#代码到软件的鸿沟

2天前

最近发现了一个很有意思的现象，越来越多人拿着 AI 写出来的代码找我，问我能不能帮他们把这些东西变成真正能用的产品。这些人通常不是技术背景，可能是律师、销售或者其他领域的专业人士。他们有好点子，也用上了最新的 AI 工具，甚至真的把一个看起来能跑的 demo 做出来了。但到了某个节点，他们就卡住了，然后开始满世界找技术合伙人或者 CTO。这让我想到一个问题：如果 AI 真的能完全取代软件工程师，为什么这些人还需要我们？我也一直用 AI 辅助写代码，也看了很多别人的演示。慢慢地我意识到一件事：AI 确实会写代码，但它造不出软件。这两者之间有条很深的鸿沟。写代码其实不难，解决一个个独立的、定义清晰的小问题，现在的 AI 已经做得很好了。但软件工程难的从来不是这个。真正的挑战是当你要把 demo 变成产品的时候，你得同时处理几百个这样的小问题，还要让整个系统保持可维护、可扩展。这就是那些人找上门来的根本原因。他们能用 AI 快速搭出一个功能演示，但要让它变成真正能上线运行的产品，就完全是另一回事了。我看过他们发来的代码，说实话，所谓的"让它变得可以上线"，基本上就是推倒重来的意思。不是代码写得不对，而是整个结构、集成方式、长期维护的考量，这些东西根本就不在那些代码里。软件工程师的核心工作其实是管理复杂度。一个真正的生产系统做的事情，单独拆开看都不复杂，但要同时做好几百件简单的事，还要让它们协同工作，这才是真正考验人的地方。我也不知道为什么 AI 现在还做不到这一点，可能这就是这个职业的本质吧。但至少现在，这条线还是很清晰的： AI 能帮你写代码，但把代码变成软件，还是得靠人。工具在进化，但有些能力的门槛，并没有因此降低。

#AI辅助编程 #软件工程复杂度 #AI与软件工程师 #代码到软件的鸿沟 #技术门槛