AI来临，我的觉醒时刻
2024年8月，我第一次尝到AI的甜头，在我们物流运输管理系统的技术微信群中，客户问题的“死循环”一直是个难题。由于工作时间差异和响应不及时，我们不得不安排技术人员24小时待命。直到我用 **FastGPT** 搭建了一个知识库，并通过微信机器人实现自动回复，问题才迎刃而解。结果如何？解决了重复问题的多次回复，也解决了周六、周日不能及时进行系统技术支持的痛点。
2025年，DeepSeek引爆全网，于是夜晚我开始疯狂实验和编写使用教程：将 DeepSeek接入WPS，体验高效办公；用 DeepSeek+Kimi 生成PPT，效率提升显著； 结合 DeepSeek+即梦AI 生成绘图，创作出高质量内容。**这些尝试不仅大幅提升了我的工作效率，还通过推文帮助了行业外的其他人，同时收获了关注用户的一致好评。**
但狂欢背后，焦虑如影随形。
当AI开始写代码，我们存在的意义是什么？
技术人的价值锚点正在被连根拔起：
- 代码层面：AI重构代码比你规范，自动补全比你手快，Debug比你精准。
- 方案交付：客户说“AI做的PPT比你们设计的更有创意”。
- 经验壁垒：你引以为傲的“十年踩坑经验”，不过是AI训练的养料。
最可怕的是——AI不需要资历。它一夜之间就能吸收我们十几年积累的编码规范、设计模式、架构方法论。
我们这群靠“技术经验”吃饭的人，难道要沦为AI的人工校对员？
从CRUD工具人到AI指挥官的转型
2025年，我给自己定了条铁律，所有重复性劳动，尝试用AI重构。未来，技术人的生存法则(个人观点)，它们源于对自身与行业的深刻思考：
- 做AI的指挥官，而非操作工。学习提示词工程，掌握让AI听懂人话的核心技能。
- 转型解决方案师，死磕从0到1。AI能轻松处理标准化需求，但复杂场景的问题定义仍需我们。
- 深耕垂直领域，借助AI实现从1到N的跨越。深耕垂直领域，成为最懂业务的AI调教师，逐一击破行业痛点，让AI真正赋能客户，驱动业务增长。
——这才是我们的战场，具体路径：CRUD工程师 → AI工具专家 → 领域提示词工程师 → AI解决方案师。
放弃那个手艺人
技术史上每次生产力革命，都会淘汰一批不愿松手的匠人：当AI能写代码，我们就去解决“如何让AI写出更适配业务的代码”；当AI会做PPT，我们就专攻“如何用AI把客户模糊需求转化为精准方案”。
记住：AI不是来抢饭碗的，它是来帮我们砸碎旧饭碗的。那些曾让我们骄傲的技术经验，终将成为喂养AI的燃料。而我们要做的，是站在AI的肩膀上，去探索AI+应用的无限可能，迈向那片星辰大海。
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