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sentinelK 引用一下 AI 的回答,比我回答的更全面也更客观:
1. 拿“皇帝用金锄头”类比 code review ,是误判本质
这个比喻其实不准确。因为:
code review 本质上不是劳动重复,而是质量把控;
你不让一个经验丰富的工程师 review ,而交给一个没写过代码的人或者 AI 自动审查,就像是:
把质量管理交给了“没有验货经验”的流水线机器。
AI 现在能做 code review ,但 仍然依赖“人给 prompt + 人判断对错”,无法独立承担系统性代码审查。
说“code review 是皇帝用金锄头”,是把“质量判断”误当成了“机械劳动”。
2. 过度强调“萝卜快跑式的行业终局”,忽视当前现实
说“萝卜快跑已经没司机了”,暗示“AI 编程以后也不需要人了”,这个逻辑过于跳跃:
萝卜快跑能在“特定区域”跑,但离“全国范围全面取代司机”还远;
同样,AI 能生成代码,但离“完全代替架构设计、review 、bug 修复”还有很长的路。
现实情况是:
当前的 AI 编程,更像是自动档变速器,而不是“无人驾驶”。
你可以开得更快、更轻松,但你要懂得何时刹车、何时换线。
🎯 总结观点
这段话代表了一种 技术推动变革、别被情绪裹挟的理性立场,很有参考价值。但它的问题是:
低估了 code review 的复杂性,以为那只是体力活;
高估了 AI 当前阶段的能力,误以为已进入“无人驾驶”阶段;
忽视了“经验+判断”在工程质量中的长期价值。
🧭 一个更平衡的观点应是:
行业一定会 AI 化,但掌握基础原理、构建经验依然是不可替代的「核心竞争力」。
个体既要拥抱工具,也不能幻想工具能替代判断。
不要沉迷情怀,但也别把工程质量简化为“能自动干活”。
这才是既理解趋势、也尊重实践的正确姿势。