如何成为AI原生软件工程师？

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在软件行业，我们习惯于将"驱动"或"原生"这样的词附加到技术术语上，围绕它们创造出新的概念和工具潮流。你可能熟悉测试驱动开发（TDD）或云原生软件开发。

AI原生软件工程团队是这个AI编程时代的另一个新术语。在本文中，我将试图回答以下问题：AI原生软件工程团队究竟是什么，为什么我相信这种转变是真正不可避免的而不仅仅是一种时髦选择，以及我们需要学习什么才能成为AI原生工程师。

1、什么是AI原生？

我们通常不会停下来思考"测试驱动开发"或"云原生软件开发"这样的技术术语究竟意味着什么，但它们承载的分量比表面看起来要重得多。

当我们使用"X原生"这个术语时，我们并不是在暗示他们使用了X。相反，X是他们的思维基础，塑造着他们的思考方式，并围绕它组织一切。

我在软件行业待了足够长的时间，经历过几次这样的转变，我注意到它们在内部给人的感觉总是相同的：最初像一个可以安全忽略的流行词，然后像一个你或许应该了解的趋势，接着突然变成了大家都在其中游泳的水，而你是唯一还站在岸上的人。

我们现在正处于这样的一次转变之中，而即将被贴到一切事物上的新流行词就是"AI"。

2、在软件开发中使用AI不再是附加功能！

"Native"这个后缀比AI编程更古老。要理解它将走向何方，先看看它曾经在哪里会有所帮助。

原生（最初的含义）。 在任何前缀之前，"native code"只是指编译后直接在硬件上运行的代码，而不是解释执行或在虚拟机上运行的代码。

在软件领域，Native意味着"属于这里，自然地在这里运行，没有翻译层"。

那么，这就是将所有这些东西联系在一起的模式。

"AI原生"意味着AI是设计中心，而不是附加功能。

AI是一种默认，而不是一个功能——你从AI出发，而不是在方便时才去使用它。它是文化层面的，而不仅仅是技术层面的——它改变了人们做决策的方式，而不仅仅影响了他们安装哪些工具。而且不存在翻译层——团队不需要不断地在旧思维模型和新现实之间进行转换。

3、那么什么是AI原生软件工程团队？

AI原生软件工程团队是这样一支团队：AI——特别是当前一代的大语言模型和智能编程工具——是软件构建方式的设计中心。它不是某个人编辑器里的一个插件，也不是创新团队的试验项目；相反，AI作为基础组件支撑着整个流程。

这里有一个我经常提醒自己的小而重要的区别，因为它很容易被忽视。今天几乎所有团队都在使用AI。有人用Copilot自动补全代码行，有人将堆栈跟踪粘贴到聊天机器人中。这是AI辅助，这很好，但这不是一回事。AI辅助是一匹更快的马。AI原生是一辆汽车。

一个AI原生团队围绕以下假设设计其整个工作流程：一个能干的智能体是工作中的一等参与者。

🤖 智能体读取代码库、创建拉取请求、编写测试、运行测试、修复它们破坏的内容，并在真正需要时请求人类判断。

👨‍💻 人类同时将时间花在人类独特擅长的事情上，例如决定构建什么、为什么构建、将架构问题埋在哪里，以及智能体产出的东西是否真正正确和安全。

4、AI原生团队与传统团队

清楚两者之间的区别至关重要，因为说"我们也用AI"只是一个舒适的半真半假的说法，它会阻碍团队向前发展。

💾 在传统团队中，工程师编写代码，而AI（如果存在的话）自动补全代码行。工作单元是一个函数或一个文件。速度受限于人类打字和阅读的速度。测试和文档是事后才完成的任务，在压力下经常被跳过。新成员入职需要数周时间阅读代码以建立心智模型。知识存在于人们的头脑中，并在他们离开时流失。

🤖 在AI原生团队中，工程师进行指导、指定和审查，而智能体负责实施。工作单元是一个任务或整个工单。速度受限于人类做出决策和验证输出的速度。测试和文档作为正常循环的一部分被生成，因此它们更有可能实际存在。入职更快，因为你可以通过智能体对代码库提出疑问。知识越来越多地存在于书面化的上下文中——提示词、规格说明、CLAUDE.md风格的指令文件——这些文件教会智能体这个团队的工作方式，这意味着知识是可移植的，并且在人员更替时得以保留。

陷阱在于，一个使用Claude Code或Copilot的传统团队会发誓他们已经在这样做了。但他们没有。在以人为中心的工作流程上撒上AI是辅助，而不是原生。原生意味着如果AI消失，你会重新设计工作流程，因为当前的工作流程依赖于AI。

5、一个实际例子：两个团队，同一个工单

抽象概念可能相当棘手，所以让我带领你看看两个不同团队处理同一件工作的过程。工单内容是：

"为我们的公共API添加限速功能。可按客户层级配置，具有合理的默认值、可观测性和文档。"

💾 传统团队。 一位高级工程师在周一接手这个工单。他们花了一个上午阅读现有的中间件，以了解限速器可能在什么地方接入。他们草拟了一个设计，也许在Slack上给队友发消息询问使用哪个Redis集群。周二，他们编写限速器。周三，他们编写测试，发现了一个关于突发流量的边缘情况，然后重构。周四，他们编写文档并手动更新OpenAPI规范。周五，代码进入审查，有人发现按层级配置不是线程安全的，于是推迟到下周一。算下来，一位有经验的人花了一周时间，大部分时间花在围绕少数真正困难决策的机械性工作上。

🤖 AI原生团队。 同一位工程师打开工单，开始与一个已经拥有整个仓库上下文的智能编程工具进行对话。他们不是先写代码，而是先写意图。"这是工单。首先，探索一下我们的中间件是如何组织的，并提出两到三个限速器可以放置的位置及其权衡。"智能体读取代码库并返回选项。工程师做出架构决策——这是唯一真正需要一位理解系统未来的人来做的事情——然后说："采用中间件方式，使用现有的Redis客户端，这是我们的层级定义。"

智能体实施它，编写测试（包括突发流量边缘情况，因为工程师想到了要说"考虑突发和时钟偏差情况"），运行测试套件，看到两个失败，修复它们，并根据实际实现重新生成OpenAPI规范和文档。工程师审查一个干净的拉取请求——以审查一个能力强的初级工程师的工作的方式阅读它——发现一个命名问题和缺少的指标，要求修正这两点，然后合并。耗时：一个下午。艰难的决策仍然属于人类。围绕这些决策的一整周机械性劳动基本上消失了。

注意什么没有发生：工程师并没有停止思考。他们思考得更努力了，只是针对不同的事情——架构、值得提前说明的边缘情况，以及输出是否正确。

AI原生的转变并不会消除工程判断。它只是重新定位了它。

6、为什么AI原生很重要

主要原因在于吞吐量，但这是故事中最无趣的部分。更深层的转变在于工程师的一天由什么组成。

在AI原生团队中，"决策与审查"与"打字与管道工作"的比例发生了逆转。

你将有限的资源——昂贵的人类注意力——花在那些真正需要具备上下文和品味的头脑的工作上，然后委派其余的事情。

这也改变了团队的形态。

一个三人的AI原生团队可以可靠地承担过去需要八个人才能完成的工作，

不是因为任何人工作更长时间，而是因为每个人都在并行操作一个或多个智能体并审查其输出。瓶颈从编写代码转向了指定和验证代码，这意味着最有价值的技能变成了清晰的思维、良好的系统设计和严格的审查。

7、为什么这种转变是不可避免的

我对"不可避免"这个词持谨慎态度。这是人们在即将犯错之前使用的词。但我会尽可能诚实地论证，包括指出这个论点在哪些方面比炒作所暗示的要弱。

最强有力的论点是简单的经济学。当一个工程师借助智能体可以完成几个人的工作时，采用这种方式的团队获得的不是小优势，而是倍数级的优势。

在竞争激烈的市场中，持续的生产率倍数不会一直保持可选。

这与使版本控制变得非可选、然后是CI/CD非可选、再然后是云非可选是同样的动力。每一种曾经是"有了更好"的东西，都悄然变成了入场门槛，而拒绝跟进的人无法再在平等的条件下竞争。

第二个论点是工具的发展轨迹。这些工具最近跨越了一个真正的门槛——从建议代码到端到端完成任务（请阅读我关于AI编程的上一篇文章）。行业迅速接受了管理多步骤任务的智能工程平台，显示出清晰的行业转变。

第三个是代际因素。现在进入该领域的工程师从第一天起就在学习与智能体一起工作。对他们来说，这不是一个过渡——这就是软件的制作方式。默认标准正在我们脚下发生转变，无论任何个人是否决定跟上。

以下是我诚实的免责声明：方向上的不可避免并不等同于时间线上或每个细节上的不可避免。智能体仍然会产生幻觉，仍然会生成自信但错误的代码，仍然需要人工监督任何微妙的事情。

获胜的团队不是那些解雇了工程师并信任机器的团队。而是那些重组了工作方式，使优秀工程师能够有效监督智能体的团队。

终点对我来说是清晰的。但道路比主题演讲演示中所展示的要崎岖得多。

8、诚实的利与弊

❇️ 利是真实存在的。速度提高了，通常是非常显著的。测试和文档被编写出来，因为生成它们几乎免费，这悄然提升了质量。较小的团队可以尝试更大的事情。当新人能够以对话方式查询代码库时，入职速度加快了。还有一个被低估的方面：许多让工程师筋疲力尽的繁琐工作被移交出去，因此人们将更多时间花在有趣的部分上。

🔴 弊同样是真实存在的，我宁愿说出它们而不是假装不存在。存在真正的技能萎缩风险。如果你自己从不编写棘手的并发代码，你还能足够好地理解它以便在智能体微妙地出错时抓住它吗？审查只有在审查者自己能够写出代码的情况下才有效。存在信任与验证税——智能体产生看似合理的代码，但有时是自信地错误的，捕捉这些需要真正的专业知识，所以你实际上并没有节省高级工程师的判断力；你只是重新定向了它。存在安全和知识产权问题——哪些上下文发送到哪个模型，以及返回了什么。存在*"看起来完成了"陷阱*——一个看起来很干净的PR会让疲惫的审查者不经思考地批准某些微妙地错误的东西。而对于初级工程师来说，有一个难题：如果过去用来教会他们的机械性工作现在被自动化了，他们要如何爬上这份工作现在所需的判断力的阶梯？ 还没有人完全解决这个问题。

一个认真的AI原生团队不是忽视这些问题的团队。而是围绕这些问题建立实践的团队——强大的审查文化、关于智能体可以做什么和不能做什么的明确规则、有意识地投资保持人类的敏锐。

9、需要学习什么才能成为AI原生软件工程师？

那么，我们是软件工程师。这对我们的周一早晨到底意味着什么？

残酷的事实是，"能够编写代码"的价值正在下降，而"能够指导、指定和验证"的价值正在上升。

能够蓬勃发展的工程师不会是最快的打字员。而是最清晰的思考者和最敏锐的审查者。好消息是，无论如何，这些都是更好的、值得建立职业生涯的技能。以下是我真正建议的实际技能。

9.1 深入学习一个智能编程工具

选择当前的一个智能编程工具——Claude Code、Cursor、GitHub Copilot的智能体模式或类似工具——并超越"我试过一次"的阶段。学习它如何获取上下文，如何给它一个完整的任务而不是一行代码，以及如何设置项目指令文件以便它了解你的约定。这里的技能是真实的，而且并不明显。

💡 实践练习*:* 选择一个你通常需要一小时手工编码的小功能，完全通过智能体来驱动完成——探索、实现、测试和文档。注意它在哪些地方遇到困难以及你必须在哪些地方介入。这就是你新技能的地图。

9.2 真正擅长编写意图——"写提示词"，但实际上是写规格说明

瓶颈现在在于规格说明。模糊的意图导致不清晰的代码。学会精确地、提前地陈述目标、约束、边缘情况和验收标准。

💡 实践练习*:* 在你的下一个任务之前，编写一份你会交给智能体的规格说明——包括输入、输出、重要的边缘情况、"完成"意味着什么，以及在编写任何代码之前所需的一切。你会发现即使没有AI参与，这也使你成为更好的工程师，这本身就说明了一些问题。

9.3 成为世界级的审查者

这是正在悄然变得最重要且最常被忽视的技能。当智能体编写代码时，你的影响力完全在于发现哪里出了问题。学会批判性地、快速地阅读代码，发现看似合理但实际错误的地方，问"这里的失败模式是什么？"

💡 实践练习*:* 刻意审查AI生成的PR，就像它们是由一个聪明但过度自信的初级工程师编写的那样。寻找微妙的bug——差一错误、未处理的null、竞态条件、安全漏洞。训练你的直觉。

9.4 在基础知识上加倍下注。它们变得更重要了，而不是更不重要

这违反直觉，但我对此很有信心。要很好地指导和验证智能体，你需要比以前更强的系统设计、架构和领域知识，因为这种判断力现在是你主要的贡献。智能体处理语法；你处理整个事情是否连贯以及能否经得起现实的考验。不要因为"AI懂这门语言"而忽视你自己的基础知识。

9.5 学习智能体工作相关的周边管道技术

一些具体且可学习的东西包括：上下文如何到达模型以及上下文管理的基础知识（包括检索模式以及MCP等将智能体连接到系统的工具），如何编写教会智能体你团队约定的指令文件，以及如何将智能体接入CI/CD，使其输出在人工查看之前就自动经过测试和关卡。

💡 实践练习*:* 为你工作的一个仓库设置一个项目级指令文件——编码标准、架构说明、"总是做X，从不做Y"——然后观察智能体的输出有多大改善。那个文件就是你的规模化体现。

9.6 有意识地保持动手

考虑到技能萎缩的风险，时不时刻意地手写一些困难的东西。不是为了生产力，而是为了保持能够发现机器错误的肌肉记忆。

我所能想象的最强大的AI原生工程师是那些能够自己完成工作并选择委派的工程师，而不是那些不能完成而不得不委派的工程师。

如果要将以上六点压缩成一句话：停止优化你编写代码的速度，开始优化你决策、指定和验证的能力。 这才是真正的转变。打字从来就不是最有价值的部分。我们只是以前没有东西可以把它交出去而已。

10、结束语

AI原生相关的术语，如AI原生软件工程师或AI原生团队，想要告诉我们AI现在已经处于中心位置。成为一名AI原生工程师不是安装正确的扩展或学习编写巧妙的提示词。而是将你自己的设计中心从"我编写代码"转变为"我指导、指定和验证工作"，并建立这种转变所需的更深层次的判断力。这样做的工程师不会被AI取代。他们将是被AI原生团队围绕构建的核心人物。

原文链接: How to become an AI-Native Software Engineer?

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