回应标题，为什么说别再谈提效。只要说的是提效，那思维主体就依旧是人为主导，AI 是辅助。但新时代的开发范式主导权已经发生了迁移：从"人主导、AI 辅助"，变成"AI 主导、人辅助"。
真正该讨论的是------当 AI 成为主要生产者，人该负责什么？
我认为真正的转折点是 Opus 4.6、GPT 5.2/5.3 模型的发布，模型能力大幅增强，使 AI 编码领域上了一个大的阶梯，比如 Remotion。
传统开发范式
不是把原流程每一步都加个 AI 就是新的开发方式，而是需要真正思考AI时代下的新范式，把传统流程里"靠人搬运信息、补齐细节、重复劳动、低效回路"的部分，改成更短的闭环 + 更强的自动验证。
AI 时代，代码是副产品，推理意图才是真资产
在先理解的开发范式之前，先达成一个共识：在 AI 时代下，代码不重要，而为什么这么写代码才是最重要的，推理过程才是真的资产。
代码越来越像编译产物，而推理过程（意图、边界、风险判断）才是可复用的工程资产。
在旧范式里，人写代码 -> 人 review 代码 -> Git 保存 Diff。Git 只记住改了什么，但是没有记住为什么改。
这在 AI 时代下已经不可用，因为 Agent 生成的是海量代码，Agent 代码生成量已经超过人能 review 的上限，如果还靠人去 review，那你的上限就是人，但如果 review 的是意图，那你的上限就约等于 AI 的上限，这两者可能是数十倍的差距。
那开发者不看代码了看什么？看意图。
前一段时间我还认为现在的工程师是 code review 工程师，但是现在我认为可以将前面的 code 去掉了。
新范式里更接近两种形态：
- Agent 写代码，人 review 意图：人不再逐行读实现，而是确定风险是否可控，验证是否正确
- 人给意图和标准，Agent 生成代码并自证：人提供目标、边界情况、验收标准，Agent 负责实现、写测试用例、跑验证、给出变更理由和影响范围
我个人目前更倾向于第二种，因为它把人的注意力从实现细节转移到了验收上。
新范式里需要保存推理链路，如果推理过程只存在于上下文窗口中，一旦 Session 结束，上下文就丢失了，这最终只会导致：代码仓库越来越大，项目越来越不可控，因为关键的为什么没有被持久化。
所以，仅仅把代码存进 Git 里已经不够了，还需要一个意图资产库，把推理过程沉淀为可复用、可审计、可持续迭代更新的持久化资产。
理解代码为什么被写出来，比看到代码本身更重要。
面向人工智能编码助手的规范驱动开发 SDD：github.com/Fission-AI/...
开发新范式
各步骤流程具体解释
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产品提出需求：需求文档需要尽可能详细，包括背景、用户场景、功能描述、可衡量的目标
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可执行需求标准：将大需求变为让 AI 具体可执行、可最终验收的标准
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AI 制定技术方案、协议约定：让 AI 做技术方案选型，选出最不可能错的那一个
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AI 制定测试用例：其实也就是先定标准再干活，而不是先干活再去定标准
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AI 编码、互相 Code Review，然后更新补充、执行测试用例，但是这还不够，要不然迟早会被海量的测试用例拖垮。这里最好能基于 Diff 给出影响范围，智能选择回归，同时给出覆盖率目标，新范式需要像人一样更聪明的跑测试用例
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测试验收，将 Bug 提炼给 AI，AI 修复：应当根据需求沉淀用例资产库、缺陷资产库，描述完整的上下文信息，让 AI 能够持续进化
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线上观测：这里核心数据应该要脱敏、聚合、建立反馈给 AI 的机制，AI 进行修复后进行归因分析，反哺用例库、知识库，形成数字化资产
这些事情都让 AI 做了，那人做什么？
人负责理解需求 => 拆分需求 => 拆分可独立闭环的目标 => 定执行标准 => 确定技术方案 => 确定用例范围 => 验收，所有做的事情都是为 AI 服务。
核心是人设置标准和约束，AI 做事情。
具体执行与挑战
似乎上面每一个步骤想要做好都是挑战？
- 第一个挑战：如何将产品给出的需求提炼为AI可执行的需求标准？ 这需要开发者有较好的需求理解能力、边界设计能力、叠加一定的经验以及一定的产品思维。这一步是我个人认为最难也是最有价值的一步，如果这一环节无法做好，后续的AI开发流程就会受到严重影响。这一步需要产品经理和开发者共同完成，或者开发者独自完成。
- 第二个挑战：审美。 AI 制定技术方案、编写测试用例作为编码的前置条件，他们确定之后，编码的方向就确定了。而这与个人的技术品味强相关，技术审美比以往更加重要，而拥有较好的技术品味同样是一件不简单的事，这是长期积累的判断力。
- 第三个挑战：测试自动化。 随着开发规模扩大，尤其是在 AI 生成大量代码的情况下，将面临恐怖的测试规模，需要有一套基于 Git diff 给出影响范围，智能进行回归的方案。
- 第四个挑战：全自动化运维。 在 AI 时代不仅仅是部署与监控，而是能够出现异常时自动响应并进行调整，从而形成自我进化机制。当然这里面会有一些安全问题，比如核心数据不应该暴露等，过去的CICD流程都需要被重构。
- 第五个挑战：警惕某些开发者的 Vibe Coding。 你以为是在提速，实际上是在给未来挖坑，不能仅仅为了速度而牺牲技术的长远可维护性。在 AI 时代下，开发者必须时刻保持对代码质量、架构合理性的敏感，这对开发者的要求同样不低。
未来工程师的核心竞争力
过去很多年，会写代码几乎等于有竞争力。谁能写出更复杂、更优雅、更稳定的代码，谁就越值钱。 但 AI 把这条曲线快速拉平了，当实现成本趋近于零，原来旧的招人标准在我现在看来毫无价值。
当写代码不再稀缺，真正稀缺的是什么？我认为接下来最值钱的能力是以下三点：
- 问题拆解能力：把模糊目标变成 AI 可执行、可细分闭环的任务链
- 判断能力：决定要做什么、不做什么，确定好每个模块明确的边界
- 审美能力：知道什么叫能用，什么叫好用，知道什么叫不行。让代码达到可运行的标准，评估推理质量，为生成的代码负责
这些能力并非全新，优秀的工程师和产品经理一直具备这些能力，只是过去被大量实现层的工作掩盖。
以后开发者的角色定义我认为会集中在两个方向：产品工程师 和 Agent 工程师。
（1）产品工程师： 也就是接下来的开发者，不仅仅是既懂产品又会写代码，而是能用工程能力把产品落地成可交付的人，他们的核心是利用 AI 写出稳定运行、正确的代码，他们的目标不再是生成代码，而是如何证明代码是对的。
（2）Agent 工程师： 他们是新时代的架构师，他们不主要负责写代码，而是负责为 Agent 搭建工作环境与生产流水线------产品工程师执行具体任务，Agent 工程师对整个链路的质量、效率与稳定性负责。有时候 AI 写不出好代码，不是它笨，而是工程结构没搭好，上下文不足。Agent 工程师的核心职责是设计好整个 AI 链路以及 AI 能运行的环境，以及构建最重要的反馈闭环，例如：互相审查 => 测试验证 => 自我修复更新。
思考：如果模型也拥有了这些能力，那工程师还剩下什么？
结语
如果你还在纠结Cursor怎么配置，哪个代码编辑器好用，我直接给你一个判断，你还在考虑怎么用AI写代码，就说明你还没搞懂这场变革，真正的转变是你根本就不需要写代码了。
如果你也看好 AI 行业的长期趋势，愿意把技术落到真实业务、真实用户与真实增长中，做浪潮里的建设者而不是旁观者------我们正在招募同路人。
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