行业认知与LLM依赖 - 过度依赖LLM加速工程师批判性思维退化，技术敬畏成为生存必修课 [1][3] - 工程师将LLM视为伙伴的本质是追求速度至上，但牺牲思考深度和代码质量 [4][5] - 微软研究发现AI使用以牺牲批判性思维为代价，导致能力萎缩 [6] LLM对工程师能力的影响 - 资深工程师失去攻坚成长机会，初级工程师无法建立核心能力 [6] - AI剥夺开发者心流状态和创造乐趣，影响长期职业发展 [7] - LLM无法替代人类工程智慧，但滥用可能导致能力退化和技术债积累 [12][17] 程序理论与LLM局限性 - 编程本质是理论构建活动，程序是心智模型而非代码文本，LLM无法掌握程序理论 [9][10][13] - 实验证明拥有程序心智模型的团队能更高效改造代码，而LLM仅提供表面解决方案 [10][11] - LLM生成代码存在输入输出风险，如逻辑漏洞、XY问题识别失败等 [12] 程序熵与LLM的文本局限性 - 程序开发是熵减过程，维护是熵增过程，人类才能通过设计理念延缓熵增 [14] - LLM作为token预测器仅操作文本层面，无法进行概念性思考或降低代码复杂度 [15] - LLM修改代码常引入多余改动，对话越久偏离设计初衷越远 [15] 行业长期价值与AI定位 - 企业滥用AI可能重蹈离岸开发覆辙，衍生新风险并承受长尾成本 [18] - 人类工程师的核心价值在于技术实力与深度思考，LLM应作为工具而非拐杖 [18][19] - 2019年前被重视的工程核心能力（如理论构建、熵减设计）仍是长期竞争力基础 [19]