AI时代,想靠编程“混口饭”?我这30年老程序员的“逆耳忠言”:门槛可能更高了!(内附应对之道)

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作者：微信文章

大家好，我是大铭。
最近AI这阵风刮得是真猛啊！写文章、画画、做视频，感觉啥都能干了，现在连写代码这种以前听着特“高大上”的活儿，AI也能唰唰地给你整出来。

这时候，不少朋友，特别是想入行学编程的，或者刚学了点皮毛的小白，心里就开始打鼓了： “AI这么牛，我是不是随便学学就能当个厉害的程序员了？” 或者反过来想：“完了完了，AI把活儿都干了，程序员这行是不是要黄了？现在学了也白搭？”

嘿，我这个在编程这行里摸爬滚打了30年，从一线代码写到大厂架构师，也带过不少项目和新人的“老家伙”，得跟你们掏句心窝子，说点可能不太中听的大实话：

AI的出现，对于那些真心想把编程这门手艺学精，想靠它在这个时代好好安身立命、有所成就的人来说，那道看不见的“门槛”，不但没降，反而可能悄悄地变高了！

这话听着是不是有点反常识？“AI不都让事情变简单了吗？怎么门槛还高了呢？” 别急，给我几分钟，我给你们好好盘盘这背后的道道，也聊聊咱们普通人，尤其是刚起步的或者想进这行的新人们，到底该咋办。
AI时代的反常识：编程的“隐形门槛”为何不降反升？

我之前在一次和朋友的交流里就提到过：

“从一个只会写代码的‘码农’（Coder）进化到能独立思考、解决复杂问题的‘程序员/工程师’（Programmer），中间是有一个隐形的门槛的。AI的出现，可能会导致这个门槛变高，你想跨过去的难度会变大。”

可能有人还是会问，AI都能帮着写代码了，怎么门槛反而高了呢？
揭秘“隐形门槛”之一：沟通的鸿沟与AI的“高效”冲击

要理解这点，咱们得先琢磨琢磨软件开发里一个特别让人头疼的事儿——沟通。行内有本几十年前就很出名的经典老书叫《人月神话》，不知道大家听说过没？

“它里面其实就在阐述一个问题，在软件项目里，有大量的成本，并不是花在具体的技术实施上，而是耗费在了沟通上。”

你想想，是不是这么回事？一个需求过来，

“你会发现沟通这件事儿的成本，会像滚雪球一样越滚越大，甚至是以指数级的速度爆炸。最后导致的结果就是，我可能在这头，比如你是提需求的那方，你脑子里想的是个雄伟的前门楼子，结果传到我这儿，我理解的可能已经变成了个胯骨轴子了。信息完全变形，太常见了。”这沟通要是出了岔子，需求理解歪了，那后面写的代码再漂亮，也全是白费功夫。

那这和AI有什么关系呢？

“AI出现之后，它有一个最大的好处是，我在做很多事情的时候，如果AI能干，我就不需要和‘人’进行那么多复杂的沟通了。AI员工直接就给我干活了，还听话。”

现在，如果我是一个经验稍微丰富点的程序员或者项目负责人，我可能会这样做：

“并且在这个过程中，我会不断地去问我的AI助手：‘你明白我的意思了吗？如果你不明白，或者你明白了，你就把我刚才说的再复述一遍，我看看是不是我想要的。你觉得我说的哪点不清晰，你都给我指出来。’我会跟我的AI工具反复地这样去确认和打磨…”

你看，

“当我和我的AI沟通效率大幅度提升的时候，也就意味着我会减少和‘人’，尤其是初级程序员协作的需求，对吧？”

揭秘“隐形门槛”之二：新手“升级路”为何被AI“截胡”？

关键的来了，这直接影响到初级程序员的成长机会。

“以前初级程序员（Coder）的成长，很大一部分原因是在真正落地干活的时候，那些高级程序员（Programmer）精力有限，没办法所有活儿都自己干。所以他们或主动或被动地，总得带带新人。”这种“带人”的过程，“你就自然而然地有点像以前的‘师徒制’。老师傅会把自己的经验传授给你，并且你是真的在面对一个实际的业务问题。你遇到了困难，你去思考，你去反馈，然后老师傅再来指导你。”

这是非常宝贵的实战和学习机会，是书本上学不到的真功夫。

“但现在，有大量的初级程序员可能已经没有这么好的机会了。因为我不跟他沟通，我跟AI沟通，效果可能更好，成本还低。那我干嘛非要跟他费劲沟通呢？所以，他就丧失了大量被实际工作锤炼、被有经验的人指导、在遇到问题时去独立思考并解决问题，以及在解决问题的这个过程中犯错、反思、成长的机会。”

“当他丧失了这个成长的机会的时候，就又回到了我刚才说的那个观点——门槛其实是提高了，或者说，初级程序员想成长为能独当一面的高级程序员，难度变大了。”

简单打个比方，以前很多新手程序员，就像是武侠小说里的小徒弟，总能在师父“不耐烦”的指点、各种“被麻烦”去处理实际问题的过程中，以及在解决各种小bug、小需求的“笨拙”尝试中，一点点把武功练起来。但现在，AI可能把这些“打杂”和“初级任务”都接管了，老师傅也更倾向于和更“听话”、沟通成本更低的AI协作。这就好比新手村的那些小怪，还没等你出手，直接被一个路过的高等级NPC（AI）一招清场了，你让新手玩家怎么打怪升级、积累经验？
面对被AI“垫高”的门槛，路在何方？（老兵的四条“笨”建议）

那么，面对这个被AI“垫高”的门槛，咱们想成长、想进步的Coder们，就真的没路走了吗？

也不是这么悲观。挑战确实变大了，但路永远是人走出来的。我这老家伙也结合自己的经验，琢磨了几个坎儿，和一些或许能帮大家迈过去的“笨办法”，或者说更实在的努力方向：
主动“找茬”，啃硬骨头，别怕“笨拙”的练习

既然“喂到嘴边”的练习机会少了，那就得自己主动出击，给自己“加戏”。别老想着让AI帮你把所有代码都生成了，然后复制粘贴一把梭哈就完事儿。可以试试：

刻意练习基础功：一些基础的算法、数据结构、设计模式，AI能帮你写出来，但你得逼着自己去理解它为什么要这么写，手动去实现一遍，甚至尝试用不同的方法实现，然后比较它们的优劣。这是内功，AI给不了你。给自己加码：做个小项目，别满足于功能跑通就完事。主动给自己提更高的要求，比如怎么让程序跑得更快（性能优化）？怎么让代码更容易看懂和修改（可读性、可维护性）？怎么让它以后更容易增加新功能（可扩展性）？多琢磨怎么让它更像一个能拿得出手的“产品”，而不是一个自己玩的“玩具”。参与开源项目：这是个非常好的“实战训练营”。你能看到全世界的优秀程序员是怎么写代码、怎么协作的，也能在解决真实问题的过程中得到锻炼。哪怕一开始只是帮忙改个小bug，或者写点说明文档，都是宝贵的经验。

把AI当成“超级私教”和“智能陪练”，而不只是“万能拐杖”

AI是个非常强大的工具，用好了绝对能加速你的成长。关键在于你怎么用它：

让AI解释它写的代码：别满足于它给出的结果，要像个好奇宝宝一样追问它：“你为什么这么写？”“还有没有其他方法？”“这种写法的优点和缺点分别是什么？”把AI当成一个24小时在线、不会疲倦、知识渊博的私人老师。让AI给你做“代码审查”（Code Review）：自己写完一段代码，可以让AI帮你看看，有什么可以改进的地方，有什么潜在的风险或者bug。这能帮你养成良好的编码习惯，少走弯路。用AI辅助学习新东西：想学一门新技术、一个新框架？除了看官方文档，也可以让AI给你生成一些入门的示例代码，帮你解释核心概念，甚至让它给你出点相关的练习题来巩固。

死磕“沟通”和“理解”这些AI短期内替代不了的软技能

我前面花了不少篇幅说沟通成本是软件开发里的大头。AI能帮你写代码，但它很难完全替代人与人之间，特别是与客户、与团队其他成员之间那种微妙又复杂的沟通和理解。

多问“为什么”：接到一个开发需求，别急着一头扎进去就开始写代码。先花时间琢磨透：“用户到底想要解决什么问题？”“这个功能背后真正的目的是什么？”。多和提需求的人聊，反复确认，确保你的理解和他们是在一个频道上，别怕问得细，这能避免后面大量的返工。锻炼你的表达能力：怎么把一个复杂的技术问题，用简单易懂的话给非技术背景的人讲明白？怎么在团队里清晰、准确地表达自己的想法和方案？这些都是硬核竞争力，需要刻意练习。可以尝试多写技术文档、博客，或者在小团队里做一些技术分享。深入理解业务：记住，技术永远是为业务服务的。你越懂你做的这个产品或项目所在的行业知识、业务逻辑，你就越能写出真正有价值的代码，也就越不容易被那些只会“执行命令”的工具所替代。

向上捅破天花板，追求“程序员/工程师”的思维高度

简单来说，初级的“Coder”更关注怎么把功能实现出来，而一个成熟的“Programmer”或者“Engineer”会更关注整体的设计、系统的架构以及更高层次的抽象和取舍。

培养系统性思维：不要只盯着自己手头那块代码，要学着从整个系统、整个产品的角度去看问题。思考不同模块之间是怎么关联的，数据是怎么流转的，未来系统要扩展的话，现在应该怎么设计才能更从容。学习架构知识：了解常见的系统架构模式、软件设计原则，看看那些经验丰富的架构师是怎么做技术选型、怎么设计复杂系统的。关注技术趋势，但更要形成自己的独立判断力：新技术层出不穷，保持学习的热情是好事，但更重要的是理解这些技术到底能解决什么样的问题，适合用在什么样的场景，而不是盲目地追逐潮流。要有自己的思考和判断。

写在最后：挑战与机遇并存，关键在于自身修行

说到底，AI时代，对我们程序员来说，挑战和机遇是并存的。那些简单重复的、缺乏深度思考的“体力活”，可能会被AI逐渐取代，这是趋势。但与此同时，那些需要深度思考、复杂判断、良好沟通、创造力以及工程经验的工作，其价值反而会更加凸显。

想跨越这道被AI“垫高”的门槛，关键还是在于咱们自己是否愿意下那些“笨功夫”，是否能主动去拥抱这些变化，并且有意识地去培养那些AI在可预见的未来都难以企及的核心竞争力。

路漫漫其修远兮，与各位走在这条路上的朋友们共勉吧！

要不，加个微信聊聊吧