2026.3.17 周二
2025-2026年这两年，AI的冲击几乎是宇宙大爆炸级别的，它渗透到了全世界的程序员、文员、设计者等各行各业的人们工作、生活中。
最近，我的领导要求公司所有的前端、后端、测试等去调研、去实现------围绕着AI展开的一系列操作：
- 如何实现"端到端"，即产品给出一个原型文档或者什么文件，通过AI进行分析、开发、测试等能达到上线的标准？(即以后开发、测试不复存在了)
- 如何使用AI从0到1完整的生成一个系统，如果给他提供足够多的要求、描述、swagger等文档，它是否可以？
- 如何使用AI进行测试用例的生成，以及自动化测试的执行，以及能否实现模仿测试同事操作进行点击输入测试走业务流程？
- 如何使AI优化甚至业务、产品同事的工作，有哪些场景及实现？（业务、产品也减员）
如上种种，紧紧围绕着AI如何替代人类工作展开，甚至是自己把自己的路堵死了。
最近也是发现，各种AI平台雨后春笋般，各种使用AI的形式迭代翻新、层出不穷，比如chatgpt、deepseek、豆包、通义等对话平台，再到cursor、claude code等ide，再到如今大火的可直接操控电脑防人类操作的openclaw......
AI在追逐广度深度，而我们在追逐AI。
不仅仅是工作生活中，使用AI的场景及频率增加了，担心自己被时代甩开，成为落伍的老古董的焦虑感也似乎弥漫开来。
最近发现找工作的平台，比如boss直聘等，几乎所有的职业，不管是前端、后端还是测试，都注明了要善于使用AI这一点，也凸显出来目前对于AI我们不得不用，不得不研究，
更加迫切，更加致命，因为本来就差劲的就业环境里，AI的提速首先带来的不是经济的腾飞、就业机会的增加，而是工作效率的提升、可替代性的加强、岗位的减少，感觉就像是一戳就破的泡沫。
过火且过快发展的AI到最后，资本和全世界追逐的AI到最后，会把这个世界改造成什么样子呢？这才几年时间便如此这般，那么10年、20年之后呢？
说实在的，我不知道。
但是我真的不想要这么快的发展了。
让我觉得很累，层出不穷的新技术、新名词，学习、了解，都是很大的时间和精力成本。而最关键的是，对于大多数人来说，付出那么多时间精力实现的，只是把工作压缩再压缩，把自己干掉再干掉而已。
卷天卷地，AI到底真正的方便了我们吗？方便了多少。
你有多久没有自己完整的敲过一个功能模块的代码了？
你有多久没有自己好好分析一下去写一篇文章了？
你有多久没有自己总结过一篇技术方案了？
全都丢给ai......再修修补补(可能后面修修补补都不用了)
我庆幸，我还在思考，想要去研究，想要去研究AI的实现，研究AI的底层，研究日新月异的技术，有想要深入而不是流于表面的单纯使用。
有刻意自己去敲代码，去思考，去找相关资料学习。
我真的害怕自己最后成为了给AI输入指令，代码跑起来了，文章写好了，但是我却没办法评判它写的是否正确、内容是否合规、数据来源是否真实的那种没有脑子的人，我讨厌自己的产出脱离掌控的感觉。
不想沦为只是站在AI给我搭建的空中楼阁上的一个只会发号施令的光杆司令。
不过换个角度想，
以后各行各业的壁垒都被更加方便更加智能的AI冲垮，门槛也越来越低，到后面大家拼的就不是技术了，而是想法和眼光。
因为当实现的各种门槛变低，那么做事的能力便不再重要了，更加重要的是做什么。
做什么，什么是赚钱的事业，怎么使用现有的AI工具去实现这个赚钱的事业，怎么赚钱，怎么实现。
这样发展下去，以后的打工人越来越少也不是没可能，大家都被迫各自为战，琢磨自己的门路，发展自己的事业。
但是这也是很难的，又有几个人能有这种眼光和胆量和配套的坚持呢？
python：python3的基本语法
今天在菜鸟教程上学习了python3的基本语法(还用ai帮我生成的爬虫代码爬取菜鸟教程网页喂给AI让它帮我生成总结文档，明天传上来)
ai：了解相关基本概念
在b站上了解了一下最近时兴AI专有名词的含义及作用，并深入了解了一下其中的RAG(Retrieval Augmented Generation 检索增强生成)工作原理。