AI 编程真正颠覆的可能根本不是程序员写代码的速度，而是整个软件开发流程。 看到这张图挺有感触的。 软件开发大致经历了三个阶段： 1. Traditiona… · @UPing123zzz · TwKit

@UPing123zzz

AI 编程真正颠覆的可能根本不是程序员写代码的速度，而是整个软件开发流程。 看到这张图挺有感触的。 软件开发大致经历了三个阶段： 1. Traditional SDLC：人负责规划、开发、测试、交付。 2. Modern SDLC：敏捷开发 + DevOps，人主导，自动化工具辅助。 3. Agentic SDLC：AI Agent 开始参与需求拆解、编码、测试、Debug，甚至提交 PR，人逐渐转向目标定义、决策和验收。 最近我自己用 Codex 也越来越能感受到这种变化。 以前觉得，只要提示词写得好，AI 就能帮我做出一个完整的软件。 后来才发现，真正困难的不是让 AI 写出代码，而是让整个系统稳定运行。 需求有没有理解对？上下文会不会丢失？测试有没有跑通？出了问题能不能定位？最后到底有没有真正交付？ 这些才是 AI 工程化最需要解决的问题。 AI 可以让你一天写出过去一周的代码，但也可能让你一天制造过去一个月的技术债。 所以我觉得未来软件工程师的价值，不会只体现在写了多少行代码，而是能不能定义问题、设计系统、管理 Agent，并对最终交付负责。 从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering，中间真正缺的，是工程能力。 会用 AI 写代码只是起点，能让 AI 持续、可靠地交付结果，才是真正的竞争力。

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