北京
很少用AI，就被管理者反复敲打，还被贴上「过时、低效」的标签——一位韩国工程师把自己的困惑抛给了 The Pragmatic Engineer 作者 Gergely Orosz。他大概期待得到一句安慰，结果等来的回应站在了管理者那一边。
Gergely 的判断很直接：管理者是在用一种笨拙的方式，推动工程师适应行业变革。方式笨拙，方向没错。这个回答把讨论从「KPI 合不合理」拉到了另一个层面——工程师该怎么面对工具的变化。
他的第二个观点更容易引起争议：「优秀」与「拒绝学习新事物」并不互斥。一个人完全可能在技术层面非常优秀，同时拒绝适应新工具，而这依然属于职业素养问题。持续学习新工具，本身就是职业素养的一部分，不是加分项。
围绕这一点，正反两方的分歧其实很清楚。
反方会说：用 AI 的 token 量当 KPI，衡量的是使用频率，不是产出质量。一个工程师少用 AI 但交付稳定，凭什么被判定为低效？把工具使用量和管理评价绑定，本身就是一种粗糙的考核方式。
正方则回到 Gergely 的逻辑：考核方式可以讨论，但拒绝学习这件事没有辩护空间。行业在变，工具在变，不跟上就是把自己从候选池里划掉。管理者的敲打方式值得批评，被敲打者的态度同样值得审视。
Gergely 给出的选择只有两条：上船，接受 AI 改变工作方式，忍受过程中的不适；或者拒绝，诚实接受可选择岗位池子持续缩小的代价。没有第三条中间路线。
他还点出了工程师真正该守住的东西：让 agents 去做它们最擅长的事，把精力放在判断、方向和所有权上——这些才是不可替代的部分。工具会换，这三样不会。
这场争论没有标准答案。KPI 的设计可以更聪明，但「要不要学」这个问题，Gergely 的答案已经给得很硬。
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