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先说我自己。

测试工程师，六年工作经验。入行那会儿是做功能测试，说白了就是"纯点点点"。后来觉得这条路走下去太窄，就开始自学Python，做自动化测试和性能测试。再后来参与公司测试平台的开发，顺带学了Vue2，算是前后端都沾了点边——但也只是沾边，不算精通。

真正开始焦虑，大概是从 24 年开始的。

不是一夜之间的事，是慢慢熬出来的。工作年限越长，越觉得方向模糊——测试这条路，往上走天花板清晰，往旁边走又不知道踩的是不是实地。三线城市，岗位本就不多，薪资更说不上好看。那段时间打开招聘软件，翻来翻去，除了那几个经久不衰的Java，另一个需求量还算稳定的就是运维。

于是起了转行的念头。

其实运维对我来说也不算完全陌生。之前维护测试环境，Linux、Docker、Jenkins CI/CD 这些都做过。加上我本人喜欢折腾，业余时间老是往公司机房里钻，修服务器、捣鼓硬件，乐此不疲。这种积累让我觉得，这条路是有底的。

就这样学了不到一年，白天除了做测试，还接了一些额外的运维工作（加活不加钱的那种）。25年下旬，顺利入职新公司，Linux 工程师。那时候以为后续就踏踏实实把运维做深了。成为一个深耕一线的运维人。

谁知道命运这东西，真的不按剧本走。

25 年底，Cursor、Claude Code 这些 AI 编程工具开始爆火，公司也开始跟风搞"一人 + AI"的开发模式。可能是因为我之前攒下的那点前后端 + 运维的经验，我从一堆同事里被选出来，成了 AI 开发岗的试点对象。

最开始接的都是小项目，某个景区的票务查询页面、某时间段的热力图、某数据集的统计面板，用Flask + Jinja2 就能搞定，整个开发过程相当顺。后来接了第一个正式项目，前台后台加 APP，后台还要对接第三方 GPS 设备——算是真正意义上的复杂项目了。全程 AI 开发，没有手写一行代码。

Web 端整体没什么好说的，流程顺畅，主要的问题是 AI 生成的页面颜值不太行，就算装了ui-ux-pro-max这类设计技能，出来的界面也只能说能用但不好看。所以我现在的习惯是先用 v0把页面设计稿出来，再交给 AI 开发——v0 每周有免费额度，但真的很好用，我打算找个机会劝公司充值。第三方设备对接这块，把协议文档整理好塞进提示词，AI 处理得相当精准，没什么问题。

唯一踩坑的是 APP 那部分。 选的是UniApp + Vue3 的跨平台方案。开发期间一切顺利，但打包成 APP 之后，各种语法报错，修完错误又是各种 UI 错位和功能丢失。APP 本身开发了一周，修这些问题额外花了两天。跨平台框架在 AI 生成代码中确实会存在兼容性问题。下次如果再有 Android 项目，我想尝试一下Kotlin，看看原生开发会不会更稳。

说回转岗这件事本身。

以前在做测试平台开发的时候，碰到功能难点会有压力，有时候绕一个弯子能绕很久。现在用 AI 全栈开发，反而没那么累了。大部分时候你只需要把需求整理成一份 Markdown 格式的提示词，AI 能完成 80% 的工作，剩下 20% 再迭代两三轮就差不多了。

现在除了公司的 AI 开发任务，业余时间在写公众号、做视频，还在学硬件和嵌入式。你可能会问：软件都被 AI 包了，为什么要学硬件？就是因为软件都被 AI包了啊。硬件和AI之间，还横着一个次元，还需要人作为媒介。这条路，AI 暂时还抢不走。

  你问我 AI 全栈开发是机会，还是短暂的烟花?

说实话，我也不知道。在这波 AI 浪潮里，没什么事情是说得准的。与其想"这条路能走多久"，不如先上船。 时代的齿轮不等人，能做的只有让自己别掉队。

所以，如果你也是测试工程师，也焦虑，也在找出路——不妨先从 AI 开发入手，做几个简单的小项目试试水。不一定要有完整的开发经验，重要的是先迈出这一步。这条路我一边走一边记录，公众号会持续更新，欢迎一起交流。

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