AI 能写代码，但它造不出软件

AI 能写代码，但它造不出软件

最近，我收到越来越多这样的消息：陌生人发来一段 AI 生成的代码，问"能帮我把它变成产品吗？"

发信人往往是律师、销售、医生，甚至咖啡店老板。他们没写过一行生产代码，却用 AI 工具在周末拼出了能跑的 demo。界面亮眼、交互顺畅、功能看似齐全------至少在本地机器上是这样。

然后，他们卡住了。卡在"上线"两个字上。

于是他们满世界找技术合伙人、CTO、外包团队，愿意用股权、现金、分成换一个承诺：把这个玩具变成生意。

这让我反复问自己------如果 AI 真能取代软件工程师，为什么这些人还需要我们？

答案很简单： 关键在于：AI 会写代码，但它不那么会构建软件。

这是我花了大量时间用 AI 辅助编程、看了无数演示后得出的结论。

圈内有句老话：写代码容易，软件工程难。

大语言模型已经能自动化"大量写代码"的工作。像 GPT-5 这样的模型（这里指未来更强的模型），在解决定义清晰、独立的小问题时，成功率相当高。

但"写代码"本身不是大多数程序员拿工资的真正原因。构建一个能正式上线的 App，那不叫"写代码"，那叫"软件工程"。

当你试图把"演示版"变成"真正的产品"时，"写代码"就升级成了"软件工程"------这正是那些人带着项目来找你的原因。

我其实也不太清楚为什么 AI 目前还无法"构建软件"。

也许这和工作的本质有关。当你以写软件为生时，核心任务是处理"复杂性"。一个普通的线上产品，可能只是做一堆简单的事。真正的挑战是：如何让成百上千件简单的事同时不出错地运行，并让整个系统保持可维护性。

换到 AI 的话题下：演示一个"功能"是一回事；用一种支持集成、扩展和长期可维护的方式"构建"这个功能，则完全是另一回事，难度天差地别。

当你点开那些人发来的代码时，你会发现，所谓的"让 App 生产就绪"，真正的意思是"把这些代码全删了，从头重写"。

这清楚地说明了我们在 AI 发展上目前所处的阶段。

代码 ≠ 软件

写代码从来不是软件工程里最难的部分。把明确定义的小任务拆成函数、补全语法、跑通单元测试------今天的 AI 已经炉火纯青。你给它一个 user story,它能吐出结构清晰、类型标注、测试覆盖的代码,速度比大多数 junior 快十倍。

但软件不是代码的堆叠。

软件是一座城市:

• 有下水道(错误处理、日志、监控)
• 有供电系统(部署、扩容、降级)
• 有消防通道(安全、合规、审计)
• 有城市规划(架构、分层、演进路径)

AI 能给你盖一栋漂亮的别墅模型,3D 渲染、灯光效果、VR 漫游一应俱全。

可它不会告诉你:地基能不能扛台风?消防通道够不够宽?那些找上门的人,拿来的正是这种"模型房"。

运行在 localhost:3000,依赖本地 SQLite,硬编码 API key,错误直接 console.log。它能演示,却经不起风吹雨打。

复杂度管理，是人类的专属能力

软件工程的核心不是"写"，而是"管"------管理复杂度。

一个生产系统往往由几百个"简单"模块组成。单独看，每个模块都平平无奇：用户登录、库存扣减、消息推送。

但要让它们同时跑起来，还要满足：99.99% 可用性、峰值 10 万 QPS、数据最终一致、支持多地区部署、平滑升级不掉单、出错秒级回滚、成本控制在预算内；这是几百个"简单"必须同时满足的约束条件。

AI 能解决其中一个，却无法同时满足全部------因为它缺乏"整体观"。

它不知道：这个缓存失效策略在双十一会引发雪崩、这个数据库索引在数据倾斜时会锁表、这个第三方 SDK 在 iOS 18 上会闪退；这些知识不在训练数据里，而在无数次深夜排障的肌肉记忆里。

AI 是超级实习生，不是建筑师

把 AI 想象成一个顶尖的实习生：

你让它实现"用户上传头像"，它会给你一个完美封装的函数。但它不会问：图片要不要压缩？存储用 S3 还是 CDN？热点怎么缓存？违规内容怎么审核？

这些不是"代码问题"，而是"系统问题"。

它们横跨产品、运维、安全、财务、法务多个领域。AI 缺乏跨部门的上下文，也没有权衡利弊的能力。

门槛没有降低，只是前移了

AI 把"写代码"的门槛拉到几乎为零，却把"定义问题"的门槛抬高了十倍。

过去，想法 → 代码的链路被技术能力卡住。

现在，想法 → demo 只需一个周末。但 demo → 产品的链路，依然被复杂度管理卡死。

那些非技术创始人用 AI 跳过了第一道关卡，却撞上了第二道更高、更硬的墙。他们需要的不是"会写代码的人"，而是"能把复杂度转化为可持续系统的人"。

未来的分水岭

AI 不会取代软件工程师，但会重新定义这个职业。

未来的顶尖工程师不是写最多代码的人，而是：

AI 会成为他们的超级杠杆：

但杠杆再长,方向盘还得握在人手里。

扛得住这些的,从来不是 AI,而是人

是那些深夜两点半,把屏幕亮度调到最低、环境漆黑一片、却还要跟 bug 死磕到底的程序员。

可大多数显示器根本不懂你们。

它们只知道"亮度越高越好",却不知道程序员最怕屏幕反光、蓝光刺眼、代码颜色分不清。

所以明基做了全球第一台真正为程序员设计的显示器------RD 系列。

我是个用了十几年显示器的 coder,也是深度 AI 编程党。今天聊聊我这一周每天对着它敲代码、看文档、熬夜改 Bug 的真实感受。

先说结论:如果你每天对着电脑超过 8 小时,尤其是写代码、搞算法、做 AI、玩多机切换,明基 RD 系列真能让你舒服到起飞。我入手的是 RD280U(28 英寸 3:2 4K),还有 RD320U(31.5 英寸)。真实感受就是------终于不用再忍受 16:9 的"扁平地狱"了。

为什么 3:2 这么香?

明基的编程模式不是随便调个参数,而是真正把"深色 IDE + 长文阅读 + 夜间护眼"这三件程序员最在乎的事一次性解决到位。

我平时一边用 TRAE 写代码,一边 Chrome 开十几个标签看文档。以前 16:9 屏幕一屏最多看 40 行代码,滚动到吐。换了 3:2 之后,一屏能看 80 行!没错,垂直空间直接翻倍。改 Bug 的时候,上半屏看报错栈,下半屏直接改代码,完全不用来回滚动,效率肉眼可见地提升。更别提阅读 PDF 论文、看 API 文档,简直是降维打击。

然后是护眼,这才是让我最满意的部分。

下图是明基的"抗反射"效果(强灯光下对比):

左为明基显示器，强光照射下依旧字体清晰，右为我的普通显示器，强光照耀下不太可见字体。

RD 系列的面板做了特殊 AG 涂层,屏幕表面是非常细腻的雾面,不是普通显示器那种一看就有颗粒感的粗糙磨砂。我在屋顶灯和小灯全开的情况下,对着屏幕完全看不到灯泡的倒影!用其他显示器,晚上开灯写代码,屏幕里全是灯光和自己的倒影,难受得要死。

无论白天阳光多耀眼,晚上灯光多亮,屏幕都干净得像一块毛玻璃。再加上 95% P3 广色域 + 专业级色准(ΔE≤2),我偶尔调调 AI 生成的图片、做做 Keynote,颜色准得一批,不用额外调校。

关于夜间码字和码代码,我目前重度依赖的组合:

编码模式(暖色温 + 超低亮度,晚上 12 点写代码也不刺眼)

MoonHalo 背光(这才是神器

MoonHalo 是 RD 系列背部的环形背光灯,可以单独开关和调亮度。晚上关了大灯,只开 MoonHalo,屏幕背后有一圈柔和的偏暖光,既不会眩光,又能让眼睛在明暗交界处不那么疲劳。

我现在晚上写代码的仪式感就是:关灯 → 开 MoonHalo → 进入心流状态。

还有 DisplayPilot 2,彻底治好了我的折腾强迫症。

DisplayPilot 2 核心作用有这

1. 一键切换显示器预设模式:通过这个应用直接在电脑上点一下,就能秒切编程模式、阅读模式、低蓝光、sRGB、P3 等十几个专业模式,比在显示器按键上翻菜单快十倍。

2. 场景快捷键(最爽的功能)

   • 可以把"应用 + 画面模式 + 亮度/色温 + MoonHalo 背光开关"打包成一个场景。
   • 我自己常用的:TRAE → 编码模式 + MoonHalo 开

• 深色 IDE 模式 + 亮度拉到最低,一秒切换,不用摸显示器按键,告别难用的显示器设置按键,快速切换场景,真实提效。

3.MoonHalo 背光灯单独控制:软件里可以独立开关和调亮度/色温,不用去摸显示器背后的实体按键。

简单来讲,DisplayPilot 2 把 RD 系列显示器所有高级功能从"显示器按键深层菜单"解放到了"鼠标一点/键盘一按"。再配合 KVM 一起用,真的能把多设备工作效率拉高一个 level。

最后说一下我最在意的东西------支架和接口。

RD 系列的支架是我用过手感最好的显示器 升降、旋转、竖屏一气呵成,阻尼感满分。接口更是强大:90W 反向充电 Type-C × 2、HDMI、DP、KVM 专用 USB-B hub,扩展性无敌,完全不用专门买拓展坞。

写到这里,我现在看着屏幕都觉得舒服。

如果你也是代码党,真的可以闭眼入明基 RD 系列。

我只是......以前的显示器太难受了,现在终于解放了。

用过之后再回到普通显示器,感觉就像从机械键盘回到薄膜键盘------不是不能用,是实在回不去了。

如果你也是代码党,真的可以闭眼入明基 RD 系列，早入早享受～