二次开发工程师没有死，死的是只会写代码的那批
我花一年多磨出来的插件，AI 一分钟就写完了。
但我一点都不慌。因为当年值钱的根本不是那个插件。
我 2018 年开始自学 Python 和 ANSA 二次开发。
那会儿没有资料，中文的更是没有。一个问题卡住，就是卡一整晚。
我做的第一个插件，是按 BOM 表给各个部件自动赋材料。手工赋要大半天，插件半分钟。后来推广到全公司。
从学 Python 到这个插件能用，一年多。
然后是重点。
前阵子同事找我说，他手上一堆三维坐标点，要在每个点上加载六向力，手工加太麻烦。
我把这个需求原封不动丢给 AI。
程序很快就出来了。
那一刻我愣了一会儿。
一、先说一个大家的错觉
现在流行一个说法：二次开发工程师已死，随便一个工程师都能做。
这句话对了一半。
会写脚本这件事，确实死了。以前它是一道门槛——语法、API、调试，拦住大部分人。现在 AI 全会。
但你搞错了一件事：当年值钱的，从来不是写代码。
二、当年真正难的是什么
写代码一点都不难。难的是这些：
· 公司的 BOM 表长什么样，哪个字段对应材料牌号，哪个字段是坑
· 材料库里同一材料有七八种写法，怎么匹配才不张冠李戴
· 赋完值怎么验证，怎么确认系统真改对了，而不是「看起来对了」
· 哪个步骤会卡住，哪种零件会出意外
这些东西，没有教程教。只能一个坑一个坑踩。
写代码是手，懂流程是脑。当年我以为是手值钱，其实是脑。
三、那个「六向力」的需求，才说明了问题
同事说：在三维坐标点上加载六向力。我一句话就描述清楚了。
为什么？因为我知道要在点上加载、力有六个方向、坐标点是三维的。
这些是常识吗？对做 CAE 的人是，对不懂的人不是。
换一个不懂仿真的人，你把 AI 摆在他面前，他也提不出这个需求——他连「六向力」这个词都想不到。
AI 让「提出问题」这件事，变得比以前贵了。
答案越来越便宜，张口就有。好问题越来越贵，它只能从懂行的人脑子里长出来。
你给 AI 的需求越准，它的产出越好。而准确的需求，来自你踩过的坑。
四、被拉平的是技能，拉不开的是经验
一个残酷的推论。
过去一个 CAE 工程师的竞争力是：会几个软件、会写脚本、做过几个项目。
前两项是技能差，后一项是经验差。
AI 正在把技能差拉到接近零。它不眠不休，学得比你快，记得比你牢，还不要工资。
技能可以瞬间补齐，经验不行。
经验是时间和项目喂出来的。AI 替代不了，也抄不走。
所以如果你现在的核心竞争力主要是「技能」，那你确实该慌。
如果你的核心竞争力是「经验」——踩过的坑、形成的判断、知道什么会出错——那 AI 是来给你打工的。
拿我那个 BOM 插件说。它的价值从来不是那几百行代码，而是我知道了：材料匹配这一环最容易出错，哪个字段必须先做清洗。
现在我一句话就能让 AI 写出新插件的代码。但我知道该写什么插件，AI 不知道。
五、所以该做什么
一、别再花大把时间学「怎么用工具」，去学「什么时候不该用」。
语法、菜单、按钮，AI 比你熟。判断该不该这么做、会出什么问题——那才是你的活。
二、去当甲方，别当乙方。
你和 AI 的关系，就是甲方和乙方。甲方值钱还是乙方值钱，不用我多说。当个好甲方的前提，是你懂这门生意。
三、把脑子里的判断写下来。
写成文档、清单、知识库，再喂给 AI，AI 就成了你的分身。AI 学的是公开知识，学不到你私有的判断——这本身就是新护城河。
四、趁早踩坑，越贵越要记。
当年那些没资料、自己摸出来的坑，今天全成了别人抄不走的资产。
写在最后
我不认为是「二次开发工程师已死」。
死的是「只会写代码的二次开发工程师」。
会写代码，以前是门槛，现在是标配。
知道一个流程该怎么自动化、知道哪里会出错——这批人，现在比以前更值钱。
回头看那一年多，值不值？
值。它给我的不是一个「会写 Python」的标签。
是我真正看懂了一个流程怎么运转。这门判断，AI 换不掉。
AI 换掉了我的手，换不掉我的脑子。
作者：沐毅
一位CAE从业者的观察与手记
