AI趋势追踪-我们的岗位还能活多久

最近几个月我一直在盯几件跟 AI 有关的事：Claude 的发布节奏、几篇讨论 PM 和开发者岗位会被怎么洗牌的文章、还有 Vibe Design 这类新提法。单独看每一条都像是新闻，但放在一起的时候，它们其实在回答同一个问题——我们这些写代码、做产品的人，岗位还能活多久。

这篇文章不是行业综述，是我自己在持续追踪这些信号时留下的一组判断和行动清单。后面会不断更新。

先从一个具体的反差说起：Claude 52 天发了 72 个功能

来源是这篇：https://www.productcompass.pm/p/claude-shipping-calendar

我一开始的反应和大多数人一样，觉得”这不就是卷吗”。但顺着它的节奏想了几天，发现不对。单纯堆人、堆加班是跑不出这种密度的。在我的理解里，它背后应该是一整套并行化、模块化、去中心化的产品工程体系在运转。具体每个环节如何配合，文章本身没有展开，我这里先不补充未经验证的细节。

这件事对我自己的直接提醒是：别把”快”当成结果，去研究它怎么做到不乱的。

我后来真的把这篇文章复制了一份，扔给 AI，让它结合当前代码库分析：我们这套代码如果要支持这种发布密度，瓶颈在哪、哪些环节是串行的、哪些可以并行。效果比我想象的好。这种”把别人的工程实践当成镜子照自己”的用法，比单纯读文章有用得多。

哪些岗位在变，哪些能力在升值

我观察到的变化不是”AI 取代程序员”这种笼统的结论，而是更具体地分裂成两层。

正在贬值的，是”执行型”的那部分。

• 把别人写好的 PRD 翻译成代码；
• 按照固定模板做 CRUD、做表单、做列表页；
• 写那种”标准答案已经存在”的实现；
• 做大量的体力活式 debug——现象都没搞清楚就一层层翻日志。

这些事情的特点是：流程清晰、有明确的对错、输入输出稳定。而 AI 最擅长的恰恰是处理这类任务。如果你的日常工作 80% 都是这种，那确实应该有危机感，而且不是”未来”的危机感，是现在。

正在升值的，是”判断型”和”编排型”的那部分。

参考这篇对产品经理的讨论：https://mp.weixin.qq.com/s/C_3Xm7ryvzKH35BireFRpQ

它里面有一句话我反复琢磨——“什么是产品经理：一个人，端到端负责一个品牌的生死。“我一开始觉得这是夸张，后来意识到它其实在定义一种稀缺性：人身上短期内无法被 AI 替代的，是判断、是决策、是承担后果。

这会带来一个两极化的结果：低判断力的 PM（或者推广一点，低判断力的工程师）会被大规模淘汰；高判断力的 PM 会被极度放大。一个人加一堆 Agent，能干原来一个组的活。

这里有个容易混淆的点，我专门拉出来说一下。“判断力”和”审美”不是一回事。

品味不是审美偏好。**品味是在繁杂的信号与噪音中，找到关键问题的直觉。**这个能力为什么重要？因为 AI 能给你十套方案，但它不替你承担哪套是对的、哪套会让产品死掉的责任。选择的成本，就是品味的价值。

编排力（Orchestration）这个词，值得单独拆出来

来源文章里提到一个词叫 Orchestration——编排力。我一开始把它等同于”会写 prompt”，后来发现自己理解窄了。

它的真实含义是：Builder 的价值，不在于自己能做什么，在于能驱动多少 Agent 为自己做什么。

文章里用了个比喻我觉得很准：韩信点兵，多多益善。不是因为韩信自己能打，是因为他有一套体系，给他多少兵他都能管。

落到我自己的工作流上，我把它拆成了五步，这五步也是我现在判断一个 AI 工作流是否靠谱的检查清单：

1. 定义问题——这一步 AI 帮不了你，问题定义错了，后面全白干；
2. 构建 Context——把背景、约束、已有代码、验收标准喂进去；
3. 驱动 Agent 生成——这一步是 AI 的主场，尽量并行；
4. 否定、重排、压缩——AI 会给你一堆，你要敢砍；
5. 决策——拍板，并且为这个拍板负责。

最容易出问题的不是第 3 步，是第 1 步和第 5 步。很多人（包括之前的我）会把大量时间花在”怎么让 AI 生成得更好”上，但其实那部分 ROI 最低。**注意力就是 Token——有限的、稀缺的、不可再生的。**花在 AI 能做的事情上，是浪费；花在定义问题和做决策上，才是最高 ROI 的投资。

这也是我后来为什么不太热衷于研究各种 prompt 技巧的原因。与其花时间学怎么跟 AI 说话，不如把那时间花在想清楚自己到底要什么上。

参考这篇，它把这个想法说得很直白：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2016470343787766000

核心观点是：AI 适应你的速度，比你适应它的速度快得多。你只需要做一件事——清晰地知道自己想要什么，然后用最自然的方式表达出来。

一个我踩过的弯路：把自己当成”被威胁的员工”

前面这些道理我其实很早就看过了，但真正让我心态转变的，是一次认知上的弯路。

有段时间我经常焦虑地刷各种”哪些岗位要被淘汰”的讨论，越刷越慌。后来我发现这些讨论里有一个隐藏的共同点：它们都是在假设你有一个固定”岗位”的前提下讨论的。

而参考那篇”永别了，产品经理”里其实点破了一层——把定位从”打工者”切换成”创业者”，焦虑就消失了。没有任何一个创业者在担心 AI 会取代他。

为什么？因为创业者根本没有一个”岗位”可以被取代。他要做的事太难了：从零创造产品、找市场、服务客户、建立可重复可扩展的流程。这些事难到任何能帮上忙的 AI 都是受欢迎的盟友。

反过来说，如果你的工作是在填一个别人定义好的槽位、做有明确流程和标准答案的事，那你确实该担心——因为那正是 AI 最擅长的。

这是个很冷酷的结论，但它给我指了一个很具体的方向：尽量让自己的工作方式更像创业者，多自我驱动，多解决未知问题，而不是等别人分配任务。

落到行动上，我现在在做这几件事

我把前面这些判断转成了一份给自己的清单，也分享在这里：

• AI 先生成，人来判断——任何重复性的事，先让 AI 跑一版，我再做取舍，而不是从头自己写。
• AI 先调研，人来定义问题——技术选型、方案对比这类，交给 AI 收集，我来提炼关键约束。
• AI 先输出方案，人来否定和重排——给它空间生成多个方案，我的价值在”砍”和”选”。
• 把 80% 的精力，放在那 20% AI 做不好的事情上——就是前面说的：品味、编排、决策、承担后果。
• 定期复盘自己的时间花在哪——如果一周下来大部分时间还在做”AI 能做”的事，说明我的位置在贬值，得调整。

一句话总结我的判断，也是我现在的工作准则：

AI First，Human in the Loop。

这不是口号，是一种操作系统级别的工作方式切换——AI 先动，人定夺。新角色下，人的核心价值只剩三样：品味、编排、决策。这三样是 AI 永远无法替你自动生成的东西。

最后一句，也是我反复用来提醒自己的：

如果你定义不了一个东西，你就没法把它编程出来——更没法让 AI 替你把它做出来。

Vibe Design（待补）

https://mp.weixin.qq.com/s/TEtfOyoE4JiYKL2WIiaa8A

这篇我还在消化，暂时不展开。等我真正用过、有对比了再补判断，不想空谈概念。