软件工程，为什么总在寻找万能工程师？

在 7 月 31 日 ToB AI 产研大会北京场，Agents 特区发起人马工抛出了一个很尖锐的判断。

他说，今天的软件工程行业，甚至不配称为真正的「工程」，很多团队从事的依然是软件作坊式生产。

这话听着有点刺耳，但看完这段视频，你会发现他质疑的并不是程序员的能力，而是整个行业长期以来的分工方式。

在建筑行业，设计和施工是两种边界清晰的工作。建筑师负责分析需求，确定要建的是商场、宾馆还是住宅。设计完成以后，再由土木工程团队负责施工。

没人会要求一个人既画建筑图纸，又到工地搬砖。

可到了软件行业，这两类工作却经常被塞给同一个团队，甚至同一个人。

老板希望程序员懂行业、懂客户、懂需求，还要会写代码、估成本、保交付。找不到这样的人，就开始感叹市场上缺少复合型人才。

但马工认为，所谓万能工程师，从一开始就是一种不正确的期待。

一套软件系统的诞生，至少包含两种完全不同的工作。

一种是探索产品，处理业务中的不确定性，弄清楚系统到底为谁服务、解决什么问题。另一种是建设系统，把已经明确的需求转化为代码、成本和可交付的工程成果。

Neuters

以前，这两件事混在一起，已经让不少软件项目的质量变得不可控。现在 AI Coding 进入研发团队，如果需求、产品和工程的边界依然模糊，AI 只会让混乱跑得更快。

所以，AI 进入软件研发以后，真正需要重新设计的，可能不只是工具和流程，还有整个产研团队的分工方式。

这也是崔牛会持续举办 ToB AI 产研大会的原因。

我们希望把那些已经走进真实项目、真实团队和真实交付现场的人聚到一起，聊一聊 AI 究竟怎样进入需求、研发、测试和交付，而不是只停留在个人工具体验和 Demo 演示里。

8 月 26 日，崔牛会 ToB AI 产研大会将来到深圳。

金山办公、小鹅通、蓝凌、EC 等成熟软件企业的产研负责人和 CTO，将结合真实项目，分享团队正在经历的问题、踩过的坑，以及正在形成的解决方案。

如果你也在思考 AI 时代的产品研发、团队协作和交付质量，欢迎来到深圳，和我们一起把这些问题聊得更深一点

宙世代