最近读了吴恩达最新的X.com帖子 -- AI Engineering Skills Map: Shaping the build1，让我这个10+年工程师对自己的职业生涯感到焦虑。
其核心就是一句话：在AI时代的优秀软件工程师需要从“实现把别人定义好的需求”的角色走出来，开始参与定义“做什么，怎么做，做到什么程度”。
吴恩达把这个角色浓缩成了“shape the build”。
AI时代的编程工具爆发导致代码本身的生成成本趋近于零。主动构建整个过程成为了拉开差距的首要工具。因为有了AI工具，工程师可以自己快速验证想法、做 prototype、做 MVP、拿反馈、改产品，而不需要每一步都等待其他角色先完成工作。
我认为AI时代的工程师的定位可以用下面这个公式来形容（而且以后很可能会进一步变化）：
AI Engineer = Engineering × Product Sense × Communication × Agency
甚至我觉得吴恩达这篇文章隐含了一个更大的判断：未来工程师的价值会逐渐从 “生产代码” 转向 “判断什么值得被生产”。
当产品 设计 和工程的边界从变得模糊到被打破，所有参与者的行动不再受自己的能力边界约束，判断、取舍、用户理解、ownership 和方向感反而会越来越贵。
尤其作为最接近“代码”的工程师，需要能够推进“构建循环”，真正主导项目和产品的迭代进度。这一点在AI时代将是第一个底层核心壁垒能力。尽管我还在努力朝着成为 all-around 优秀工程师的方向努力着，“软件工程师”这个看似即将成为历史的职业让我不得不对未来感到焦虑。
Plus： 这个帖子结尾的 DeepLearning.AI 广告真是猝不及防啊。还好吴老师用心良苦的文章能提醒我要努力继续学习。