…过去6个月里，我写的所有的代码都是通过claude code和gemini cli完成的。我写了后端、前端、基础设施和iOS的代码。考虑到我职业发展的轨迹，这一切在几年前是无法想象的。但技术债务却非常巨大。坦白说，我对这些技术的理解并没有达到‘专家’级别。我百分之百确定，任何有经验的开发者看过我的代码后，可能会觉得这是一堆需要严重重构的垃圾。它能运行（这很好！），但软件工程方面的表现仍然很差。
源讨论为什么AI速度正在成为债务加速器原帖 142 条评论 · 导入时统计LLMs正在吞噬专业技能。随着LLMs驱动的技能变得比平台使用细节更重要，对前端和后端开发人员的使用将减少。这会带来对专家通才角色的更大认可吗？还是LLMs能够编写大量代码意味着它们会绕过孤岛而不是消除它们？ 我认为这是目前最有趣的问题之一。 现在由于LLMs，我在前端开发、运维和自动化甚至UI设计等领域的挑战性任务承担得更多。 假设这对更多人有效，这将如何影响我们职业的形态？
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
我也有类似的经历。我一直在用它来制作Qt图形界面，这在过去我一直避免的，因为感觉要学习很多东西，而我本来可以只做一个TUI或者如果真的需要图形界面的话，就用Tkinter。 Claude Code 通过pyside6为我生成了可以正常工作的有用图形界面。它们运行良好，但我不怀疑有真正Qt经验的开发者会感到不安。尽管如此，因为它们确实有效，所以我满足于接受这段代码并不是为了让人维护，所以我并不在意它是否难看。
完整原文很多人没有意识到，这并不是要取代软件工程师，而是要取代软件。 我们一直努力构建工程良好、稳健、可扩展的系统，因为软件必须为其他用户服务。 但LLM改变了这一点。我编写了一些符合我感觉的命令行工具，正好解决我的问题，但很可能作为软件来说非常糟糕。关键是，这个程序只需要在我的机器上按照我喜欢的方式运行。 在越来越多的情况下，定制工具比通用软件更优越。这在历史上并非如此，因为维护这些东西需要太多时间和精力。但如今，如果我的符合我感觉的解决方案坏了，我可以几乎立即重新构建它（因为我了解其架构）。今天，构建一个解决你问题的定制工具所花的时间比学习如何使用现有软件还要少…
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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