原以为转AI开发提效了，实际更忙了...

鹿Sir上线，见字如面。

上个月，鹿Sir加入了公司AI创新中心。

翻开月考勤记录，加班超80小时（20点起算那种）。但奇怪的是，我并不觉得累——至少不是以前那种累。

以前：身心俱疲的古法编程

说实话，干后端/架构这么多年，我早就习惯了加班。

以前做业务开发，每天的工作节奏是这样的：早上对齐需求，上午赶接口，下午修Bug，晚上部署上线。周而复始，像一台精密但枯燥的机器。

那时候满脑子想的都是架构设计——怎么分层、怎么解耦、怎么用DDD把业务逻辑梳理清楚。偶尔有点空闲，就琢磨着沉淀个DDD4j基础框架，让团队少写点重复代码。

但说实话，视野很窄。我只关心后端这一亩三分地，产品逻辑是产品经理的事，前端交互是前端的事，测试验收是测试的事。我把自己活成了一个专业的"螺丝钉"。

加班是常态，但那种累是身心俱疲的。你知道自己在重复，你知道明天还是一样，但你停不下来。

现在：身累心不累的AI探索

转到AI开发之后，加班更多了。

80小时，放在以前我会崩溃。但现在，我竟然觉得还能接受。

因为做的事情完全不一样了。

以前写业务代码，现在写skill。以前对接口文档，现在写AI业务逻辑。以前琢磨怎么把CRUD写得优雅，现在思考怎么让Agent理解业务、怎么设计工作流、怎么沉淀知识让AI快速上手。

这种忙，是探索的忙，是学习的忙，是每天都在面对新问题的忙。

从螺丝钉到全能选手

最大的变化是视角。

以前写业务，我只管后端。需求来了，我看看接口定义，想想数据库表结构，然后就开始写代码。产品为什么要这个功能？前端怎么展示？测试怎么验证？我不关心，也轮不到我关心。

现在不一样了。写一个AI功能，你得从头到尾想清楚：需求怎么理解、产品怎么设计、前后端怎么配合、测试怎么闭环、最后怎么交付。而且过程中还要不断沉淀经验——这个场景AI容易出错，那个边界条件要特殊处理，这些都要写成文档、做成skill，让团队能快速复用。

你不再是一个后端工程师，你是一个能直接接老板的活，从需求到交付给业务方的全能选手。

从DDD到Agent工作流

技术栈也在变。

以前满脑子都是DDD——领域模型、聚合根、仓储模式。现在想的是Agent开发流程——是用SuperPowers的脑暴，还是GSD的目标导向，还是OpenSpec的规范驱动？

以前写代码之前，先画领域模型图。现在写代码之前，先设计Agent工作流——哪些任务给AI做，哪些必须人工确认，怎么拆解任务、怎么管理状态、怎么处理异常。

这种转变，不是简单的工具替换，是思维方式的彻底重构。

从给人看的WIKI到给AI看的WIKI

还有一个有趣的变化：WIKI的受众变了。

以前写WIKI，是写给团队看的。最佳实践、架构设计、踩坑记录，偶尔分享给团队，传授一下经验。写得再详细，也是给人读的。

现在写WIKI，是写给Agent看的。

你要把业务规则写得足够清晰，让AI能快速定位代码逻辑；你要把边界条件描述得足够完整，让AI不会踩坑；你要把项目结构梳理得足够清楚，让AI能在海量代码里找到该改哪里。

这不是简单的文档工作，这是在训练AI理解你的业务。写得好不好，直接决定AI能不能帮上忙。

时代真的变了

最直观的感受是招聘市场。

以前面试后端，聊的是八股文——JVM原理、MySQL索引、Redis缓存、分布式事务。现在面试AI开发，看的是AI创新能力——你做过什么skill？怎么设计Agent工作流？怎么让AI理解复杂业务？

AI确实能让编程更平民化，甚至我表哥完全没接触过编程，告诉他可以用Qoder完成他的需求，给他一些方向，他也能整上一整，自己写个软件。

以前优秀团队发奖金，是百元千元地发。现在有些团队只发词元——你用了多少token，完成了多少任务，直接量化，能用好AI的同学值得分配更多。

以前公司接入AI，可能要折腾一两年。现在短短3、4个月，一个业务线就能全面AI化。

风向完全变了。

写在最后

转了AI开发，确实更忙了。

但这种忙，和以前的忙不一样。以前是重复的累，现在是探索的累；以前是被迫的卷，现在是主动的学；以前是螺丝钉的无力，现在是创造者的兴奋。

我不知道这条路能走多远，但至少现在，我觉得方向是对的。

如果你也在转型AI的路上，共勉。