内容结构：

引子：裁员与“掘墓人”

以 Canva 裁员 22% 和王咏刚“我们，是我们自己的掘墓人”开篇，回顾互联网与信息化浪潮中程序员群体的阶层跃迁，指出这一代人亲手把 AI 带到了世间，而 AI 首先冲击的正是其创造者。

用卡马克手搓《毁灭战士》引擎与今日模型数小时复现形成对照，得出“最值钱的大脑被标上电费价”的观察。

一、真正崩塌的不是编程，是“按行计价”的智力劳动

作者对“人类脑力劳动再也不值钱了”做出限定式修正：崩塌的是可被复述的脑力，即“重复”与“照做”；AI 是复述机器，给不了“该做什么”的判断。

由此展开定价逻辑对比：按“人”计价 → 按“问题”计价；“以前你值多少钱，看你写多少代码；以后你值多少钱，看你敢拍多少板。”并引入黄一孟的“合伙人团队”判断与 15% 的比例、软件零售价格与技术附加值趋近于零的推论，收束于“当答案按电费计价，问题就成了奢侈品”。

二、被 AI“开除”出代码的人，为什么反而更忙了

以王咏刚本人为案例：2026 年 9 月起带 AI 复原三台改变人类计算史的老机器（Altair 8800、莱布尼茨步进计算器、雅卡尔提花织布机）。他的工作循环被概括为：同意方案 → 让 AI 调研 → 细节由 AI 决策 → 核对发布 → 规划下一步；数百行老程序几天扩展成三万多行带完整测试的代码库。

列举三处“闲人拍板”的关键岔路，归纳出那 15% 的真实工作内容——“AI 提供选项，人负责押注”“AI 负责答案，你负责问题”。

读者反驳（作者预设的质疑与回应）

质疑：王咏刚是前 Google 大神，普通程序员连“定义问题”的资格都没有，裁员也不分大神与普通人。

回应：定义问题的能力不是头衔给的，而是从每个烂需求里练出来的；同样一句“做个看板”，先问“谁看、看什么、多久看一次”的人交付的是判断，直接开写的人交付的只是代码，区别从第一个需求就开始。

三、把你的计价单位，从“行数”换成“判断”

用三组 A/B 对照给出练习方法：

• 从接需求，升级为翻译需求：把“做个数据看板”翻译成“每周一早上让运营负责人 30 秒内看出哪个渠道掉量”，并以 AI 出方案选型汇报。
• 把 AI 当团队管，把验收当本事：让 AI 自证边界条件、列出未测路径，人只盯架构与高危决策点，做签字的负责人而非流水线工人。
• 攒领域语境，守住 AI 进不去的那部分：不囤易失效的提示词模板，而把“哪些穿透是引擎特性、哪些是真 Bug”的体感攒进判断库。

说到底

以“掘墓人和建筑师，干的经常是同一件事——把旧世界拆掉，才轮得到盖新的”作结，并致敬曾为 AI 诞生与发展做出贡献的程序员；末尾以提问引导读者回顾自己“让 AI 把整件事做完”的经历。

数据来源（原文标注）

王咏刚知乎回答《我们是我们自己的掘墓人》（2026-11-04）；Canva 裁员 22% 相关公开报道（2026-11）；陶哲轩、邓煜等 25 位菲尔兹奖得主联名文章《人工智能在数学领域的严重错位》（2026-09-11）；黄一孟“AI 合伙人团队”观点（转引自王咏刚原文）。