在AI代理已能直接生成代码的当下，开发者真正需要的能力是什么？

OpenAI前员工、创业者Phil Chen日前在社交平台X上分享了自己的看法。他曾先后在Scale AI、Google DeepMind和OpenAI任职，过去6年间经历过从15人团队的初创公司到员工超过10万人的大型企业。基于自己对招聘和职业发展的长期观察，Phil Chen总结了AI时代开发者更值得重视的几项能力。

在他看来，首先要重视的是时间、关系和口碑。

Phil Chen表示，如今融资比过去更容易，但与优秀人才建立信任、积累口碑，依然是稀缺资源。与其追逐快速变现的机会，不如专注于真正有意义的问题，把事情做扎实，并让同行看见你的成果。

第二，是发现问题和筛选问题的能力。

他认为，在AI已经能够代写代码的背景下，面试仍围绕LeetCode刷题已意义有限。企业更应关注候选人能否快速适应陌生环境，判断哪些问题值得解决，并推动问题真正被解决。AI代理擅长处理定义清晰、边界明确的复杂任务，但最关键的人，仍是那些能够判断什么最重要、并据此配置资源的人。

第三，是选择最有雄心的问题。

Phil Chen指出，借助AI搭建简单系统，已经越来越像一项人人可做的能力。真正的价值，来自对高难度问题的持续聚焦。选择公司时也是一样，关键要看这家公司是否以足够有雄心的方式解决问题，以及团队是否真正具备解决这些问题的能力。

第四，是把“最后一公里”做完的执行力。

他表示，AI代理生成的成果往往还比较粗糙，真正拉开差距的，是愿意再多走一步的人。无论是完成度、结构整洁度、可扩展性，还是创意表达，只要愿意多花一点时间打磨，最终都可能形成决定性的差异。

第五，是让自己站在更接近好机会的位置。

Phil Chen提到，他曾在2023年放弃Anthropic和Cursor的工作机会，选择加入Google DeepMind，并于2024年转到OpenAI。他解释称，来自Cursor的机会源于熟人圈中的口碑，而Anthropic的机会则来自他长期关注该团队所研究的问题。在他看来，先让自己站到看得见机会的位置，之后才谈得上选择和执行。

除了职业发展判断外，Phil Chen也分享了进入AI研究领域的建议。

他表示，算力也可以通过云服务商提供的额度获得，入门可以从亲自使用并评估模型开始。在他看来，研究者不是一种职位，而是一种态度；即便不在前沿研究机构，也同样可以用研究者的方式开展工作。