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耶弗尊斯悖论（Jevons paradox）用在现在的软件工程上确实逻辑通顺——当写代码的边际成本趋近于零，大家不会去减少预算，反而会一口气把以前因为“性价比不高”而压在抽屉里的几千个想法全都跑一遍。 但这里面有个很现实的隐性门槛：代码确实变便宜了，可“收拾烂摊子”的成本变高了。 AI 可以在 5 分钟内给你套出一个看似能跑的架构，甚至顺便把测试用例都吐出来。但它也会把“不需要动脑子”的思考延迟带给你。当你不用再花半天时间去梳理依赖和底层逻辑时，你对这套代码的掌控力其实是下降的。一旦出了故障，追查成本会成倍增加。 未来程序员的核心竞争力，可能根本不是“用 AI 产出代码的速度”，而是“一眼看穿 AI 瞎编出来的底层 bug 的鉴毒能力”。 小团队确实会变多，想法也能更快落地，但真正能活下来的，往往不是点子最多的那个，而是那个敢果断删掉自己亲手写（或者 AI 生成）的烂功能、并且在代码库变成垃圾山之前完成重构的团队。 简单来说：以前的程序员是泥瓦匠，现在的程序员更像是背锅的监理。活儿确实变多了，但脑细胞一点没少烧。

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