在 AI 时代，什么是“资深”？

我在这个行业已经工作了二十年。我过去习惯用技术深度和系统掌控力来定义资深程度。我能发现网络循环中的深层 Bug，或者修复数据库膨胀问题。这需要了解硬件、软件和网络是如何交互的。

AI 改变了这一切。有些人认为现在的资深意味着写出好的提示词（prompts）。这是错误的。提示词工程仅仅是表象。

AI 处理重复性任务。它编写样板代码，创建简单的测试，并在几分钟内总结日志。这让你能够腾出精力，去关注“为什么”和“做什么”。

AI 时代的真正资深取决于三件事：

  • 对复杂工作流的经验。
  • 管理权衡（trade-offs）的能力。
  • 对业务背景的理解。

AI 可以为工厂建议一条优化路径。但它无法知道机器是否坏了，或者工人是否在休假。它提供的是数学上的答案，但缺乏对现实世界的感知。

资深意味着知道说“是”或“否”的代价。这意味着理解你为什么要使用某种特定的模式，或者理解最终一致性（eventual consistency）带来的风险。AI 不会自动给你这些答案。

软件架构不仅仅关乎代码。真正的架构存在于组织的工作流之中。AI 可以加速这些工作流，但你必须设计它们以满足业务需求。

你最大的错误不会是编码错误。而是盲目信任 AI 方案而没有检查现实世界的约束条件。盲目遵循 AI 的建议会忽略数据完整性、幂等性（idempotency）以及人为因素。

AI 分析数据。而你必须解读人类行为和公司政策。

真正的资深头衔属于那些能将技术与业务现实相结合的人。利用 AI 为你从未见过的问题构建可持续的解决方案。

你认为当今定义资深专业人士的技能是什么？

Source: https://dev.to/merbayerp/what-does-it-mean-to-be-senior-in-the-age-of-ai-4117

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi