AI时代,我们程序员的饭碗到底是什么?
作者：微信文章最近和朋友吃饭的时候，他向我吐槽说最近面试了几个小伙子，代码写得飞快，AI工具玩得贼溜。但当他问：“如果要你来设计，你会怎么考虑这个模块的扩展性？”时，大多都卡壳了。
这让我有了一个思考，当AI也能把需求翻译成代码时，我们程序员的核心价值，到底在哪？
难道真像有些人说的，我们要集体失业了吗？
我先讲个前些天发生的小故事。我们有个古老的电商项目，里面有个计算用户积分的函数，长达几百行，逻辑盘根错节，没人敢动，堪称“祖传屎山”。
一个新来的同事，信心满满地打开了Cursor，直接把函数贴了进去，提示词是：“优化一下这段代码。”
AI很听话，输出了一大段。看起来整洁多了，变量名也重构了。但当我们把新代码跑起来，在各种边界条件下测试时，bug层出不穷。为什么？因为AI根本不理解业务背景。它不知道积分冻结和积分过期在业务上有什么区别，也不知道为什么这里要先检查用户状态再计算积分。
后来，我接手了这个问题。我没有直接让AI改代码，而是做了三件事：
1.画图：我在白板上画出了用户积分的生命周期，以及各种状态变迁。
2.拆解：我把那个庞然大物般的函数，按业务逻辑拆成了几个清晰的阶段：校验 -> 计算 -> 冻结/解冻 -> 生效。
3.给AI下指令：这时，我的prompt变成了：
“我们正在重构一个用户积分计算函数。业务背景是：用户积分在特定活动期间可能被冻结，活动结束后解冻；积分有效期一年。当前代码的问题是逻辑耦合太紧。请你遵循单一职责原则，将以下代码重构为四个独立的函数，并明确它们之间的调用关系。重点关注状态校验的完备性。”
结果可想而知，这次AI生成的代码，不仅结构清晰，而且因为我们输入了关键业务约束，它生成的校验逻辑也严密得多。
这个故事我想说明什么呢？在AI时代，程序员的核心价值，早已从写代码转变为定义问题、拆分系统和作出关键决策。AI只是加速解决问题的过程，问题如何开始，结果走向哪里是由我们来决定的！
我们不再是代码的搬运工，而是用技术语言翻译商业需求，是人机协作时代的价值决策者。
不知道大家有没有发现，当下情形很像1800年瓦特改良了蒸汽机，纺织工人惊恐的发现，机器一夜之间竟抢走了他们的工作，最先富起来的反而是那些拥有工厂的老板。
但历史告诉我们：
真正失业的，是那些只会踩踏板的人；
真正崛起的，是那些会设计、维护、升级机器的人。
今天的大模型，就是21世纪的蒸汽机。他会消灭重复劳动，却也在召唤属于他的系统设计师。而我们，也正在重演200年前的那场分工！
大家有什么不同的想法，欢迎交流！
我是壹一，关注我，你将能看到一个程序员的破圈成长之路！一起前行！
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