NX CAD 的 SDE 不会被整体取代，但纯写代码那部分会持续贬值；出路是往能对业务结果负责、能自己上手改产品的方向走。
AI根据立正公开的文章和视频整理，不是他本人回复。重要的判断，请回到出处核对。
被替代的是已解决的那层技能，不是人
单一技能（前端、后端、某套 CAD 二次开发接口）的可替代性在上升，因为 AI 能写代码、生成方案。真正被自动化掉的是你已经解决过的那一层工作；如果一直守着它，就容易被替代。反过来，越靠近业务结果、越能对结果负责的人越难被取代，因为最后需要有人做判断、跟客户一起把事做成。对 NX CAD 的 SDE 来说，这意味着“会写 NX Open 脚本”本身不构成护城河，而“知道客户在真实装配、真实工艺约束下要什么、并能自己把改动做出来”才是。
转型方向：做能改 production 代码的 FDE
AI推演一种被反复提到的路径是 FDE（现场工程师）：既要能跟客户打交道，又要自己能上手改代码，而不是提个 ticket 丢回内部。判断标准很直接——只有自己能改 production 代码的人算 FDE，否则只是高级售前或客服。这对 NX CAD 的 SDE 是可迁移的：你本来就懂产品、懂客户现场，缺的往往是把客户需求翻译成产品改动并亲手做出来的能力。可以试的一件事是，挑一个客户反复抱怨的 NX 使用环节，自己用 AI 辅助写一个小工具或脚本跑通，看它是否真的减少了对方的返工——这能验证你离“对结果负责”有多远。
资料没有专门讨论 NX CAD 或 CAD 二次开发岗位，以上是把 FDE 与技能替代的一般判断迁移过来；具体是否适用，取决于你所在团队是产品侧还是客户交付侧。
出处
- 1AI Agent 时代的 FDE：把模型能力落到真实业务里
解释为什么靠近业务结果、能对结果负责的工程师更难被替代，是转型判断的核心依据。
- 2Skills写得越多，越不容易被AI取代？
说明被自动化的是已解决的那层技能而非人本身，帮助理解为什么守着手艺会贬值。
- 3学术界火了十年的Graph数据库，为什么等到 AI 才开始落地？｜向量数据库为什么是死胡同？｜纯技术创业有多爽？
给出 FDE 的具体定义和判断标准，适合核对“自己能不能改 production 代码”这条线。
你也有想问的？
卡住的时候，问问立正：回答附有出处，可以点回原文核对。
也可以接着问：
别人还问了
- 我是一个程序员，有了AI之后所有人干活的效率都提高了，多出来的时间只能自己找活干，但我在目前的领域专业储备一般，找不到足够有价值的方向去投入。现在就是在被裁找新方向或者卷起来之间摇摆。如果失去稳定现金流，AI对此不太认同，它的建议是尽可能在寒冬中稳住现金流，我应该怎么做？稳住现有的工作，找新的可以做的事情？还是做好被裁打算，用业余时间积累新方向需要的专业知识？
立正的主张不是二选一，而是先保住现金流，同时把上班的视角从「完成任务」换成「积累能带走的东西」；被裁与否不是你能控制的，能控制的是这段时间在积累什么。
- AI engineer、AI architect、FDE 这几条路径分别适合什么背景的程序员？
FDE 适合工程底子扎实、又愿意直接面对客户和业务的人；AI engineer 偏把 AI 能力做进产品；AI architect 偏设计整个系统怎么可靠运行。
- 機械工程師在AI時代會被取代嗎?
机械工程师整体不会被AI取代，但工作内容里偏“信息搬砖”的部分会被压缩；越靠近真实物理结果和决策责任，越难被替代。
- 软件开发工程师还有前途吗？
有前途，但前途从“会写某种代码”转向“能对业务结果负责、能自己动手把事做成”。
- Ai时代，大厂打工人的出路有哪些
大厂打工人的出路大致分两类：往生产力源头靠，或把价值从公司平台挪到自己身上，做能独立交付结果的事。
- 现在ai在数学领域如此厉害，数学研究生何去何从，该怎么考虑就业？
AI 强在算得快、答得准，但数学训练给你的抽象和建模能力，正好是把它用好的前提；就业方向要看你把这份能力接到哪个具体问题上。