大模型时代最讽刺的职业出现了：“大模型善后工程师”

凌晨三点，老张盯着屏幕上 AI 生成的 2000 行代码，这是他改的第 47 个 bug。

AI 用一分钟写完了整个模块，他已经调了三天。

更绝望的是：每修一个 bug，AI 都能"贴心"地帮他补出三个新 bug。

这不是段子，这已经是很多开发者的日常。(我自己早怒了。。。)

最近知乎上突然爆火的一个词：

大模型善后工程师。

看起来有点好笑，但越想越扎心：

**AI 已经能把一个项目做到 80 分了。

但真正能上线、能卖钱、没 bug 的，仍然要你 20 分来救。

而这 20 分，恰恰是最难的那部分。**

更扎心的是：从 0 → 80 分，只需要一句 prompt。但从 80 → 100 分，需要工程师半条命。

#前端 #OpenAI #AI编程所以这份“善后”的工作，开始变成行业刚需。

一句 prompt，它能给你：

方向对代码能跑结构像样文案顺眼Demo 一键生成

你觉得卧槽厉害啊，80 分了！但很快你会发现它的成长曲线是这样的：

**越复杂 → 越玄学

越细节 → 越离谱

越真实 → 越不行**

原因很简单：

它没有产品逻辑它没有业务上下文它没有边界意识它没有安全意识它不会思考后果，只会预测下一个 token

所以你会看到一堆“莫名其妙但看似合理”的错误：

漏字段、漏条件、逻辑跳步、变量改名、错误兜底消失……你越让它补，它越能给你补出一个“新 bug 平行宇宙”。

新手的做法是：一句接一句喂给 AI，让 AI 修复 bug。（是不是？有时一个问题喂了一下午，AI 也没有解决）

老手的做法是：

“行了行了，我自己来。”

于是，“善后工程师”诞生了。

为什么？因为 AI 不擅长“确定性”。看几个你一定遇到过的 AI 产品灾难：

1）边界没处理

用户输入异常 → 直接报错 接口没数据 → 直接挂 Token 失效 → 再见

AI 永远假设：输入是完美的，网络是稳定的，用户是理性的。现实是：用户会输入表情包，会断网，会疯狂点击按钮。

2）异常没兜底

一个报错能把整个链路砸死。

3）安全全靠运气

XSS？SQL 注入？权限？AI：我不知道，我只是预测文本。

4）性能烂得离谱

O(n³) 算法写得比谁都自信。

5）上下文混乱

API 字段昨晚叫 userId，今天变成 userID，明天变成 uid。

这些东西，AI 永远不会主动告诉你。

于是，你必须“善后”。

输入 → 处理 → 输出

边界明确，有轨道可跑。可靠、可监控、结果可控。

客服机器人（固定问答流程）代码审查（检查清单明确）数据处理（ETL 流程标准化）文档生成（模板 + 规则）

目标模糊、行为难控、结果不可复现。今天帮你干活，明天给你整活。

适合展示，但绝不适合生产。现实问题：

今天帮你发邮件，明天给老板发了辞职信今天帮你买东西,明天把你银行卡刷爆今天帮你整理文件，明天把重要文档删了

核心原因：自由度越大，不确定性越大，风险越高。

这也是为什么创业公司喜欢吹自主 Agent，而工程团队只做工作流 Agent。

因为真正的产品，不是能跑就算结束。是能：

持续跑正确跑安全跑高性能跑在各种诡异边界下依然跑

这些，统统需要人类开发者介入。

善后工程师究竟在干什么？

一句话：

把一个“看上去能用”的 AI 产物，变成“真的能上生产”的产品。

检查 AI 生成物的逻辑漏洞：

分支有没有漏？字段是不是一致？状态是否可能错乱？异常是否处理？

举例：

// AI 生成的登录逻辑：if (password === user.password) {login}// 善后工程师补全：if (!user) return { error: '用户不存在' } if (!password) return { error: '密码不能为空' } if (user.status === 'banned') return { error: '账号已封禁' } if (user.loginAttempts > 5) return { error: '登录次数过多' } if (await bcrypt.compare(password, user.passwordHash)) { await resetLoginAttempts(user.id) return login(user) } else { await incrementLoginAttempts(user.id) return { error: '密码错误' } }模块化类型补全结构优化单测补齐性能调优

比如说：AI 生成的"一锅乱炖"代码 → 善后工程师改成清晰的分层架构。

边界处理异常兜底安全策略监控报警性能提升体验优化

AI 做了工程师过去 60%～80% 的“体力活”。但剩下的 20%，是「经验 + 思考 + 判断 + 产品理解」。

过去：

工程师负责 0→100

现在：

AI 负责 0→80工程师负责最难的 80→100

这个 20%，决定了：

产品能不能上线用户会不会崩公司能不能卖钱项目会不会翻车

所以，“善后工程师”不是低端岗位，而是价值更高的岗位。

真正被 AI 取代的，是那些：

跟着教程敲不懂架构不看边界不做兜底不懂产品逻辑不理解业务场景

的 30 分工程师。

AI 写的

：快、便宜、能跑

工程师修的

：稳、能上线、能赚钱

“善后工程师”的价值在于：

不是写代码，而是把错误的地方修对，把不可靠的地方补稳，把模糊的部分变清晰。

这才是 AI 时代真正的核心竞争力。你认为呢？