软件工程里面,中间那批人正在被吃掉

2020 年的周一早晨,你是公司里最资深的工程师。刚休完两周假回来,打开代码库一看:有人把 Kafka 塞进了技术栈,有人在数据库里加了一堆反规范化的表,几个 PR 互相合并却没人认真 review。

但没关系。还来得及修。"慢",是当时唯一的护栏。

到了 2026 年。还是周一,你没休假,泡好咖啡坐下。面前 7 个 PR 等你 review。点开第一个:

+24,506 行,−3,938 行。

附着一段 AI 自动生成的"这段代码做了什么"。一个周末,团队写的代码量,超过你过去离开几周写的总和。

这是 Florian Herrengt 最近写的《AI 正在抹掉软件工程里的中间层》。聊聊我的看法。

AI 真正取消的,是"慢"这件事

我们以前总在问"AI 会不会替代程序员"。AI 取消的不是程序员,是写代码的速度限制。

过去烂代码没那么多,因为动手前要花时间。设计、写、review、部署,每一步都在卡。

"慢"是一道天然的工程护栏,逼着团队在动手前先把思路对齐。

Agent 把这道护栏拆了。

现在丢给 AI 一段需求,跑几个小时,就能交一个两万行的 PR。能跑,就合并。然后继续生成,继续叠抽象、加服务。直到某天,没人知道这个系统怎么工作。

Herrengt 那个比喻,信用卡买豪车。AI 生成的代码也是这样,大家先看到功能,看不到背后的债。

最尴尬的是中间那批人

但这篇的重点不是这个。要讲的是后面这段。

软件工程师之间正在出现一条新的"贫富差距"。这条差距不看工龄,看判断力。

尖端的工程师,有了 AI 杠杆,一个人能顶过去一个团队。工资不降反升。

基础实现那一层,Agent 慢慢把它们商品化。等哪天 Agent 能根据需求直接出可用代码,"把需求翻译成代码"就不再稀缺了。

最尴尬的是中间那一批,靠执行力拿体面薪资,决策和判断一般。

他们既没有"AI 暂时干不了"的判断力壁垒,也没法被 AI 解放成"超人"。

而他们会越来越贵。不是工资贵,是给公司制造的麻烦贵。

一个判断力不强的工程师,过去要一两周才能把一个错误架构变成生产代码;现在借 AI,一个下午就能做到。

这条因果链,反直觉:

写代码变便宜 → 改动变多 → 决策错误变多 → 埋的雷变多 → 维护成本变高

但拆雷的成本没便宜,还是得靠人。

不少团队会出现这种怪现象:代码吞吐量上去了,工程生产率反而降下来。瓶颈从"写"挪到了"读"和"判断"。

Vibe Coding 不可怕,Vibe Engineering 才可怕

过去一年"Vibe Coding"这个概念很火。说白了,描述个大概,AI 出代码,跑通就行,管它为什么。

对个人项目、原型验证、一次性脚本,Vibe Coding 挺好。它把门槛打下来了。

但当 Vibe Coding 渗进复杂、长寿命、承载真实业务的生产系统,就慢慢变成了 Vibe Engineering:

• 代码能跑就行
• 模型说合理就行
• 测试通过就行
• 至于为什么这么设计、未来产生什么后果,没人负责

技术债不是问题。不知道自己在走捷径才是问题。

现实商业世界里,债可以欠,但得知道欠了啥。借 AI 不断引入自己都没意识到的复杂性,这些债就不是债了。是没人知道存在、没人知道本金、没人知道利息什么时候爆的隐藏负债。

AI 时代,谁更值钱?

文章最后一句话:

"At some point, someone still has to know what is going on. And that's the most valuable person on the team."

团队里总得有个人真正知道正在发生什么。这个人,就是团队里最值钱的人。

我的判断:

判断力,比执行力贵。

• 不是写更多代码,是知道什么代码不该写。
• 不是让 Agent 更快完成,是判断任务值不值得做。
• 不是拥有更多 AI 答案,是所有人都有答案时,还能判断哪个对。

这事不只是软件工程。律师、咨询、设计师、分析师,所有"靠执行力吃饭"的白领职业,都会经历同样的挤压。

只是软件工程来得最早、最明显。

你最近有没有这种感觉:

工作里越来越多的事情,决策感开始压过动手感?

评论聊聊你的想法。

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最尴尬的是中间那批人

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AI 时代,谁更值钱?

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