#网友语录 windliang 过去，年轻意味着更快的执行速度，而经验意味着更好的架构能力（选择合适的技术栈、设计合理的模块划分、规划可扩展的数据流、制定清晰的组件抽象策略）。但现在，AI 已经可以很好地解决「怎么做」的问题，真正稀缺的反而是「做什么」和「为什么做」。在这个维度上，经验的重要性被放大了，而单纯的熟练度优势则在减弱。

过去我们强调的是编码能力、框架熟练度、工程经验，但在新的模式下，更重要的反而是表达能力、抽象能力和判断能力。需要能够清晰地描述问题，引导 AI，评估 AI 给出的结果是否合理，甚至在多个「看起来都可以」的方案中做出选择。

当遇到线上故障、复杂边界、性能瓶颈，那种 AI 多次尝试都解决不了的问题，过去积累的经验训练出来的人类工程师的直觉显得尤为重要。