明年的编制和预算正在报。这篇讲三件事：市场往哪边走、瓶颈挪到了哪、编制表该怎么改。给要拍板的老板和要交方案的 IT 负责人。六分钟。
十一月，预算会。HR 把明年的编制表投出来。IT 负责人指着开发岗那三行说：今年外包报价降了，AI 也用上了，这三个能不能砍成两个。
老板没马上答，反问一句：那明年的需求，提得比今年快还是慢。
会议室安静了。
砍人的账算得清，砍完之后交付跟不跟得上，没人算得清。卡住的不是预算数字，是没人说得清：AI 替掉的是哪一段活。
11 月 10 日，Lenny Rachitsky 发布《State of the Tech Job Market: Late 2026》，数据来自 TrueUp 与 Live Data Technologies 两家公司。三组数放在一起看。
2025 年 5 月至 2026 年 4 月，美国企业共招聘约 11.3 万名软件工程师，2022 年是 23.9 万，降幅约 53%。
工程岗位空缺数的增幅：2024 年 29%，2025 年 15%，过去一年只剩 2.5%。这是该系列报告首次接近停滞。
这是美国数据，国内传导慢一些，方向不难判断。另一头，10 月下旬 Linux Foundation 的调研给出量级：受访者估计，约四分之一的新进 PR 是低质量的 AI 生成内容。
System76 首席工程师 Jeremy Soller 解释为什么要给 PR 模板加勾选声明时，用的不是立场，是算术：AI 让提 PR 的成本趋近于零，PR 暴涨，能审查的人数没变。账算不平，只能拒收。
对编制的含义很直接。你砍掉的名额如果恰好是"能看懂并否掉一份代码"的人，省下的钱不会消失，半年后它以返工的形式回来。返工不进预算表，它进延期说明。
涨得最猛的是前沿部署工程师，Forward Deployed Engineer，简称 FDE。这个岗位最早因 Palantir 被熟知：不在公司里做通用功能，而是进客户现场，把系统、数据和流程接起来。过去一年全球 FDE 岗位增 4.6 倍，目前 1500 个空缺，此前通常只有几十个。
口径要说清：Lenny 提到部分增长来自职位改名。但实际招聘也在印证：2026 年内，Palantir 至少从其他雇主处招了 151 名 FDE，Google 至少 122 名。
增速第二是安全工程师。降得最明显的是前端和移动，过去一年空缺数均接近减半。
产品经理是另一幅图景：自 2023 年初岗位空缺累计增 56%，高于工程岗的 43%；五类核心岗位中唯一实际招聘占比上升的，从 16% 到 21%。设计岗在收缩，全球空缺约 1900 个，同比减 28%。
压成一句：
在跌的，是"接明确需求、按图施工"的执行岗。
这条对你的编制表意味着什么，取决于那几个名额干什么用。用来消化需求，AI 能承担相当一部分；用来判断需求值不值得做、做出来对不对，AI 顶不上。
招聘标准的变化，比岗位数量更能说明问题。
Manus 从今年 3 月起，工程师面试不再考传统编程测试。给候选人四小时，用 Manus 解决一个实际问题，面完一起回看过程，看的是"是否习惯与 AI 协作"，不是"能不能独立写完一段代码"。
岗位边界也在变。联合创始人兼首席产品官 Tao Zhang 说，他负责的团队里，产品经理已能直接向代码仓库提交代码，设计师也开始写代码。
他有一句判断值得贴在会议室：
一家 AI 公司的招聘标准，对甲方就是面试题。
你招内部开发，笔试题还是手写算法，筛出来的是"能独立写完"的人。你缺的是"能判断 AI 写得对不对、能不能改"的人。两种能力，前一道题找不到后一种人。
我们现在给客户做技术面，常给一段能跑但有隐患的代码，让他用 AI 定位，再讲清楚为什么这么改。答得出来的人不多，但这种人进项目，评审不用你亲自兜。
还有一组信号来自开源社区，那里本来对 AI 最宽容。
6 月底，Godot 基金会改贡献政策：合并 PR 不超过 3 次的新贡献者，未经许可不得提交新功能或大重构；禁止自主 Agent 和 vibe coding 式提交，违规自动封禁；AI 只允许用在补全、正则、查找替换这类机械任务上，且必须披露。
理由比政策更值得读：AI 无法承担责任，而重度依赖 AI 的开发者，没法指望他们理解自己的代码到能修好它的程度。
11 月 11 日，目录站 Open Source Says No 登上 Hacker News 首页，收录 22 个明文拒绝 AI 贡献的项目，包括 yt-dlp、Godot、QEMU、immich。
也有另一派：Linux 内核、LLVM 只要求披露，curl、CPython 相对宽松。底线一致——提交者要能为每一行辩护。
用法不是禁止 AI，是把"能修好它"写进合同。"代码需可维护"太虚，签字时双方点头，出事时谁都用不上。换成两句：交付方指定一名对全部代码负责的人；需求变更时，由他在约定时限内给出改动方案和影响范围。
回到那张表，改四个地方就够。
一、把增量名额和替换名额分开谈。AI 替掉的是执行量，不是判断力。要减的是"按图施工"的增量，要加的是"能评审、能兜底"的人。
二、每个在建项目留一个只做评审的角色。可以不占满一个人，但不能没有。这个人不写代码，也不催进度，只对"能不能上线"负责。
三、换面试题。别考手写算法，给一段有隐患的代码，允许用 AI，让他定位并解释。看的是他怎么验证、怎么排除。
四、把"能读懂、能改"写进验收单。要求交付方指定代码负责人，交付时提供模块说明和关键决策记录。这条最容易在赶工时被划掉，划掉后第一年通常看不出问题。
前两个动组织，后两个动流程。只能做一个的话，做第三个，成本最低。
明年编制表上，把新增的开发名额，先挪一个给能给代码签字的人。
AI 没有让人变得不必要。它把"会写"从门槛变成起点，把"能判断"从加分项变成门槛。还按旧门槛配人，团队会遇到天花板：活能干完，没人敢说干完了。
如果正在做明年的系统预算，可以约一次「AI 落地可行性诊断」。一小时，只谈你这边的系统现状和人的配置。
—— 拜腾科技，帮企业把 AI 接进业务系统
