没有名校光环，高中数学只拿了个B；此前也没接受过任何科班集训，唯一拿得出手的「项目经历」，不过是几个略显简陋的网页小游戏。

课程大纲是Claude批量生成的，期末大作业是LLM自动批改的，就连导师发来的关怀邮件，很可能也是后台自动化脚本。。。

是的，讲台上的导师一边严厉警告学生不要投机取巧，转过头自己直接把需求丢给Claude，一键生成教学资料。

结果就是，那些本来数学底子就薄、转专业跨考过来的普通学生，只能被逼着去走马观花地速通知识点。

我来这里是为了踏踏实实学真东西的，该死的，不是为了在一份3000字的作业里对着15个根本完不成的任务浮于表面！

技术成了校方无限度削减教学支出的借口，无止境地压榨讲师，工作量多到光靠人的注意力根本完成。

结果满怀紧张地打开一看，原来不是导师本人写的，这玩意儿是触发的 自动警报 o (╥﹏╥) o。

我已经从事这一职业超过二十年了，每天都能学到新的东西。在过去几年里，随着人工智能技术的发展，我的学习速度更快了，也能更深入地了解我所工作的系统。

总而言之就是，AI终归只是一件趁手的工具。只要善用大模型进行苏格拉底式的循循诱导，当下的学习资源，不知比他们那时候强出多少倍。

相反，人工智能会提升你理解和记忆的能力。对于一个技术思维较强且自学的专业人士来说，我一直渴望的是持续学习下去。

成为一名高级工程师，并不真的取决于你从事软件开发的时间长短。我见过一些非常出色的21岁开发者，他们的编程能力甚至能超越那些已经工作20多年的人。

具体来说，那些从事最易受人工智能影响行业的22至25岁员工的就业水平，比那些不常面临人工智能冲击的同行低19%。

确实，与其花时间培养一个从零起步的应届生，不如给资深工程师配上顶配的Coding Agent来得高效。

好吧，我确实关心自己未来的职业发展，但这也不意味着我想忘掉已经学过的一切，或者停下探索的脚步。

还有那么多有趣的方向值得探索，有些和AI有关，有些没有。可铺天盖地的标题总在说什么「软件工程完了」「不用AI就会被淘汰」之类的，让人喘不过气。

不是为了在求职流水线上刷穿几百道LeetCode，不是为了在周报里汇报又省了多少Token的调用账单，更不是为了迎合大厂中层拍脑袋想出来的效能指标。

在这一切被功利化规训之前，原本仅仅是在黑底白字的终端里敲下几行字符，看着屏幕上亮起的像素点按照自己的心意运转流动，就足以让人兴奋得通宵难眠。

博客原文： https://lordtoots.bearblog.dev/ai-is-destroying-my-cs-degree/

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