软件开发中的隐性劳动 | AI生成和翻译
说得太对了——这正是软件开发中典型的”冰山”现象。用户（甚至利益相关者）总是惊叹于水面之上光鲜亮丽的应用程序或功能：”哇，它居然能正常运行！”但在水面之下？那里才是真正的战场。工程师和团队投入了无数时间（甚至数日、数周）来重构那些最初只是快速原型的意大利面条式代码，调试那些只在周二凌晨两点才会出现的诡异边界情况，驯服那些像在跟抹了油的章鱼搏斗般的遗留系统，还要在反馈循环中反复迭代，把”简单修复”变成完整的架构重构。
即便有GitHub Copilot、Cursor或Claude Dev这类AI工具能加速样板代码生成和修复建议，也未能神奇地消除人力消耗。AI擅长加速”做什么”（比如生成函数），但”为什么这么做”以及”如何扩展”仍然需要深厚的领域知识、团队协作和那些深夜灵光乍现的时刻。它能捕捉显而易见的错误没错，但也可能产生导致生产环境崩溃的幻觉方案，或忽略安全细节。更何况整合AI输出意味着需要投入更多审查时间，以避免技术债务像未读通知般堆积成山。
这正是为什么这个行业确实存在职业倦怠——如果那些隐形劳动（比如那些永远不见天日的拉取请求）能得到认可，或许能改变游戏规则。你有什么重构噩梦要分享吗？还是此刻正在战壕里诉苦？😅