夜雨聆风今天从知乎上刷到的一个问题：
很现实的一个问题。
套用《双城记》中的一句名言：
“这是最好的时代，这是最坏的时代”。
有了 AI 之后，既感觉自己无所不能，又感觉自己一无所知。
题主才大二，还有很多时间思考，未来人和 Agent 共存的时代，什么才是核心竞争力。
我也是计算机毕业，工作时间7 年整，前段时间刚离职，现在一个人干。
我的感受是：未来会不会手搓代码已经不重要了。
我理解很多人说不懂代码，无法完成一些高要求的项目，我的实际体会也是这样。因为我是计算机出身，有 7 年工作经验，通过 Codex 等工具 vibe coding 开发项目，肯定是要比没有代码基础的人要好很多。
（我现在甚至都有点庆幸，幸好毕业早，完成了一些技术的原始积累）
但我认为这仅仅是 AI 发展过程中短暂的一个过渡阶段，如果用长远的眼光来来思考这个问题，会发现代码能力完全不重要。
8 年前，我还没毕业，那会接触了一些自然语言处理相关的知识，做过一些 QA 相关的项目。当时我天真地认为，在 QA 这个领域，生成式十年都不可能实现。
4 年前，ChatGPT 3.5 问世，标志着基于生成式的大模型进入可用状态，掀起了大模型研究的浪潮。 Prompt 工程师炙手可热。
2 年前，基于 Claude 3.5 的 cursor 爆火，vibe coding 概念开始流行，很多小项目，借助 AI 开发效率大幅提升。这个时候，越是代码能力强的工程师，vibe coding 的效果越好。
去年，Agent 概念兴起，随着 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4 发布，模型能大幅提升，Agent Engineering 开始流行。openclaw 的发布更是掀起了一场全民AI 浪潮。
今年，Harness Engineering 开始流行，Codex、Claude 等 Agent 工具开始屏蔽代码，只剩下项目的概念，讲的就是如何通过架构设计、规范和约束确保 Agent 按要求完成任务。
虽然无法预测未来 AI 能发展到什么地步，但是到今年，是否还需要学习代码的已经结论很清楚了，答案就是：不需要。
在一个软件项目中，有很多角色，有需求方、项目经理、技术专家、产品经理、研发人员、测试人员等。
需求方提出需求，项目经理协调各种资源，制定项目排期，并推进项目执行，技术专家根据需求指定技术架构，并解决项目实施中的难点，产品经理负责将需求转成能让需求方满意的产品功能设计，研发和测试根据产品设计进行开发和测试。
在这么多角色里面，可以看到技术专家、产品经理（部分工作）、研发和测试都是按要求干特定的活。而在 Agent 时代，按要求干活是 AI 最擅长的事情。
剩下最重要的两个角色：需求方和项目经理。我认为这就对应了未来真正重要的两项能力：
1）洞察能力，提出真正的需求（问题）
2）组织管理能力，具备大规模组织编排 Agent 的能力。
这也是我这段时间频繁使用 AI 的一点感想，不一定对，仅供参考。
API 中转：apipool.dev，支持 GPT 和 Claude。
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