05. 初級工程師的困境與出路：AI 時代的真實生存路徑

焦慮的蔓延：當 AI 搶走你的「第一行代碼」

最近，我收到了很多初級工程師的私信，字裡行間充滿了迷茫和焦慮。

「學長，我剛畢業，每天的任務就是寫一些簡單的 CRUD 接口。現在公司引進了 AI 輔助編程，一個命令下去，代碼就生成了。我感覺自己毫無價值，是不是很快就要被 AI 取代了？」

這種焦慮並非空穴來風。AI 確實極其擅長處理那些重複性高、邏輯結構清晰、對上下文依賴不強的任務。而這些任務，恰恰是傳統上初級工程師入門、練手的「練兵場」。

當 AI 能夠以比你更快、更穩定、更符合規範的方式完成這些工作時，初級工程師的**「執行力」**優勢，在一夜之間土崩瓦解。

AI 不會替代人，它只會替代「低判斷力角色」

在第一篇文章中，我們提到了 AI 最大的破壞力不是替代工程師，而是製造認知幻覺。 而對於初級工程師而言，最大的風險在於，他們很容易被歸類為 「低判斷力角色」。

（注：這裡的「低判斷力角色」，指的是被組織設計成只需要執行、而非判斷的位置，而不是對個人能力的否定。）

設想一下這個場景： 一位初級工程師接到一個任務：為用戶管理模塊添加一個「刪除」功能。他用 AI 快速生成了前端按鈕、後端接口和數據庫刪除語句。代碼「看起來」完美無缺。

然而，他可能沒有判斷到：

1. 業務要求軟刪除（Soft Delete），而不是物理刪除。
2. 刪除用戶前需要檢查該用戶是否有未完成的訂單。
3. 刪除操作需要記錄操作日誌，並通知相關業務方。
4. 更致命的是，如果沒有正確處理事務，可能導致數據不一致。

AI 默認假設你的問題是正確的。它高效地執行你的「錯誤」指令，生成**「高質量的 Bug」**。這比手寫 Bug 更可怕，因為它藏得更深，更容易被信任。

缺乏經驗和全局視野的初級工程師，很容易成為 AI 錯誤的「放大器」。

出路：從「只會一種技術」到「組合能力」

那麼，初級工程師還有出路嗎？當然有，但路徑變了。

回想我剛入行時，總想著把某個框架學深學透，以為那是唯一的晉升之路。但在 AI 時代，我意識到那條路正變得越來越窄。

AI 時代的初級工程師，不能再滿足於**「精通某個框架」**。因為框架的生命週期在 AI 面前可能短到你無法想像。 AI 能在幾秒鐘內掌握一個新框架的用法，你花幾個月去學，性價比已經不高。

真正的出路在於培養 「組合能力」 和 「系統視野」：

• 解決完整問題的能力：你不再是一個「組件開發者」，而是一個「小問題解決者」。能夠從前端到後端，從數據庫到運維，獨立地理解並解決一個完整業務閉環中的問題。這並非要求你精通每一個領域，而是要建立起**「端到端的全局認知」**。
• 判斷力與批判性思維：AI 給你 10 種方案，你不能照單全收，需要能夠質疑、篩選、優化。這比盲目執行 AI 生成的代碼要難得多，但也更有價值。
• 學習和適應能力：技術變化太快，唯一的確定性就是變化。擁有快速學習新工具、新框架、新範式的能力，比掌握任何單一技術都重要。

簡單來說，AI 時代，初級工程師的生存之道，在於從**「寫好代碼」轉向「用好代碼解決複雜問題」**。

管理者的新責任：培養「監督資格」而非「純執行者」

對於管理者而言，AI 時代的初級工程師培養是一個全新的挑戰。

• 停止把他們當作「純執行者」：不要只分配 AI 可以輕易完成的任務。
• 提供「完整問題」的上下文：讓初級工程師從一開始就接觸到業務的全貌，理解他們所寫代碼的上下游影響。
• 刻意培養「監督 AI」的能力：鼓勵他們質疑 AI 生成的代碼，通過 Code Review 引導他們發現 AI 潛在的「盲點」和「幻覺」。這比自己寫代碼更難，因為你不僅要懂，還要會「糾錯」。
• 給予「小範圍的責任」：讓他們在有限的範圍內擁有完整的決策權，即使犯錯，也能從完整的問題閉環中汲取經驗。

我曾有一個初級工程師，他被分配去負責一個小型的內部工具。雖然這個工具很簡單，但他從需求分析、技術選型、開發、測試到上線，全程參與。幾個月後，他成長為團隊中最有全局觀的成員之一，因為他知道一個「系統」的誕生，不僅僅是寫代碼那麼簡單。

結語：超越代碼，擁抱複雜

AI 不會取代那些擁有高判斷力和全局視野的工程師，它只會讓他們更強大。

對於初級工程師，這意味著你需要更快地從代碼細節中抽離，將目光投向代碼之外：業務的真實需求、系統的運行邏輯、團隊的協作邊界。

AI 時代，初級工程師的生存路徑，不再是「我能寫多少代碼」，而是「我能獨立解決多複雜的問題，並為結果負責」。 這是一場心智模式的轉變，而非簡單的技能升級。

如果一個組織在 AI 時代只想著「少招新人」，而不思考「如何培養判斷力」，那它只是在透支未來。