精选理由
Lee Robinson 戳破了 AI 编程的幻觉——代码变便宜了，但理解和维护成了新瓶颈。做后端或系统设计的工程师，看完会重新审视自己的技术栈选择。
Lee Robinson 认为，AI 不会降低对工程师理解系统的要求，反而会提高。工程师的核心价值从“会写代码”转向“会做判断”，而判断力来自对系统和基础原理的深入理解。他列举了 AI 时代工程师不可被取代的原因：责任的不可转移性（on-call 的是人）、AI 是加速器而非决策者、行业趋势转向裁剪依赖和偏好简单系统、回归 CS 基础。最终，理解系统的深度成为稀缺资源，工程师的价值在于做正确决策的能力。
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Lee Robinson 认为，AI 不会降低对工程师理解系统的要求，反而会提高。工程师的核心价值从“会写代码”转向“会做判断”，而判断力来自对系统和基础原理的深入理解。他列举了 AI 时代工程师不可被取代的原因：责任的不可转移性（on-call 的是人）、AI 是加速器而非决策者、行业趋势转向裁剪依赖和偏好简单系统、回归 CS 基础。最终，理解系统的深度成为稀缺资源，工程师的价值在于做正确决策的能力。
有了 AI Agent，工程师不需要花太多时间思考代码了吗？ 当然不是！！！ @leerob 认为：AI 不会降低对"理解系统"的要求，反而会提高。工程师的核心价值从"会写"转向"会判断"，而判断力来自对系统和基础原理的深入理解。 # Lee 列举了几个证明在 AI Agent 时代，工程师依然不能被取代的原因。 1. 责任的不可转移性 代码上了生产环境，on-call 的是人…