最新在Every上阅读了一篇文章，是有关AI时代，软件开发工程师该如何面对AI带来的挑战并做出自我改变，分享给大家，部分内容根据自己的理解做了一些调整，供参考。多年以来，作为一名软件工程师，软件开发技术能力一直是我们的谋生之道，也是身份的象征，使得我们有资格属于某个特定的圈子，但人工智能彻底颠覆了我们的身份认同。大约在2025年3月，那些曾经定义的技术工作突然间由Cursor和Claude Code等人工智能工具完成，几乎不再需要我们的参与。这些人工智能工具能够更快、更好地解决了过去需要我手工解决的技术难题。我最初的反应是恐惧。我一直觉得很安心，因为我知道即使出了什么事，我也能随时找到工作。现在人工智能可以取代我之前靠做这份高薪工作谋生。我的价值几何？我又是谁？在我的职业生涯中，我第一次意外地获得了一份礼物：时间。在这个人工智能也能像我一样编写代码的世界里，我终于有机会去发现真正的自己——我知道，数百万其他软件开发人员也正在努力适应这种转变。下面是几点建议。

一、选择深入思考

我看到了两条可选的道路。
第一条路是混日子。我在Twitter频道上看到过——经纪人在自己泡咖啡或者看Netflix的播放内容。我发现自己也出现了同样的问题。我启动一个AI代理执行任务后，会下意识地伸手去刷手机或查看信息。我多年来为了进入心流状态、达到最高专注度而建立的所有习惯——最佳休息时间、深度专注训练——都付诸东流。最省力的方法就是分心，而且只要完成的工作量不变，就很容易找到理由来为自己的行为辩解。

第二条路是让我更加深陷恐惧，而不是享受人工智能为我腾出的空闲时间。我有时会沉溺于恐惧之中——人工智能可以取代我赖以谋生的工作，这项技能我15岁就自学，并在与欧美各地的工程团队合作，从事消费者、加密货币和市场应用开发工作，十年后才真正掌握。如果我利用这些空闲时间，不是为了以更少的精力维持同样的产出，而是为了拓展那些我一直好奇却从未有时间涉足的领域，那又会怎样呢？
我选择了第二条路，这是长远来看最好的决定。与其屈服于人工智能会抢走我工作的恐惧，我更需要正视这种恐惧，看看会发生什么。但这并非易事，因为它需要我主动克服懒惰。我开始在进办公室时把手机屏幕朝下放在窗台上。在同事们工作的间隙，我刻意选择审视自己，而不是刷手机。

案例：Spiral的重建方向在哪里，AI时代如何拓展自己曾经的不擅长领域

我一开始并不清楚“深入思考”究竟意味着什么。我会盯着[Spiral]发呆，我负责管理它，当时正在对其进行重建。我一直有在笔记本电脑上记录日常生活的习惯，但我开始写下一些问题，并尝试回答它们：在等待客服人员接听电话的时候，我还能做些什么？我真正想做的事情，有哪些是我以前一直没时间做的？

我记录的反馈不断指向相似的主题：用户如何体验产品以及产品在他们心中引发了哪些情绪。我一直忙于编写代码，所以没有时间认真探索这些领域。

坚持写日记几周后，我注意到一些事情发生了变化。当我思考工作时，我不再像软件工程师那样看待问题。我不再只考虑数据如何在应用程序的不同部分之间流动，而是像产品开发者那样思考——关心产品在用户手中的触感，以及用户体验是否良好。相当于产品化思维。

在开发 Spiral 的过程中，我问自己一些问题，例如：“看完这个功能后我的感受如何？”“我第一次看到它时有什么预期？”“我脑海中浮现的第一个想法是什么？”“当我点击这个按钮或完成这个步骤时，我希望它做什么？”

我开始投入时间和精力去关注那些我以前一直忽略的设计决策。例如，Spiral 会在你与 AI 对话的聊天窗口旁边显示 AI 生成的写作样本草稿。我问自己，这么多的信息会不会让用户感到视觉负担过重，于是决定最多只向用户展示三个草稿。

这种转变的另一个好处是，我更能坦然面对那些可能最终失败的产品。过去，我常常会推出一些明知不太完善的产品——交互体验不佳、流程生硬——因为我花了几天时间开发，觉得不发布就太浪费精力了。现在，如果感觉不对劲，我可以放弃它，重新迭代。毕竟，是代理商完成了工作，而不是我。

在 Spiral 中，当用户切换工作区时（该功能允许用户根据业务或项目为 AI 提供不同的文件或上下文），背景颜色会根据用户的工作区图标而改变。这个小功能让产品感觉更加完善和统一，但以前我从未觉得它重要到需要投入时间。AI 极大地加快了该功能的编码速度——大约提高了 10 到 100 倍——所以即使最终效果不佳，也不会觉得投入太多。

我作为软件工程师培养的技能——在构建软件项目之前规划其结构、考虑各种极端情况、周密计划——并没有消失。我仍然在运用它们。但现在，我可以将同样的严谨态度运用到产品决策、设计选择和用户体验中。这种精益求精的精神也延伸到了我以前从未想过自己能够擅长的其他领域。

二、如何找到你的新身份

其实没有现成的路线图，但以下方法可能对你有效。这种练习帮助我们注意到自己内心早已存在的东西，从而让我们能够更深入地挖掘它。

第一周：在人工智能等待期间写日记

人工智能会在你的工作中造成一些空白——生成代码需要 30 秒，修复测试需要 2 分钟，进行研究需要 5 分钟。下次遇到这种情况时，不要滑动屏幕。盯着你正在做的工作，然后思考并写下：

1. 在这个项目上，我现在还能做些什么呢？
2. 我忽略了哪些令我好奇的细节？
3. 这项工作的哪一部分我总是匆匆略过？

不要强求，只需留意出现的内容。坚持一周。你不是在寻找什么惊天发现——你是在寻找反复出现的事物之间的某种模式。
对我来说，我的答案总是指向感受：动画是否生硬？用户界面是否合理？按钮点击后是否按预期运行？对你来说，答案可能有所不同；或许与你已擅长的领域相关。例如，如果你擅长代码重组，使其更简洁，那么你也可能擅长改进公司的运营流程。

第二周：追寻一个好奇心

一旦你注意到写作中反复出现的主题，就顺着它往下追查。选一个小线索开始深入研究。

如果你发现自己的目光总是不由自主地被软件中某个与你的目标不符的部分吸引——换句话说，视觉层级结构让你感到困扰——那就花30分钟调整一下。如果你一直在思考用户对某个功能的反应，那就观察一下别人是如何使用的。如果你一直在思考系统架构，那就画出改进方案的草图。
利用人工智能处理你不懂的部分，重点不在于成为某个领域的专家，而在于看看当你终于有时间去关注那些你一直好奇的事情时，将会发生什么。

第一个月：让身份转变

在探索这些好奇心的同时，也要注意你如何看待自己的工作。比如你还在用老方法看待问题吗？还是情况正在发生变化？你或许会注意到，你的思维方式从软件工程师的思维方式转变为产品开发者的思维方式。

第一季度：在新地方建造一些东西

一旦你注意到这种转变，就主动顺应它。选择一个你可以从这种新视角出发的小项目。
对我来说，构建 Spiral 时，我们不仅关注它的功能，更关注它的用户体验，这体现在对一次向用户显示的信息量和颜色显示方式的细微调整上。
对你来说，这可能是重新设计你一直认为很笨拙的功能，编写有助于理解而不是仅仅解释的文档，或者构建一个以用户体验为中心，而不仅仅是以技术效率为中心的系统。

总之，通过这种实践，你会明白，即使人工智能可以代替你的工作，你仍然是有价值的——而且比以前更优秀的自己。