年薪百万的“提示词工程师“，怎么突然就没人要了？

Prompt工程师兴衰启示录：AI时代职业发展的警示与思考2023年，Prompt工程师以25万美元年薪成为硅谷最热门职位，却在短短三年内迅速消亡。这一现象揭示了AI时代的残酷现实：技术迭代加速导致职业生命周期急剧缩短。其消亡源于三大原因：AI自然语言理解能力提升、自动优化Prompt功能出现，以及相关技能的大众化普及。这场"最短命职业"的兴衰史给从业者带来重要启示：警惕单一技能依赖，避免速成诱惑

agions-devloper

648人浏览 · 2026-01-12 10:04:35

agions-devloper · 2026-01-12 10:04:35 发布

摘要：2023 年，“Prompt Engineer"是硅谷最火的职位，年薪 25 万美元起步，被称为"AI 时代的翻译官”。2026 年，《华尔街日报》宣布这个职位"基本过时"。从爆火到消亡，只用了不到 3 年。本文带你复盘这场"最短命职业"的兴衰史，以及它给所有程序员的警示。

01. 那个曾经让所有人眼红的职位

时间回到 2023 年。

ChatGPT 刚刚爆火，整个科技圈都在疯狂招聘一种新职位：

Prompt Engineer（提示词工程师）

这个职位的工作内容是什么？

“用最精准的语言，让 AI 给出最好的回答。”

听起来很简单对吧？但当时的薪资是这样的：

2023年 Prompt Engineer 薪资行情：

初级：$80,000 - $120,000
中级：$120,000 - $180,000
高级：$180,000 - $250,000
顶级：$300,000+

对比同期其他职位：
├─ 普通软件工程师：$100,000 - $150,000
├─ 数据科学家：$120,000 - $180,000
└─ 产品经理：$100,000 - $160,000

结论：写 Prompt 比写代码还赚钱

年薪 25 万美元，不用写代码，只需要"会说话"。

一时间，"Prompt Engineer"成了最让人眼红的职位：

程序员眼红：我写了十年代码，还没人家写几句话赚得多
产品经理眼红：我天天和人沟通，怎么没人给我这个薪资
文科生狂喜：终于有个科技岗位不用学编程了

各种"Prompt 工程师速成班"如雨后春笋般冒出来：

2023年的培训广告：

"7天成为 Prompt 工程师，年薪百万不是梦！"
"不用学编程，文科生也能进大厂！"
"AI 时代的金饭碗，错过再等十年！"
"学会这 100 个 Prompt 模板，轻松拿下高薪 offer！"

然后呢？

然后，这个"金饭碗"在不到 3 年的时间里，就碎了。

02. 从"AI 翻译官"到"基本过时"

2025 年底，《华尔街日报》发了一篇文章，标题简单粗暴：

“Prompt Engineering Is Basically Obsolete”
（提示词工程已基本过时）

文章指出：

“曾经被誉为’AI 翻译官’的 Prompt Engineer，现在已经不再是一个独立的职位。强大的 AI 提示能力，已经成为所有员工的基本技能，而不是一个专门的角色。”

从"稀缺人才"到"基本技能"，只用了不到 3 年。

让我们看看数据：

Prompt Engineer 职位数量变化：

2023年Q1：爆发期
├─ LinkedIn 职位数：10,000+
├─ 平均薪资：$175,000
└─ 竞争比：1:50（一个职位50人抢）

2024年Q2：平稳期
├─ LinkedIn 职位数：15,000+
├─ 平均薪资：$150,000
└─ 竞争比：1:100

2025年Q2：下滑期
├─ LinkedIn 职位数：8,000
├─ 平均薪资：$120,000
└─ 竞争比：1:200

2026年Q1：消亡期
├─ LinkedIn 职位数：2,000（大部分是其他职位的附加要求）
├─ 平均薪资：N/A（已不作为独立职位）
└─ 竞争比：N/A

发生了什么？

03. Prompt Engineer 消亡的三大原因

原因一：AI 自己学会了"理解人话"

2023 年的 AI，需要你这样说话：

2023年的 Prompt（复杂版）：

"你是一个专业的Python程序员，拥有10年经验。
请用Python实现一个函数，功能如下：
- 输入：一个整数列表
- 输出：列表中所有偶数的和
- 要求：使用列表推导式
- 代码风格：遵循PEP8规范
- 请添加详细注释
- 请包含类型提示
- 请提供3个测试用例"

2026 年的 AI，你只需要说：

2026年的 Prompt（简单版）：

"写个函数，算列表里偶数的和"

AI 变聪明了，不再需要"翻译官"了。

// AI 理解能力的进化
interface AIUnderstanding {
  year: number
  promptComplexity: "high" | "medium" | "low"
  contextNeeded: string
  example: string
}

const aiEvolution: AIUnderstanding[] = [
  {
    year: 2023,
    promptComplexity: "high",
    contextNeeded: "详细的角色设定、格式要求、约束条件",
    example: "你是一个专业的...请按照以下格式...注意以下约束...",
  },
  {
    year: 2024,
    promptComplexity: "medium",
    contextNeeded: "基本的任务描述和关键约束",
    example: "帮我写一个Python函数，要求...",
  },
  {
    year: 2025,
    promptComplexity: "low",
    contextNeeded: "简单的任务描述",
    example: "写个函数算偶数和",
  },
  {
    year: 2026,
    promptComplexity: "low",
    contextNeeded: "自然对话即可",
    example: "偶数和怎么算？",
  },
]

原因二：AI 开始自己优化 Prompt

这是最讽刺的部分：AI 开始取代 Prompt Engineer 了。

2025 年，各大 AI 公司都推出了"自动 Prompt 优化"功能：

自动 Prompt 优化的工作原理：

用户输入：
"帮我写个登录页面"

AI 内部处理：
├─ 分析用户意图
├─ 补充缺失信息（技术栈？样式？功能？）
├─ 生成优化后的内部 Prompt
└─ 执行并返回结果

用户看到的：
一个完整的登录页面代码

用户不需要知道的：
AI 在内部把"帮我写个登录页面"扩展成了
一个包含 500 字详细要求的专业 Prompt

AI 自己成了最好的 Prompt Engineer。

原因三：Prompt 技能被"民主化"了

2023 年，会写好 Prompt 是稀缺技能。
2026 年，不会写 Prompt 才是稀缺情况。

Prompt 技能的普及过程：

2023年：
├─ 只有少数人知道怎么和 AI 有效沟通
├─ Prompt 技巧被视为"秘籍"
└─ 会写 Prompt = 竞争优势

2024年：
├─ 各种 Prompt 教程和模板泛滥
├─ 大部分知识工作者开始学习
└─ 会写 Prompt = 基本要求

2025年：
├─ AI 工具内置了 Prompt 优化
├─ 用户不需要学习复杂技巧
└─ 会写 Prompt = 默认技能

2026年：
├─ 和 AI 对话就像和人对话一样自然
├─ 不需要特殊技巧
└─ 会写 Prompt = 会说话

当一项技能变成"人人都会"的时候，它就不再值钱了。

04. Prompt Engineer 的"遗产"

虽然 Prompt Engineer 作为独立职位消亡了，但它留下了一些重要的"遗产"：

遗产一：AI 沟通成为基础素养

2026年的职位要求（随便一个）：

软件工程师：
├─ 熟练使用 AI 编程工具 ✓
├─ 能有效与 AI 协作完成任务 ✓
└─ 具备 AI 代码审查能力 ✓

产品经理：
├─ 能用 AI 工具加速产品设计 ✓
├─ 能有效描述需求让 AI 理解 ✓
└─ 具备 AI 产出的评估能力 ✓

市场营销：
├─ 能用 AI 生成营销内容 ✓
├─ 能有效指导 AI 创作 ✓
└─ 具备 AI 内容的编辑能力 ✓

Prompt 技能没有消失，而是融入了所有职位。

遗产二：催生了新的职位

Prompt Engineer 消亡了，但它的"进化版"出现了：

Prompt Engineer 的进化：

2023：Prompt Engineer
      ↓
2024：AI Trainer / AI 训练师
      ↓
2025：AI Solutions Architect / AI 解决方案架构师
      ↓
2026：AI Agent Designer / AI Agent 设计师
      │
      ├─ 设计 AI Agent 的行为和约束
      ├─ 构建 AI 工作流和自动化
      ├─ 优化 AI 系统的输出质量
      └─ 确保 AI 系统的安全和合规

从"写 Prompt"到"设计 AI 系统"，技能要求升级了。

遗产三：证明了"技能半衰期"在加速

技能半衰期对比：

传统技能：
├─ 会计：20年+
├─ 法律：15年+
├─ 医学：10年+
└─ 编程（传统）：5-7年

AI 时代技能：
├─ Prompt Engineering：2-3年
├─ 特定 AI 工具使用：1-2年
├─ 特定 AI 框架：6个月-1年
└─ ？？？

Prompt Engineer 的兴衰，是 AI 时代"技能快速迭代"的缩影。

05. 给所有程序员的警示

Prompt Engineer 的故事，给我们什么启示？

警示一：不要把赌注押在单一技能上

// 危险的职业策略
const riskyStrategy = {
  approach: "精通一项热门技能",
  example: "我是 Prompt 专家",
  risk: "技能过时后无路可退",
  outcome: "2-3年后可能失业",
}

// 安全的职业策略
const safeStrategy = {
  approach: "建立可迁移的能力组合",
  example: "我懂技术 + 懂业务 + 会学习 + 会沟通",
  risk: "单项技能可能不是最强",
  outcome: "无论技术怎么变，都能适应",
}

警示二：警惕"速成"的诱惑

2023年的 Prompt 培训广告：
"7天成为 Prompt 工程师，年薪百万！"

2026年的现实：
那些花钱学"Prompt 速成班"的人，
现在正在学下一个"速成班"。

教训：
├─ 能速成的技能，消亡也很快
├─ 真正有价值的能力，需要时间积累
└─ 警惕任何"快速致富"的承诺

警示三：关注"不变"的东西

AI 时代什么在变？
├─ 工具在变（每年都有新工具）
├─ 框架在变（每季度都有新框架）
├─ 最佳实践在变（每月都有新方法）
└─ 热门技能在变（每年都有新风口）

AI 时代什么不变？
├─ 解决问题的能力
├─ 学习新事物的能力
├─ 与人沟通的能力
├─ 理解业务的能力
├─ 批判性思维
└─ 创造力和判断力

追逐"变化"的人，永远在追逐。
掌握"不变"的人，以不变应万变。

06. 下一个"Prompt Engineer"会是谁？

历史总是惊人地相似。

让我们预测一下，下一个可能"快速兴起又快速消亡"的职位：

2026年的热门职位（可能的"下一个 Prompt Engineer"）：

1. AI Agent 设计师
   ├─ 现状：非常火热，薪资很高
   ├─ 风险：AI 可能学会自己设计 Agent
   └─ 预测：2-3年后可能被整合到其他职位

2. AI 安全工程师
   ├─ 现状：需求旺盛，人才稀缺
   ├─ 风险：AI 安全工具可能自动化大部分工作
   └─ 预测：核心能力会保留，但初级岗位会减少

3. AI 训练师
   ├─ 现状：大厂在大量招聘
   ├─ 风险：AI 自我学习能力在增强
   └─ 预测：可能走 Prompt Engineer 的老路

4. MCP Server 开发者
   ├─ 现状：新兴领域，机会很多
   ├─ 风险：AI 可能学会自己开发 MCP Server
   └─ 预测：短期内安全，长期不确定

没有任何职位是"永远安全"的。