一、AI 协作与高效编码能力

1. 提示词工程 掌握结构化指令编写，精准引导 AI 生成代码、文档、测试用例、方案设计；学会纠错、迭代 AI 输出内容，规避语法错误与逻辑漏洞。
2. AI 工具融合使用 熟练运用代码助手（Copilot、通义灵码等）、AI 调试工具、代码优化工具，把 AI 作为辅助生产力，提升编码、排错、重构效率。
3. 代码甄别与审核 具备校验 AI 生成代码的能力，排查安全隐患、性能问题、逻辑缺陷，不盲目照搬代码。

二、大模型与 AI 工程落地能力

1. 大模型基础应用 了解大模型、多模态模型基本原理，掌握模型调用、API 对接、上下文管理、会话优化等实操技能。
2. RAG 检索增强、微调基础 掌握知识库对接、私有数据训练、轻量化模型微调，满足企业私有化部署、业务定制需求。
3. AI 应用架构设计 能够设计 “传统系统 + AI 模块” 融合架构，规划 AI 功能的调用链路、服务拆分与流量管控。

三、数据与工程运维新能力

1. 数据治理能力 AI 依赖高质量数据，需掌握数据清洗、标注、脱敏、结构化处理，保障模型输入数据合规可用。
2. 模型运维与监控 了解模型上线、灰度发布、效果监控、异常告警、版本迭代，保障 AI 服务稳定运行。
3. 性能与成本优化 针对 AI 推理耗时、算力开销做调优，平衡系统响应速度、资源成本与用户体验。

四、安全、合规与风险管控

1. AI 安全防护 防范 prompt 注入、数据泄露、模型越权等新型安全风险，做好接口、权限、输入校验。
2. 合规与伦理把控 熟悉数据隐私法规、知识产权要求，规避 AI 生成内容的版权、偏见、违规内容等问题。

五、综合软技能与思维转变

1. 需求拆解与抽象思维 AI 替代基础编码后，工程师重心转向需求分析、方案设计、业务建模，强化顶层设计能力。
2. 快速学习与跨界能力 兼顾传统开发、AI 技术、业务知识，快速跟进模型、框架、工具的迭代更新。
3. 沟通与成果整合 对接产品、算法、运维团队，协同完成 AI + 软件项目，具备跨岗位协作能力。

六、原有能力的升级转型

传统编码、架构、测试、数据库等基础能力仍是根基，工作重心从重复编码转向系统设计、技术把关、问题攻坚、价值落地。