最近发现了一个很有意思的现象，越来越多人拿着 AI 写出来的代码找我，问我能不能帮他们把这些东西变成真正能用的产品。

这些人通常不是技术背景，可能是律师、销售或者其他领域的专业人士。他们有好点子，也用上了最新的 AI 工具，甚至真的把一个看起来能跑的 demo 做出来了。

但到了某个节点，他们就卡住了，然后开始满世界找技术合伙人或者 CTO。

这让我想到一个问题：如果 AI 真的能完全取代软件工程师，为什么这些人还需要我们？

我也一直用 AI 辅助写代码，也看了很多别人的演示。慢慢地我意识到一件事：AI 确实会写代码，但它造不出软件。 这两者之间有条很深的鸿沟。

写代码其实不难，解决一个个独立的、定义清晰的小问题，现在的 AI 已经做得很好了。但软件工程难的从来不是这个。

真正的挑战是当你要把 demo 变成产品的时候，你得同时处理几百个这样的小问题，还要让整个系统保持可维护、可扩展。

这就是那些人找上门来的根本原因。他们能用 AI 快速搭出一个功能演示，但要让它变成真正能上线运行的产品，就完全是另一回事了。

我看过他们发来的代码，说实话，所谓的"让它变得可以上线"，基本上就是推倒重来的意思。

不是代码写得不对，而是整个结构、集成方式、长期维护的考量，这些东西根本就不在那些代码里。

软件工程师的核心工作其实是管理复杂度。

一个真正的生产系统做的事情，单独拆开看都不复杂，但要同时做好几百件简单的事，还要让它们协同工作，这才是真正考验人的地方。

我也不知道为什么 AI 现在还做不到这一点，可能这就是这个职业的本质吧。但至少现在，这条线还是很清晰的：

AI 能帮你写代码，但把代码变成软件，还是得靠人。

工具在进化，但有些能力的门槛，并没有因此降低。