视角：资深软件工程人员 (Senior Software Engineer)

深度分析：AI Coding 提效的“虚假繁荣”与“落地鸿沟”

一、叙述 (Narrative)：从“代码生成”到“价值交付”的断裂

文章通过产品经理（PM）和研发人员的对抗性视角，揭露了一个核心矛盾：AI Coding 工具在局部（编码环节）的极度繁荣，并未直接转化为宏观（产品上线）的显著提速。

作者敏锐地捕捉到了研发流程中的“短板效应”。软件工程是一个包含需求分析、系统设计、编码、测试、集成、部署的复杂链条。AI 仅仅极大地压缩了“编码”这一环节的时间。然而，由于以下原因，这种压缩被稀释甚至消解：

博弈论式的摸鱼： 程序员出于自我保护（避免更多压榨），选择将 AI 带来的时间红利转化为“隐性福利”（休息、学习、减少加班），而非主动缩短排期。
遗留系统的重力： 在 Google 等大厂或成熟业务中，代码复杂度、集成测试（Integration）、合规性（Compliance）和 CI/CD 流程才是时间的吞噬者。AI 生成的业务逻辑代码在这些庞然大物面前，占比极低。
流程的不适配： “汽油发动机装在马车上”。组织架构、沟通机制和发布流程依然沿用旧时代的节奏，无法承接 AI 带来的瞬时生产力爆发。

结论是：在缺乏流程重构和组织信任的前提下，AI Coding 对 PM 而言确实“不可见”。

虽然文章站在 PM 视角批判 AI 无用，但作为工程师，我们需要指出这种视角的局限性，并揭示更深层的风险：

PM 的“想当然”与瓶颈转移： PM 抱怨研发没提速，往往忽略了需求定义的模糊性。如果研发能在 30 分钟内用 AI 实现代码，那么剩下的 1 天半可能都在等待 PM 确认细节、修改矛盾的需求或等待 UI 资源。AI 实际上暴露了：当编码不再是瓶颈时，需求质量和决策效率才是最大的拖累。
不可见的“质量”红利： 文章提到了 TDD（测试驱动开发）。AI 让编写单元测试变得极低成本。PM 看不到的是，虽然上线速度没变，但系统的鲁棒性（Robustness）可能提升了（或者在糟糕的程序员手中下降了）。这种“无形资产”在故障率降低之前很难被非技术人员感知。
技术债务的加速累积： 这是文章未充分展开的隐患。如果初级工程师过度依赖 AI 生成无法完全理解的代码（"Shit Code"），虽然现在交付了，但未来的维护成本将呈指数级上升。PM 现在觉得“没快也没慢”，但半年后可能会因为无法维护的“AI 屎山”而导致“寸步难行”。
“能够做” vs “做得快”： 那个阅读 2000 页 Spec 的案例非常关键。AI 的价值不只是加速，而是赋能（Enablement）。没有 AI，那个大功能可能根本无法在限定时间内由临时接手的人完成。这不是“快不快”的问题，是“能不能”的问题。

跳出具体案例，从系统工程和管理学的角度审视这一现象：

约束理论（Theory of Constraints, TOC）： 一个系统的产出速度取决于其最慢的环节（瓶颈）。
现状：Coding 曾是瓶颈，现在 AI 把 Coding 拓宽了。
结果：瓶颈迅速转移到了 Code Review（代码审查）、QA（测试验证）、Deployment（部署流水线） 以及 Communication（需求沟通）。在这些新瓶颈被解决之前，系统的整体产出（Throughput）不会有任何提升。
安迪-比尔定律的变体： 硬件提升的性能会被软件吃掉。同理，AI 提升的编码效率会被不断膨胀的业务复杂度、合规要求和管理流程吃掉。 软件工程的熵增（Entropy）是永恒的，AI 只是让我们在对抗熵增时稍微从容了一点，而不是让我们能飞起来。
代理人风险（Principal-Agent Problem）： 研发（代理人）与公司/PM（委托人）利益不一致。在缺乏激励机制变革（如：提效不裁员、提效涨薪）的情况下，研发人员理性的最优解必然是“维持现状，享受 AI 带来的摸鱼时间”。这是组织管理的失败，而非 AI 技术的失败。

最终，这种“AI 有没有用”的争论可能在长的时间尺度下是毫无意义的：

基础设施化（Infrastructuralization）： 电力刚普及进工厂时，也并没有立刻带来生产力飞跃，直到工厂布局从“蒸汽机轴传动”改为“电气化流水线”。现在讨论 AI Coding 是否提速，就像在 1900 年讨论“电机是否比蒸汽机更能让工人早下班”一样。无论 PM 是否感知到，AI Coding 必将成为标配。 不用的团队会被自然淘汰，不是因为速度慢，而是因为无法处理同等量级的复杂度。
定义的消亡： 未来可能不再有“程序员”和“产品经理”的严格界限。当 AI 能力足够强，PM 直接通过自然语言生成原型甚至可用的 MVP，或者程序员直接通过 AI 补全产品逻辑时，“提需求-写代码”这种传统的交互协议本身就会消亡。 届时，不再是“研发是否提速”，而是整个软件生产关系的重构。
虚无的终局： 如果 AI 最终生成的代码只有 AI 能看懂，人类只是负责 Prompt 的“碳基路由器”，那么“提速”的讨论将变得荒谬——人类将不再处于“修改代码”的环路中，我们只负责“修改意图”。