AI coding 现在这波，说实话还停留在能写点东西的阶段，看起来震撼，能 vibe 出一堆 demo，小工具也能跑起来，但真要落到中大型严肃应用上？尤其是需要工程思维、架构演进的大项目，几乎是不可用状态。

宝玉老师这个案例很经典，和我昨天尝试的抓取小工具形成了强烈的反差。

AI 正在取代初级程序员写底层搬砖的那一段，但人要成长为架构师，恰恰需要经历这段。这里面正卡着一个 AI 编程时代最大的结构性悖论：

一个高级工程师可以指挥 AI 写初级代码，但一个初级程序员，如果没经历过系统拆解和维护过程，是很难靠 AI 完成成长跃迁的。
很多人以为“写 prompt 就是掌控 AI”，但其实你只是外包了自己的成长路径。
它能让你少走弯路，但也可能让你少了成长路径。

过去程序员的成长路径是这样的：

写业务逻辑 → 写组件 → 理解系统调用 → 学会分模块 → 负责整体架构

现在 AI 可以直接跳过前三步，把一个中等需求变成一堆可运行的代码。
但这就导致：
初级工程师没了“动手拆系统”的锻炼过程，失去了认知构建系统复杂性的机会。

那该怎么办？

1. 从写代码转向写认知
   •过去是：你得写代码证明你能干
   •现在是：你要能精准表达需求 + 审阅代码结构 + 调整系统行为
   
   
2. 做小系统的 owner
   •用 AI 快速搭小系统（几百行）
   •主动承担维护、迭代、测试、打包上线的完整流程
   •在反复把小系统做稳定的过程中，去积累架构感、系统感
   用 AI 打磨 100 个小系统，比自己慢慢写 10 万行更值钱。
   
   
3. 习得系统改造力
   •多参与别人用 AI 写出来但运行不稳的项目
   •把别人 demo 接手成可维护产品
   •你就会发现：系统思维是无价的，AI 只是快捷键
   
   你不用从零造车，但你得知道车怎么跑、哪儿容易坏、怎么换件。
   
   AI coding 的未来毋庸置疑，但今天你
   该花时间修炼的是，能不能构建系统、维护复杂度、协调模块演化。
   
   AI 是神兵利器，但你得会打仗。
   未来比的不是谁写得快，是谁指挥得动一整个系统。