最近我一直在思考一个问题：当AI能够生成大部分代码时，我们开发者到底在做什么？答案可能让很多人意外：我们正在从编写代码逻辑转向设计情境工程。
想象一下，十年前的程序员需要记住各种语法规则和算法细节，而现在，我们更多时候是在思考“如何让AI理解我想要什么”。这种转变不仅仅是工具的变化，更是整个思维模式的革命性重构。
记得去年我参与的一个项目，团队里有位刚毕业的实习生。他代码写得一般，但特别擅长用清晰的描述让AI生成高质量的代码。结果呢？他的产出效率比一些资深工程师还高。这件事让我深刻意识到：未来的核心竞争力，可能不再是写代码的能力，而是定义问题和描述情境的能力。
在传统的软件开发中，我们关注的是if-else逻辑、循环结构、算法复杂度。但在AI编程时代，这些底层逻辑正在被封装。就像开车不再需要了解发动机原理一样，编程也不再需要深入每一行代码的细节。取而代之的是，我们需要学会如何与AI“对话”，如何构建清晰的情境描述，让AI准确理解我们的意图。
这让我想起麦肯锡的金字塔原理：从核心问题出发，层层分解，直到可以执行的层面。在情境工程中，我们做的正是类似的事情——从业务目标开始，逐步细化到AI可以理解和执行的具体指令。
以我最近做的电商推荐系统为例。以前我需要思考用户画像算法、协同过滤模型这些技术细节。现在呢？我把精力放在定义“什么样的用户需要什么样的推荐”这个情境上。通过精确描述业务规则、用户行为模式、商品关联关系，AI就能生成相应的推荐逻辑。
但这并不意味着编程变得简单了。恰恰相反，情境工程对开发者的要求更高了。你需要：
第一，具备系统思维能力，能够从业务目标到技术实现建立清晰的逻辑链条；
第二，拥有同理心，既要理解业务需求，也要理解AI的“思维方式”；
第三，掌握抽象和具体之间的平衡，既不能描述得太空泛，也不能陷入技术细节。
斯坦福大学人机交互实验室的一项研究显示，优秀的AI协作者往往具备更强的“意图表达能力”——他们能够用清晰、准确的语言描述复杂问题，这种能力甚至比编程技能本身更重要。
那么，如何提升情境工程能力呢？我的经验是：多练习、多反思。每次与AI协作后，都要思考：我的描述是否足够清晰？AI的理解是否准确？哪些地方可以改进？这个过程就像训练肌肉记忆一样，需要持续不断地练习。
现在，当我看到团队里的年轻开发者还在纠结某个语法细节时，我总会提醒他们：抬起头来，看看更大的图景。代码会过时，语法会改变，但定义问题、描述情境的能力，才是真正持久的竞争力。
说到这里，我不禁想问：当AI能够完成大部分编码工作时，你准备好成为那个定义“做什么”而不是“怎么做”的人了吗？