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如何做好一个技术专家 深夜,一位开发者面对满屏传统代码苦笑,而另一位开发者正指挥着几个AI“数字员工”协同工作,这不仅是两种工作状态,更是技术专家与即将被淘汰者的分水岭。 “未来的软件开发,不再是写代码,而是组装大脑。”资深技术专家黎跃春的警示正成为现实。随着AI智能体技术进入爆发期,纯代码能力正在被AI平权,而驾驭AI工作流将成为2026年技术专家的核心竞争力。 01 角色重塑:从码农到“AI教练” 过去一年,编程世界正在经历一场根本性变革。那些仅仅是代码执行者的角色正逐渐被AI工具取代,而定义问题、设计流程和审查AI产出的能力却越发稀缺。 技术专家正在经历从“代码编写者”向 “AI工作流架构师” 的转变。这要求开发者不再只是解决技术难题,更要学会如何将复杂问题分解为AI能够理解和执行的任务流程。 开发者的核心价值点已经从写出高效的代码,转向能够清晰定义问题、约束AI思考路径、评估AI产出的质量。 02 认知重构:Prompt即代码的时代 对许多开发者而言,对AI的理解仍然停留在“调戏ChatGPT”阶段。但资深专家们明确指出:Prompt Engineering本质上是一种高级编程语言。 在AI智能体时代,有效的提示词不是随意提问,而是需要结构化、具备明确约束条件的指令集合。就像传统编程语言有语法和最佳实践,提示词工程也形成了自己的方法论。 优秀的开发者开始使用Markdown、JSON等结构化语言来规范AI的思考路径,减少其输出的随机性和不稳定性。这是AI智能体运用工程师的基本功,也是转型的第一步。 03 工具箱升级:从硬编码到工作流编排 转型路径中的第一阶段是掌握AI原生工具。低代码平台如Coze、Dify等正在改变开发方式。它们允许开发者通过可视化方式设计工作流,将复杂的任务自动化。 例如,通过Coze搭建一个 “技术博客生成器” ,只需设计好工作流程:输入关键词→自动搜索最新技术文档→调用大模型总结→推送到目标平台。整个过程无需编写一行代码。 这种转变要求开发者的重心从“造轮子”转向设计高效的工作流程。工具在变,但系统思维的价值正在飙升。 04 硬核护城河:当低代码不够用 然而,仅靠拖拉拽无法构建职业生涯的长期竞争力。当业务逻辑复杂到低代码平台无法处理时,Python与LangChain等高级技术栈就成为了必要技能。 掌握RAG(检索增强生成)技术
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