多年来,我们这些工程师总是自信地认为AI只是“高级自动补全”,无法取代我们。然而,随着 AI 技术的飞速发展,尤其是在理解业务 上下文、探索复杂 数据模式、编写高质量 代码 以及进行系统 调试 与优化方面的突破,我的看法发生了根本性的转变。我意识到,AI 不仅仅是辅助工具,而是正在逐步成为开发流程的主导者,一个由 AI 驱动、人类进行监督的未来已经到来。
“哦,天哪”时刻:GitHub Copilot 到 Roo Code + Claude Opus 4 + MCP 的进化
最初,我对 GitHub Copilot 的印象仅仅是“一个很棒的自动补全工具”,它可以节省一些打字时间,但核心的思考和决策仍然需要人脑来完成。然而,随着 Cursor 的出现,情况开始发生变化。Cursor 不仅能完成代码行,还能理解我的意图,重构整个函数,甚至调试复杂的逻辑。这让我第一次体会到“智能体(Agentic)”工作流的威力。
更让我震惊的是 Deep Research 工具。它不再只是简单地“鹦鹉学舌”,而是能够深入挖掘、综合分析,并将我原本看不到的点连接起来,极大地节省了我在工作和个人事务上花费的调研时间。而真正让我失眠的是 Roo Code + Claude Opus 4 + MCP 的组合。这个工具链完美地模拟了我的工作流程,让我看到了一个人类无需敲击键盘也能构建软件的未来。
这些工具,虽然并非是那些高深莫测的 AI 技术创新,但它们实实在在地改变了我的工作方式。它们让我看到了,未来的软件开发,不再是人类编写代码,而是 AI 生成代码,人类进行监督和指导。
模型上下文协议 (MCP):打开业务知识宝库的钥匙
起初,我对 模型上下文协议 (MCP) 服务器不以为然,认为它只是另一个 API 包装器。但当我真正开始使用它们时,我的观念彻底改变了。看到开发智能体通过 MCP 访问数据字典中的术语、语义层中的指标定义,甚至可以内省我的整个数据仓库,理解模式关系,识别不一致性,并提出修复建议,整个过程只需几分钟,这让我感到非常不安。
MCP 的强大之处在于,它不仅仅是读取文档,而是能够理解嵌入在我的 数据模式 中的业务逻辑。这打破了我们数据工程师长期以来引以为傲的“业务 上下文”壁垒。
打破“业务上下文”的神话:AI 理解业务逻辑的途径
多年来,我们数据工程师一直认为“业务 上下文”是 AI 难以逾越的鸿沟。“AI 永远无法理解我们为什么以这种方式对收入建模,或者为什么企业客户和 SMB 客户的客户流失率计算方式不同。”
但事实证明,你只需要…告诉它。
通过清晰的英语,通过注释,通过文档,通过 MCP 服务器暴露你的整个数据沿袭。
AI 不需要凭空猜测业务 上下文,它只需要访问它。而现在,它已经拥有了这种访问能力。正如文章作者所说,AI 可以通过读取数据字典、指标定义和数据沿袭来理解业务逻辑,而无需人工干预。这极大地提高了 AI 在数据领域的应用范围和效率。
智能体的工作:效率、精准与永不疲倦
昨天,我看到一个智能体花了五分钟探索我的数据仓库,然后提出了一个完整的 数据质量 框架,并附带了实施细节。它发现了我遗漏的边缘情况,提出了我没有考虑到的优化方案,并生成了 dbt 模型,而这些工作本需要我花费数天的时间才能完成。
更令人惊叹的是,它能够通过实际执行数据仓库中的查询来不断验证自己的理论。
那一刻,我感觉自己就像一个主管,看着一个能力卓越的工程师不知疲倦地工作,从不犯拼写错误,并且完美地记住了所有数据工程最佳实践。这种效率和精准度是人类难以企及的。
大加速时代:拥抱 AI 的工程师将获得千倍优势
尽管学习 Cursor、设置 MCP、理解智能体以及管理 上下文 窗口仍然存在一定的门槛,需要时间和努力,但这个门槛正在迅速降低。
现在投资于这些工具的工程师将获得千倍的优势。我们就像第一批学会有效利用搜索引擎和 Stack Overflow 的开发者。
但这一次,最大的不同在于,这些工具的性能每个月都在呈指数级增长。这意味着,越早拥抱 AI,就能越早获得巨大的竞争优势。
简单的数学题:AI 能做什么,我们又该做什么?
如果 AI 能够:
- 从文档中理解业务需求
- 探索和理解复杂的 数据模式
- 编写生产质量的 代码
- 调试 和优化现有系统
- 每周 7 天、每天 24 小时不停歇地工作
那么,我们究竟在保护什么?
答案或许是,我们不再需要保护工作,而是需要重新定义我们的角色,从 代码 编写者转变为 AI 的监督者和指导者。我们需要专注于那些 AI 暂时无法完成的任务,例如创新性地解决问题、进行战略性思考以及建立人际关系。
改变观念的工具栈:未来数据工作的雏形
我的大部分工程工作都涉及到分散在不同部门的 数据系统。最大的挑战是连接这些孤岛,集中化对于保持决策的 上下文 至关重要。
Roo Code + Claude Opus 4 + MCP 的组合不仅仅是一个工具栈,更像是未来 数据 工作方式的预览:当 AI 可以访问一切、理解一切并实施一切时,数据 工作将会如何进行。
在未来几年(或几个月?),你将不再需要将这么多不同的工具组合在一起,你只需要一个工具来完成所有这些工作,它可能会在你躺在沙滩上放松的时候,通过你的智能眼镜运行。
未来不是 AI 辅助开发,而是 AI 开发,最多只有人类监督。
而那个未来,已经到来了。这预示着数据工程师的角色将发生转变,不再是手动编写 代码 和处理 数据,而是更多地关注于业务 上下文 的理解和 AI 模型的监督与指导。
从自动化到智能:AI驱动的软件开发的未来
从GitHub Copilot的智能代码提示到Roo Code + Claude Opus 4 + MCP驱动的智能自动化,AI正在重塑软件开发的格局。传统的软件开发模式依赖于人类工程师手动编写、调试和优化代码,而AI驱动的开发模式则能够自动化许多重复性、繁琐的任务,从而极大地提高开发效率。例如,通过自然语言描述需求,AI可以自动生成相应的代码,并且能够根据业务规则进行代码的优化,并且可以智能地检测代码中的潜在问题。这种转变意味着软件开发将变得更加高效、敏捷和智能化,企业能够更快地推出新产品和服务,从而在激烈的市场竞争中占据优势。
适应变革:数据工程师的新角色
面对 AI 的快速发展,数据工程师需要积极适应新的角色,掌握新的技能。首先,需要提升对 业务 的理解能力,能够清晰地表达业务需求,以便 AI 更好地理解和执行任务。其次,需要学习如何有效地使用 AI 工具,例如 Cursor 和 MCP,以便能够充分利用 AI 的优势。此外,还需要关注 AI 的发展动态,了解最新的技术趋势,以便能够及时调整自己的技能和知识结构。
更重要的是,数据工程师需要培养创新思维,能够将 AI 应用于解决新的问题,创造新的价值。例如,可以利用 AI 构建智能化的 数据质量 监控系统,或者利用 AI 优化 数据模式,从而提高 数据 的质量和效率。
总而言之,AI 正在深刻地改变着软件开发的格局,数据工程师需要积极拥抱这种变化,不断学习和提升自己的技能,才能在未来的 AI 时代中保持竞争力。
总结:拥抱 AI,迎接变革
毫无疑问,AI 正在以前所未有的速度改变着我们的工作方式。对于工程师来说,与其恐惧被取代,不如拥抱 AI,将其视为一种强大的工具,并积极学习如何利用它来提高自己的效率和创造力。只有这样,我们才能在 AI 时代中找到自己的定位,并继续为社会创造价值。我们必须认识到,AI 不是威胁,而是机遇。一个由 AI 驱动、人类进行监督的未来已经到来,我们应该积极参与其中,共同创造更加美好的明天。