情况变了,大厂"牛马",被迫用AI......

2026-04-03 | 来源: 定焦One | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

但去年底开始，公司把Kiro定为公司“推荐的AI原生开发工具”，并且定了指标：年底前，80%的工程师每周使用Kiro。

最开始说是为了让大家在项目里顺手把工具用起来，但没过多久，内部就上线了一个追踪员工AI使用频率的系统。谁在用、谁没怎么用，后台都能看出来。

最让我们头疼的是，Kiro不太好用。写样板代码、测试、接口适配还行；但一旦牵涉到调用链、状态处理或者部署约束，它生成的代码就经常只是个半成品。所以，大量工程师要求改用Claude Code，认为Kiro不适合高复杂度的工程判断。

大家对AI生成的代码不放心是有原因的，去年底，公司有个团队就因为跑Kiro出了个不小的事故。事故之后，AI参与的代码变更审批明显收紧了。

但我还是会觉得有点恍惚。那些踏踏实实钻研底层逻辑、手动优化核心代码的人，在追踪系统上不够活跃；反而是那些频繁调试提示词的人，成了“积极拥抱新技术”的典型。

我原本以为，工程师的价值是处理那些真正复杂的问题。可现在很多时候，我负责写提示词、盯生成结果、补它留下来的坑。我最担心的不是工作方式变了，而是长期这样下去，自己从零实现、排查复杂问题的能力，会一点点退化。

全员写Skills，

等于自己“干掉”自己

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作为一名后端程序员，我从去年开始就已经在工作中高频使用AI了，用的比较多的是内部的无代码编程工具。

今年春节前后，公司整体的AI应用氛围突然变得非常激进。现在，全部员工都能在系统里看到自己每天消耗了多少Token，我的直属领导对我说的最多的一句话就是“这个事儿可以用AI试一试。”

目前公司没有明确的Token消耗考核，但是每个部门有各自的考核标准。

具体到我所在的部门，近期鼓励全员写Skills，要求大家对日常的工作经验、工作流程、技术细节以及常见问题进行全面盘点，然后文档化、Skills化。

Leader主要看两个指标：用公司内部“龙虾”工具每天的Token消耗量，以及Skills的产出量，对于后者，部门甚至有非常明确的考核指标，每周强制要求产出。

不仅如此，目前部门里50%的开发需求，被强制要求由Agent生成，这意味着，产品、开发、测试环节被直接跳过，要求用“龙虾”实现端到端的产出。

这个50%的比例还会在年内逐步提升，目标是到2026年底争取实现全自动化。

Token使用成本方面，我们部门技术序列目前Claude Opus的Token管够，不强制使用内部工具。但大部分部门Opus的额度有限，超出部分要自费，使用内部工具和自家模型的Token没有限制。