收到一位新手算法工程师的来信，咨询我：“在 AI 时代，既然 AI 能生成高效的算法实现，那么新手该如何有效进行代码的设计和验证？”这确实是当下新手工程师特别关心的问题。毕竟，AI 现在能轻松产出高质量的实现代码，可新人既缺乏“拆解需求”和“设计方案”的经验，又需要面对迅速变动的技术场景，难免会容易焦虑着急。很多人会设想一种“理想状态”：我们先把需求细分成相对独立且定义明确的模块，然后把接口、数据结构、边界条件等都告诉 AI，AI 再自动完成这个模块的实现。最后，只要进行验证，就大功告成了。但现实中，别说新手，就算是已经有了几年开发经验的工程师而言，要掌握从需求到模块的拆分，再到最后测试和调优，这条链路很长，也很考验“工程能力”。所以我对于 AI 时代的工程师的建议是：：AI 时代，工程师仍需要掌握两大基础能力：编程技能和工程能力。编程技能：AI 时代仍需“做中学”很多人会问：既然 AI 能写代码了，那我是不是就不用苦练“自己写”这件事？答案并不绝对。编程是技能就像学游泳或学骑车，如果你从头到尾都不下水，只是在岸上看视频或让别人代替你游，你自己很难真正学会。编程同理，需要动手才能真正理解和掌握。AI 帮你加速，但不能完全取代你的动手实践比如，你遇到一个功能需求，不妨先自行思考一下可能的实现思路，然后让 AI 生成一个方案。接着，你可以亲手去改动、调试，甚至故意“手写一遍”看是否顺畅，或者是否能够理解 AI 生成的关键逻辑。只有这样，你才能更熟练地掌握编程能力，真正知道代码在做什么，而不只是“让 AI 代写”。写得快已不再是全部目标过去我们常常追求写代码又快又好，可是在 AI 的帮助下，“写得快”可以部分交给 AI，我们更多精力应投入到结构设计、逻辑思考、验证测试等更具价值的工作上。工程能力：从需求到可持续维护的系统要想真正把需求落地成一套可运行、可维护、可演进的软件系统，工程能力就尤其关键了。它涉及到从需求分析、架构设计、实现编码、验证测试、运维部署到持续迭代的一整个流程，也可以理解为把需求变成可持续维护系统的综合能力。试着想象一下，一个合格的（也可以说是“专业的”）工程师在日常开发中都要做些什么：需求和场景理解架构设计与技术选型测试与质量保证包含单元测试、集成测试、端到端测试等，各类测试在不同层面保障质量。通过持续集成（CI），快速发现改动对已有功能的影响。新手尤其要培养“多写单元测试、用测试验证逻辑”的习惯，这对识别 AI 生成代码的缺陷非常有效。运维与监控团队协作与项目管理AI 时代下，工程能力的新挑战与机遇虽然 AI 在编程层面突飞猛进，可以生成各种模块、自动化测试脚本，但在以下这些方面依旧需要人类发挥主导作用：掌控需求到实现的链路审阅与调试 AI 生成代码架构与模块拆分数据与安全合规如何提升工程能力：实战中历练，持续总结既然工程能力如此重要，该如何让自己成长得更快？以下几点建议可能对你有所帮助：多动手维护实际项目吸收业界最佳实践熟悉工具链与自动化主动思考架构与性能培养文档与沟通习惯总结一下：在 AI 时代，能帮我们写代码的“工具”越来越多，但“如何保证写得对”“如何把需求从无到有构建成高可维护、高可靠的系统”才是人类工程师真正的价值所在。编程技能仍需“做中学”：AI 辅助写代码并不能完全替代亲自动手，不然难以真正掌握技术本质。通过实际项目增强经验：多踩坑、多总结，是积累工程思维的关键。对于新手工程师，首先要在实践中不断提升编程技能，要能理解代码、能手写关键逻辑，另一方面，更要把精力放在工程能力上：需求分析、架构设计、模块拆分、测试与持续集成等。AI 不能替你做“架构设计与技术选型”：它只能在给定的框架内去编程，如何拆分、怎么确保安全与性能，依旧仰赖工程师的决策。希望以上这些思路对你有所启发，也祝你能在 AI 时代下，快速成长为一名具备强大工程能力的算法工程师。加油！
