了一个更残酷的数字：大公司现在设的那个"裁员比例的拨盘"，默认是 50%。不是因为这些人不够好，而是因为留下来的另一半，产出能覆盖两个人的工作量。
真正的问题是心理模型，不是技术
这张图真正在测量的，是你对 AI 有没有建立真实的信任关系。
信任不是盲目放权。信任是：你知道它大概率在哪里犯错，你愿意在那个范围内承担风险，而不是每次都退回到"让我先看看它写了什么"。
就像早期用 Git 的人，一开始每次 commit 都很紧张，觉得分支太危险。现在的人默认 PR、review、merge，从没有"这个工具我还不放心"的感觉。
你对 AI 现在的状态，就是那个还在手动备份代码的人。不是你不聪明，是心理模型还没走到那一步。
你在哪一级？
3 个问题快速定位：
- 上次 AI 写了代码，你有没有逐行读完再提交？
- 你有没有同时运行过 2 个以上的 coding agent？
- 你有没有让 AI 自己跑一个任务，自己去做别的事？
如果 1 是"是"，2 和 3 是"没有"——你大概率在三级以下。
这不是批评，是基准线。
最后一句话
Yegge 在访谈结尾说："这一切变化太大了，真的变得太快了。"
他不是在感叹，是在预警。
你的信任速度，会决定你的速度。
在评论区告诉我你现在在哪个等级。下一篇，我会聊从五级到八级需要改变什么。
来源 Steve Yegge × The Pragmatic Engineer 播客访谈： www.youtube.com/watch?v=aFs…
更多深度内容与完整文章，欢迎关注我的微信公众号：
主要分享：
AI 编程与开发效率
技术趋势与工程思考
实用工具与工作流
扫码或搜索公众号 SamLai 效率研习社 即可关注。
