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隨著 Claude Code 等 AI 程式開發工具快速普及，軟體工程師的工作正面臨根本性改變。擁有超過 30 年軟體開發經驗的資深工程師 Obie Fernandez 近日發表〈You’re Already a Meat Proxy〉（你早已是人肉代理）的長文，直言超過 80% 的軟體開發從業人員可能已經面臨職涯淘汰，只是尚未意識到這件事。
Fernandez 目前擔任 Zardot 技術長，過去曾任電商巨頭 Shopify 首席工程師（Principal Engineer）、全球技術人才平台 Andela 技術長，同時也是軟體開發公司 MagmaLabs 的合夥人及暢銷技術書籍作者。
資深工程師無法接受 AI 正改變工作模式
Fernandez 回憶，日前與一名任職於大型成功新創公司的好友聚會。對方擔任 Staff Engineer，公司擁有數百名工程師，卻已經連續六個月向他抱怨，自己不知道該如何繼續工作。
Fernandez 因此要求對方打開工作電腦，發現桌面上已經開啟數十個瀏覽器分頁，以及多個執行 Claude 的終端機視窗。
既然已經使用 AI 工具，為什麼仍然無法推進工作？面對 Fernandez 的疑問，這名工程師表示，自己雖然嘗試透過 Claude 處理問題，卻始終無法取得實質進展。
Fernandez 隨即接手操作，將模型切換成他認為更適合協調開發工作的 Fable，並在完全不熟悉專案架構的情況下，輸入一句極為簡單的提示詞：「這份程式碼很爛，整個架構都亂七八糟。」
這讓好友忍不住笑出來，質疑如此籠統的指令究竟有什麼用。然而，根據 Fernandez 的描述，AI 隨即開始檢查程式碼庫，指出大量技術債，包括缺乏測試覆蓋、數千行程式碼的巨型物件，以及已經沒有用途的程式碼。
在幾次確認操作後，AI 便完成部分無用程式碼的刪除，並建立一份草稿 Pull Request（PR）。但這名工程師立即要求 Fernandez 停手，解釋自己不能任意修改公司的程式碼，所有變更都必須經過團隊討論、提出計畫並取得批准。
Fernandez 回答，既然如此，就讓 Claude 幫忙撰寫計畫。他進一步確認 Claude 已透過 MCP 連接 Jira，接著要求 AI 將原先的修改工作整理成 Epic 與 Story。AI 隨即建立五個 Epic，正準備產生相關工作項目時，好友卻緊張地按下 ESC 中止操作。
Fernandez 最後發現，阻礙對方的未必是技術能力，而是他無法接受自己的工作模式正在被 AI 改變。「但我想用自己的大腦啊！」好友如此抱怨。
程式碼、測試全由 Claude 生成，我們只是每天按 Enter
Fernandez 的文章也引用另一篇在工程師社群引發討論的貼文。X 使用者 @v0xium 表示，自己加入一家大型企業僅半個月，便對當前 AI 驅動的軟體開發模式感到失望。
根據該名工程師描述，團隊內從需求規格、程式碼、測試、產品需求文件（PRD），到 Jira 工單與報告，幾乎所有內容都由 Claude Code 產生。
然而，管理階層並未因此降低工作量，反而要求工程師加速交付，部分員工甚至每天工作 12 至 13 小時，主要工作卻只是持續確認 AI 產出的內容。
「沒有人真的在閱讀任何東西，從 L1 到 L7 的工程師，每個人都在做一樣的事情：跟 Claude 對話。」該名工程師認為，整個團隊正在失去對技術的理解，也缺乏親自解決問題的成就感。
Fernandez 卻從這段抱怨中看見另一個問題：如果工程師原本的價值只是接收任務、按照既定流程執行，再將結果交給下一個人，那麼這份工作本來就容易受到自動化影響。
他將這類角色稱為「Meat Proxy」，也就是「人肉代理」。
什麼是 Meat Proxy？
Fernandez 解釋，所謂 Meat Proxy，指的是在組織中負責轉換及傳遞指令的人類工作者。例如主管決定要做什麼，工程師負責把需求轉換成程式碼；又或者中階主管接收高層指示，再將其轉化為交給下屬的任務。在傳統軟體開發流程中，這些角色具有重要價值，因為將商業需求轉換成可以執行的軟體，需要大量人力與專業技術。
但 Fernandez 認為，當 AI 已經能夠理解需求、撰寫程式碼、產生測試、整理文件，甚至操作 Jira 時，單純負責轉換指令的工作便失去原有的經濟價值。
他更直言，許多工程師之所以仍然保有工作，只是因為企業組織的慣性，尚未讓新技術帶來的效率提升完全反映在人力配置上。「目前的 AI 技術已經足以取代所有人肉代理，只是這種程度的顛覆性改變需要時間。」
Fernandez 甚至認為，超過 80% 的軟體開發從業者可能已經面臨職涯危機。
自曝 80% 程式碼交給 AI Agent，他甚至不再逐行閱讀
Fernandez 也分享自己目前的工作方式，試圖說明 AI 如何改變資深工程師的生產力。他表示，自己主要負責使用 Ruby on Rails 開發全新的企業內部系統，由於架構設計良好、具備充分測試，因此不需要逐行檢查 AI 產出的所有程式碼。
過去幾個月，他甚至不再直接監督 Claude Code 的撰寫過程，而是交由自主 AI Agent 處理約 75% 至 80% 的程式碼工作。只有在加入重要的新功能，或進行大規模架構調整時，他才會深入參與實作細節。這也讓他能把更多時間投入在真正有價值的決策，例如理解使用者需求、判斷應該開發什麼功能，以及如何讓系統創造實際效益。
不過，他也承認，自己與好友的工作環境有明顯差異。對方負責的是涉及客戶付款的正式營運系統，任何修改都可能帶來實際風險，因此逐行檢查 AI 修改內容仍有其必要性。
就連軟體架構師也不安全：往組織上層移動，未必能逃過 AI
面對 AI 帶來的職涯焦慮，Fernandez 也反對一種常見的建議：工程師應該轉型成軟體架構師，因為 AI 永遠需要人類負責高階設計。他指出，自己過去 20 多年的主要專業價值之一，就是系統架構與工程判斷，但他預期 AI 未來也將逐漸接管這些工作。包含釐清需求、找出系統邊界、建立測試標準，以及判斷新架構是否符合原有系統義務，都不一定會永遠是人類專屬的能力。
「在組織圖上往上移動一格，並不代表你就能置身於這個過程之外。」他認為，真正的差異不在於職稱是否更高，而是個人是否具備主動發現問題、做出判斷，以及對最終成果負責的意願。不過，他也承認，沒有人能保證自己擁有不會被 AI 取代的能力，包括他自己。
AI 讓工程師失去工作意義？
他坦言，有些人只是希望擁有穩定的高薪工作，下班後陪伴家人、旅行或享受生活。這並沒有什麼問題，但他懷疑軟體產業未來是否還能持續為所有人提供這樣的工作模式。
對於希望維持現有生活方式的人，他建議善用 AI 完成工作要求，並將多出來的時間投入家庭與探索其他人生選項。但對於希望在 AI 時代創造更多價值的工程師，他認為應該主動尋找值得解決的問題，與真正受到問題影響的人交流，再利用 AI 協助研究、挑戰假設與執行。
他也在文章末尾反思，自己當晚替好友操作 Claude，雖然只花約 20 分鐘便產生一份草稿 PR 與多個 Jira Epic，卻沒有真正證明這些變更改善了什麼。
因此，能夠讓 AI 快速產出大量程式碼，本身並不等於創造價值。真正重要的仍是判斷哪些問題值得解決，並確認解決方案確實有效。
「你不會因為親自多打幾行程式碼，就比較不像一個人肉代理。」Fernandez 最後表示，當 AI 的能力持續提升，工程師與其執著於保有過去的工作方式，不如重新思考自己真正想要什麼，以及如何利用新技術實現這些目標。「你真的想繼續使用自己的大腦？不想讓大腦退化？那就想清楚自己到底想要什麼，然後讓 Claude 替你工作。」
這篇文章 AI 讓工程師淪為「人肉代理」？Zardot CTO：80% 程式設計師職涯恐已走到盡頭最早出現於。