在AI时代，每个程序员都活成了自己最讨厌的那种Team Leader|优普丰赋能企业AI落地

一、那个发誓”绝不变成他”的人

前两天刷到一条帖子，看完我坐在椅子上愣了三分钟。

帖子很朴素，列了 7 条”程序员变成自己最讨厌的那种 team leader”的标准症状。我一条一条读，越读越不对劲——

不是因为陌生。

是因为每一条都像在照镜子。

我们这代程序员，从入行第一天起就被各种”领导力糟粕”耳濡目染过：

• “那个 leader 半年不写代码，凭什么指手画脚？”
• “PRD 写得稀烂还天天催进度，出了问题就甩锅”
• “PR 看都不看就 Approve，连 diff 都懒得滚一下”
• “新人被他骂哭三次了，他自己连 git rebase 都不会”

我们曾经在工位上、午饭时、复盘会后，立下过多少铮铮誓言：

“我以后要是当了 manager，绝不这样。”

然后呢？

2023 年，ChatGPT 来了。 2024 年，Cursor 来了。 2025 年，Claude Code 来了。 2026 年，连 PRD 都不用人写了。

我们没有等到当 manager 的那天——AI 直接替我们提前完成了转型。

那条帖子总结得精辟，我把它转写一遍，并附上一点”我亲眼见过 / 我自己干过”的注解。

如果你读着读着也像我一样”坐立不安”——恭喜你，这篇不是写给 manager 的，是写给你的。

二、7 张”AI 时代病”的精准 CT

① 半年不写一行代码，编程能力严重退化，还自诩”我也是搞技术的”

“搞技术的”——这四个字现在基本等于”搞过技术的”。

打开你最近一个月的 git log，git log –author=”你自己”，是不是有几次作者名出现次数 < 5？再看看 commit message，是不是清一色的”wip”、”fix”、”feat: 优化一下”？

上周我让一个三年经验的后端同事，徒手写一个 LRU Cache。 他憋了 15 分钟，最后说：

“我让 Claude 写一个吧，半分钟。”

我问他：”你还能闭着眼睛写出单例模式吗？” 他沉默了三秒，说：”我可以让 AI 给我写出 5 种实现，挑一个。”

这不叫”搞技术的”，这叫”搞 AI 技术的”。

更扎心的是——我问他 LRU 的 Get 时间复杂度，他想了想说”应该是 O(n) 吧”。 错了。是 O(1)。 然后他用 AI 验证了一下，确认”哦，对的，O(1) 哈希 + 双向链表”。

我们这一代，正在变成”AI 的肉喇叭”——AI 说什么，我们就转述什么。

② 开会的时候把一线开发干的活全说成是自己的，连自己的汇报材料都是让别人总结的

这个病最隐蔽，而且是 AI 时代独有的。

以前老板要 PUA 你好歹还得先认识你，现在：

• 周一 Scrum站立会，你负责的部分是 ChatGPT 帮你写的；
• 周三技术分享会，你的方案是 Claude 帮你 review 的；
• 月底部门 OKR review，你的 PPT 是让实习生帮你排的版；
• 季度战略会，你”展示”的那套架构是下属设计的，你连”为什么用 Postgres 不用 MySQL”都答不上来。

最有意思的是——你还自我感觉良好。

因为在 AI 帮你写的报告里，你是一个”技术深度扎实、推动力强、沟通高效”的工程师。 在 AI 帮你润色的述职里，你是一个”具有系统思维、能带兵打仗”的技术 leader。 你照着念，念得还挺像那么回事。

直到有一天，老板现场追问一个细节。

空气突然安静。

你脸上的表情，被全组 17 个人看得清清楚楚。

“AI 帮我们写 PPT 的时候，从来不会提醒我们：这个人其实没参与过这个项目。”

③ 瞎 JB 指挥，出了问题就甩锅说是下面没执行好

这一条，是 AI 给所有人的”权力幻觉”。

AI 让一个人看起来像一个 leader。 它不让他真正成为一个 leader。

所以你就出现这种症状：

• 需求没想清楚就催进度：”我让 AI 评估过，这个两周能做完。”
• 方案评审时只会说”AI 建议这么做”——AI 是你的 leader，你是 AI 的传话筒。
• 出了线上事故，凌晨 3 点的复盘邮件第一句是”经过排查，根因是 SRE 同学未按预案执行”。
• 老板问”这个架构你当时 review 过吗”，你立刻甩锅”我 prompt 写得可能不够细，回头我优化一下 prompt 模板”。

最经典的甩锅话术已经进化到 2.0 版本了：

1.0 版：”他执行不到位。” 2.0 版：”我 prompt 写得不够精确。”

1.0 甩的是下属，2.0 甩的是 AI。 本质上，都是甩的别人。

④ 不了解项目具体情况，只会提”单测加了没”、”性能还要优化”、”文档要沉淀一下”这类空洞的要求

这条我太熟了。AI 时代最伟大的一项发明，不是 Transformer，是”一键三连金句”：

“单测、性能、文档。

“任何 review 会上，你只要把这三件套甩出来，永远不会错：

• 加了单测 = 你重视质量
• 性能要优化 = 你关注用户体验
• 文档要沉淀 = 你在乎团队成长

至于具体加哪些单测、哪个接口要优化到多少 QPS、文档要沉淀到哪个 wiki 路径——

这是细节。细节是要命的。细节不是 leader 该关心的。

哦对了，这种话术还特别防 PUA。 因为下属如果反驳，他会显得”格局不够”。 如果照做，你可以随时补一句”我是从方向上把关的，你执行的时候要带脑子”。

AI 时代最讽刺的是：这三件套连 AI 自己都听得耳朵起茧。

你问它”我的代码有什么问题？” 它说：”建议加单元测试覆盖边界条件、性能可进一步优化、文档需补充示例。”

你问它”项目该怎么管理？” 它说：”建议完善单测体系、建立性能基线、沉淀团队知识库。”

我们用 AI 写出来的废话，又喂回 AI 让它自己消化。

⑤ PR 基本上看不懂，只会让别人先 review 了自己跟着点赞

这条最黑色幽默。

以前 PR review 是程序员的基本尊严——你至少要证明”我看过这段代码，我才点 Approve”。

现在？

PR review 已经是 AI 的事了。

同事 A 把 Cursor 生成的代码 commit 上来了； 同事 B 让 Claude review，给了 12 条建议； 同事 C 让 GPT 提了 8 条改进； 团队 leader 点 Approve，留言：”👍 看着没问题，辛苦！”

leader 那条留言的意义是什么？是告诉老板”我也参与了”，是 KPI 上的”团队 review 参与度 100%”，是周报里”持续推动 code review 文化”的素材。

更黑色幽默的是——

这段代码的 review，是 AI 写的； 你点 Approve 的依据，是”别人都 Approve 了所以我也 Approve 了”； 这段代码的作者，是 AI； 这段代码的 Reviewer，也是 AI。

这中间那个”leader”，是干嘛的？

是来给 AI 之间的对话，加一个 “+1” 表情的。

⑥ 遇到 bug 了只知道无脑转发让别人查一下，自己负责来来回回转发消息

这条是当代职场最大的表演艺术——bug 转发学。

9:00 客户发截图：这里报错了。 9:02 你把截图转给后端 A：@A 麻烦看一下。 9:05 后端 A 问你：是测试环境还是线上？ 9:06 你把客户原话复制给后端 A：他说”线上”。 9:08 后端 A 说：线上哪个账号？ 9:10 你把客户截图再转一次：他要账号吗？你给他一下。 9:15 客户回了一个 UUID。 9:16 你把 UUID 转给后端 A：客户说用这个账号复现的。 9:30 后端 A：找到原因了，是 X 服务在 Y 场景下的 Z 问题。 9:31 你把后端 A 的话转给客户：已经定位到问题了，开发同学正在修复。 9:45 修好了。 9:46 你把”修好了”转给老板：客户反馈的问题已修复。

全程 0 行代码。0 次 debug。0 个判断。唯一产出是 12 条转发消息。这是 AI 时代最完美的岗位描述：消息中间件 (Message Middleware)。

更绝的是——你还会用 AI 让自己的转发显得更专业：

让 ChatGPT 把后端 A 的话润色成”经过技术团队的快速响应和深度排查，已经定位到根因并完成修复”。

你把别人的话，喂给 AI 加工一遍，再发出去——你的核心能力就完整闭环了。

⑦ 还经常吐槽”今年的应届生水平越来越不行了”

这条是”AI 病”最严重的并发症。

你自己写不出的代码，AI 写出来你签字。 你自己 review 不出的 PR，AI review 完你点赞。 你自己调不出的 bug，AI 帮你定位你转发。

然后你转身跟 HR 说：

“今年秋招这批简历，看不出潜力啊。算法题让 AI 一做都满分，聊聊工程能力就露馅。”

你有没有想过——你招的”工程能力”，可能还不如这届应届生？

• 应届生至少能徒手写个快排。
• 你连单例模式都得 AI 写。
• 应届生至少 debug 时还会用 print。
• 你 debug 只会用”截图转发”。
• 应届生至少知道”git rebase”是什么。
• 你 rebase 出冲突了，直接 revert 然后让 AI 重新生成一份。

最讽刺的是，你一边用 AI 把自己的活干完，一边骂”应届生被 AI 惯坏了”——请问，你是被谁惯坏的？

这一条没有 AI 治得了。因为这不是技术问题，是病。

三、AI 没让我们变强，让我们变懒

写到这里，我得停下来。

因为这篇文章的讽刺如果只停留在”骂人”，那我也成了那种只会写”程序员堕落”爽文的烂账号。

我想真正戳一下自己——

为什么我们会集体滑向这种状态？

不是 AI 让我们变强，是 AI 让我们可以”看起来很强”地变懒。

• 写代码难，但你让 AI 写 → 容易。
• 理解架构难，但你让 AI 解释 → 听起来容易。
• 解决问题难，但你让 AI 诊断 → 像是容易。
• 团队协作难，但你让 AI 写话术 → 显得容易。

这 4 个”容易”，合起来就是 1 个——

“逃避真难的”容易”。

而那些”真难”的部分——

• 真正理解业务；
• 真正打过一场生产事故；
• 真正和一个难缠的客户聊一下午需求；
• 真正在 deadline 前熬 36 小时交付过；
• 真正为一个技术决策承担过后果——

AI 帮不了你。

AI 只能帮你”看起来像做过”。

但”看起来像”和”真的做过”，是两件事。前者让你 KPI 好看，后者让你半夜睡得着。

四、最后问一个得罪人的问题

你看完了。

笑完了。

转发了。

然后呢？

明天上班，你是准备继续让 AI 帮你写代码、自己继续转发 bug、自己继续 +1 别人的 PR——

还是打开 IDE，从一行真正的代码开始，重新做回一个”搞技术的”？

我选了后者。 你呢？

💬 今日互动话题： 

上面 7 条里，你中了几条？

A. 0 条（请受我一拜） 

B. 1-2 条（人之常情） 

C. 3-4 条（开始警觉了） 

D. 5-6 条（要不咱俩抱头痛哭一下） 

E. 7 条全中（兄弟，你就是那个 leader 本 lead）

评论区等你🐶

关于作者

申导（Jacky），一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

如果这篇文章对你有帮助,点个在看,让更多人看到AI时代真正的工作方式。