工程化

这些插件也许你都听过 Openspec speckit prd everything-claude-code superpower 火一个我安装一个，以至于我的claude code变得十分臃肿。发送一个你好，需要消耗xxxtoken 而且命中率越来越低了。当我只安装了superpower时，

我捋一下我的个人使用场景 项目持续迭代开发【从0到1，需求变更，bug修复】 临时小算法小工具 写文档

发送了一个任务，你并没有轻松，需要守在AI面前，点击确认，纠正一些明显的错误。工作效率并没有提高多少。还搞得心烦意乱，消耗人的心力。

即使你开启最高权限。给到一个大需求后。看起来，claude code是会调用explore subaents 然后调用Planer subaents。确定任务后调用/task命令，开启agent teams。最后结果怎么样呢。大概率第一步启动服务就会报错。解决了错误后，按照早就在文档中写好的验收标准来进行测试，发现界面好像实现了，背后的功能一个没通。界面设计更别谈美感和交互了。最后忍住即将爆发的心情，打开代码一看，差点晕过去，伪代码一大堆，要命啊。

当我真正把这个框架搭建起来，成功长循环跑了一天，看到结果时真的很兴奋。因为最后生成的结果偏离度很小，代码也很规范，验收标准完全扶符合。

经历过了才知道，AI生成代码并没有想象中那么强大，要使用最前沿的模型，极其复杂的工程化，以及本身就具备了的工程经验、架构见解、编码能力。相互作用下，才能提高开发效率，更快的做出可能超越自己原本能力的东西

随后又是失落，从公司角度出发，将不会为了我的技术实力而买单，基本工资配上token。就能完成项目交付。在老板眼里更是夸张，AI已经能提升为数字员工了，而不是辅助工具。大有裁员和压工资的情况出现。而我只是一个刚工作一年的小卡拉米，在一个产品思维和架构经验更重要的时代，想要通过技术成长来获得收入的提升，似乎希望渺茫。

当然也有人说，开发的范式变了，但是解决问题的能力依旧值钱。但是，社会上的市场竞争、权力斗争、前沿发展等问题我甚至看都看不到，更别说参与了。技术深度上更是没有需要我来解决的问题，毕竟十几年的计算机存量人才市场，经验老道的人多了去了。