我们开始考核 AI 代码入库率了

有小伙伴在群里 @松哥，说松哥好长时间没写技术文章了。

是呀，有时候周末坐在电脑前，想写点技术文章，但是不知道写啥。现在 AI 这么方便，纯粹的技术文章、源码分析等等，似乎都没有啥意义了，对开发者来说，真的还需要去学这些框架的源码吗？我时常怀疑。

对松哥来说，这一类的技术文章，AI 也能写，可能还写的更好，特别是还可以做一些针对性的调教，让读者不易察觉这是 AI 写的。但是时间久了，市场被破坏了，读者也不管是 AI 写的还是人写的，都不看了。

所以我也挺迷茫的，干脆就不写了。

老实说，AI 的冲击确实挺大。就说说我们部门几个变化。

一个就是公司开始考核每个开发人员的 AI 代码入库率，考核每个开发团队、部门、中心，横向对比各自的 AI 代码入库率，入库率不达标被通报，强行要求所有开发团队使用 AI Coding。不过比较好的一点是公司有大模型团队，有自己部署模型，所以不存在 token 费用问题，不需要开发同事自带 token 进组。

另一个就是今年的 AI 导向，你想在领导面前做出成绩，常规系统的开发、运营你只要不出问题就行，但是这无法让你出彩，想做的好，必须要从 AI 方面下功夫，你用 AI 解决了一个什么问题，你用 AI 怎么帮自己提效，怎么帮团队提效，整体导向就是这样，所有人都要在这个事情上面花心思、花功夫。公司提供了 AI 平台和生态，但是具体怎么玩，需要各个团队自己思考，这年头，好的 AI 场景真的是超级稀缺的资源。我这里说的好是真的能解决业务问题的那种好，不是我们平时在网上看到的一堆华而不实的 AI 使用场景案例，很多案例我觉得讲起来高大上，实际上解决的问题非常有限。

今年越来越感觉到，技术牛逼不再重要，技术够用，能熟练进行 AI Coding 就行，在 AI Coding 这个大趋势下，架构设计、业务理解力、流程拉通能力可能更重要。