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cac55 2025-11-03 19:22 3 浏览

AI时代需要什么样的程序员

每年月日,被称为“程序员节”。有人说它是“程序员的情人节”,也有人调侃是“连续个小时不下班的节日”。这个节日之所以是,因为2的十次方正好是一千零二十四。它象征着二进制的浪漫,也象征着程序世界的原教旨主义。

但在这个属于逻辑和代码的日子里,我们或许也该停下手头的项目,问自己一个更棘手的问题:在AI成为主力工具的时代,程序员这个职业,还剩下多少“人”的成分?或者说,我们还需要程序员吗?

去年此时,有人还在手写代码;今年,他已经在教AI怎么写代码;那么明年呢?他是不是已经变成AI的提示词工程师,连编译器都不碰了?这个节日,究竟是庆祝一个职业的荣光,还是悄悄纪念一种正在消失的状态?

我们还需要记语法、背算法、学框架吗?我们还需要懂得优化、重构、性能调优吗?或者说,如果“写代码”不再是程序员的核心能力,我们到底还需要什么样的程序员?

曾经的编程,是一种“慢武功”

年代初,学编程是一件需要仪式感的事。你得从C语言学起,啃数据结构,调指针,背算法。遇到报错,你得把异常复制下来,贴进搜索框,一页页翻知乎或CSDN的文章,看哪个说得靠谱,再小心翼翼地跑一次,看看是不是终于不报错了。那时的程序员像农耕者:用时间换成长,用苦工堆积产值。

哪怕到了年,技术仍是按部就班地演进:Java变得更稳重,Python成为数据科学的宠儿,从jQuery到Vue,再到React,框架在不断变,语法越来越炫,但说到底,还是在围绕“怎么更快画出一个好看又能动的页面”这条路上打圈。经验,是一块砖一块砖地垒起来的。就像日本寿司大师,从切黄瓜开始学十年,最后只为握好一块饭团。而今天,突然不需要切黄瓜了。

生成式AI的到来,让整个游戏规则变了。现在,最优秀的程序员,不是那些写代码最快的人,而是那些知道如何让AI写出好代码的人。你得像电影《盗梦空间》里的造梦者,知道如何构造一个环境、设定约束、搭建提示词。你写的不再是“代码”,而是“构建代码的场景”。

这,就是“AI原生程序员”的新角色。你可能没写过一个能跑通的排序算法,

也没独立部署过一套后端服务,但你只要能把需求讲明白、逻辑列清楚,AI就能替你写出八成像样的代码。甚至测试脚本、接口文档、部署流程,也都可以自动生成。

老程序员,开始“背着历史包袱跑步”

问题是——不是所有人都来得及换操作系统。我认识一位资深工程师,岁出头。简历上写着“参与开发了某国有银行核心系统”,项目周期三年,文档厚如词典,流程复杂得像《清明上河图》。但他用Copilot写代码时,手速慢、警惕性高,总担心AI给出的答案不够“严谨”,于是手动重写,来来回回,一天只写出三百行,代码量甚至赶不上一个实习生。

他不是能力不行,而是“思维模型”跟不上了。他相信代码是“瞧”出来的,不是“生成”出来的。软件是“搭”出来的,而不是“喂Prompt”就能长成的。可现实已经变了。现在真正花时间的,是设计好提示词,是决定哪块该交给AI,哪块必须手动优化。

过去积累的经验,反而成了需要反复审视的“旧习惯”。他不是不努力,而是努力的方向过时了。

AI原生毕业生,也可能在“刻舟求剑”

我们也别急着赞美“AI原生”。我见过不少刚毕业的学生,Prompt写得飞快,工具切换熟练得像开外挂。接口让AI来写,页面用画图工具一键生成,文档也直接交给自动摘要搞定。但当产品迭代后需要接入ERP系统时,他崩了。他不知道“月底财务对账”的时间点为啥那么奇怪,更不知道政府采购合同为什么要拆成三个子项。

他们以为AI万能,结果被现实打了耳光。因为他们不了解,复杂业务的历史不是代码,而是人。企业流程是几十年一步步积累下来的惯性。财务科、内控部、法务团队不是AI能一夜重塑的对象,它们只能被理解,不能被跳过。哪怕你能用AI写出所有API,但你要知道:有些字段的命名,是某个十年前的兼容性遗留问题——删不了,也改不得。

我们进入了一个奇怪的阶段。写代码越来越像画画。你画出一个模糊意图,AI补完你想表达的结构。于是,一部分人开始以为,“只要我vibe(氛围)够对,代码就会自己出现。”这也确实在某些场景下成立。但当你面对一个横跨七个子系统、数据源分布在三地、文档混杂着Excel和PDF的老系统时,vibecoding就像用素描技巧画城市规划图。你得理解这个城市是怎么长出来的,它的水管通哪儿、墙体承不承重、历史问题遗留项有几代人踩过坑。哪条走线埋着三代程序员不敢动的技术债,哪份接口文档早就没人敢更新,怕动了会出事。

刻舟求剑,是一种错觉:以为只要工具足够新,就能解决所有旧问题。而现实是:真正的复杂,不在系统里,在系统之外。

我们需要什么样的程序员?

我们到底需要什么样的程序员?不是活在C语言年代里,把一切都手写出来的人;也不是飘在AI云端,只靠模型输出就敢上线的人。我们需要“新旧混血”的程序员。一边讲得了机器语言,能和AI工具对话;一边懂得人类语言,能和业务、系统、历史展开对话。他们是“双语程序员”——既懂代码语言,也懂组织语言。

他们知道:Prompt不只是关键词堆砌,而是一份带上下文的系统设计说明;部署不是复制粘贴,而是对整个服务依赖链的判断;一个字段为什么不能改,不是技术问题,而是业务惯性和历史包袱的综合结果。

真正有价值的程序员,不是手快、工具全、堆技能,而是那些明白:“系统是时间的产物,问题往往来自人。”他们能看穿一个架构设计图,背后藏着哪几代人的妥协;也能在提示词里提前预判模型可能出错的边界。他们解决问题的方式,不是工具最强,而是判断最稳。

这类人,正在被越来越多的公司追着找。大公司,如Meta、Google、阿里、腾讯,要的不是“写代码机器”,而是能驾驭AI工具,让别人写的代码“跑得稳、跑得久”的技术统筹者。而初创公司更直接:你得一个人搞定一整套系统,建模、设计、落地、上线,AI工具当然帮得上忙,但前提是:你知道哪一部分能自动,哪一部分必须靠你。

程序员,正在变成“系统设计者”

这个职业,越来越不像一门“技艺”,更像一门“结构学”。就像建筑师不再亲自搬砖,程序员也不再亲手写每一行代码。砖可以交给机器,结构只能靠人来决定。新的黄金技能,不是“编码”,而是“抽象”。你得理解复杂系统的依赖关系,理解哪些组件可以复用,哪些接口必须重写。你需要能快速评估技术债的代价,也要能预见五年后的维护成本。

未来的程序员,最重要的能力是:系统抽象能力:理解复杂关系;架构判断能力:掌控整体节奏;历史理解能力:知道问题为什么变成这样。这三种能力,AI给不了你。

金庸在《笑傲江湖》里写过一句话:“无招胜有招。”当你对每一招都了如指掌,你就能不拘一格、随机应变。程序员的未来,恰恰如此。当你掌握所有语言、框架、工具,才能把它们放下,你才有能力根据业务目标、技术约束和时间成本,灵活地组合、抉择、做出一个“活得下去”的解决方案。

写代码只是手段,解决问题才是目的。未来最强的程序员,也许是这样的人:他能在AI面前挑错,能在人群面前讲明白需求。他不神化AI,也不恐惧失业。他知道,真正被淘汰的,从来不是不懂新工具的人,而是拒绝更新认知模型的人。

新一代技术面试,也许不再问“你会写代码吗?”而是问:“你能理解问题本质,并设计一个兼容历史的AI解法吗?”

图灵测试曾用来判断机器是否像人。而对程序员来说,今天的图灵测试变成了另一个问题:你是否能在AI工具泛滥的年代,还保有属于人的判断?

你能不能在AI工具面前,不迷信、不盲从?你是否还保有人的本能:判断力、抽象力、系统感?你是否还能不靠输入框,理解一个问题的全貌?

也许未来有一天,“程序员”这个词会被新的词汇取代。技术结构建筑师、AI系统协调人、人机交互逻辑师……但无论叫什么,这个节日,依然应该属于那些能驾驭技术,理解复杂,并始终进化的人。

祝每一位正在进化中的你,程序员节快乐!

(作者胡逸为数据工作者,著有《未来可期:与人工智能同行》一书)

作者:胡逸

来源: 澎湃新闻

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