每年10月24日，被稱為“1024程序員節(jié)”。有人說它是“程序員的情人節(jié)”，也有人調(diào)侃是“連續(xù)16個(gè)小時(shí)不下班的節(jié)日”。這個(gè)節(jié)日之所以是1024，因?yàn)?的十次方正好是一千零二十四。它象征著二進(jìn)制的浪漫，也象征著程序世界的原教旨主義。
但在這個(gè)屬于邏輯和代碼的日子里，我們或許也該停下手頭的項(xiàng)目，問自己一個(gè)更棘手的問題：在AI成為主力工具的時(shí)代，程序員這個(gè)職業(yè)，還剩下多少“人”的成分？或者說，我們還需要程序員嗎？
去年此時(shí)，有人還在手寫代碼；今年，他已經(jīng)在教AI怎么寫代碼；那么明年呢？他是不是已經(jīng)變成AI的提示詞工程師，連編譯器都不碰了？這個(gè)節(jié)日，究竟是慶祝一個(gè)職業(yè)的榮光，還是悄悄紀(jì)念一種正在消失的狀態(tài)？
我們還需要記語法、背算法、學(xué)框架嗎？我們還需要懂得優(yōu)化、重構(gòu)、性能調(diào)優(yōu)嗎？或者說，如果“寫代碼”不再是程序員的核心能力，我們到底還需要什么樣的程序員？
曾經(jīng)的編程，是一種“慢武功”
2000年代初，學(xué)編程是一件需要儀式感的事。你得從C語言學(xué)起，啃數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，調(diào)指針，背算法。遇到報(bào)錯(cuò)，你得把異常復(fù)制下來，貼進(jìn)搜索框，一頁頁翻知乎或CSDN的文章，看哪個(gè)說得靠譜，再小心翼翼地跑一次，看看是不是終于不報(bào)錯(cuò)了。那時(shí)的程序員像農(nóng)耕者：用時(shí)間換成長，用苦工堆積產(chǎn)值。
哪怕到了2015年，技術(shù)仍是按部就班地演進(jìn)：Java變得更穩(wěn)重，Python成為數(shù)據(jù)科學(xué)的寵兒，從jQuery到Vue，再到React，框架在不斷變，語法越來越炫，但說到底，還是在圍繞“怎么更快畫出一個(gè)好看又能動(dòng)的頁面”這條路上打圈。經(jīng)驗(yàn)，是一塊磚一塊磚地壘起來的。就像日本壽司大師，從切黃瓜開始學(xué)十年，最后只為握好一塊飯團(tuán)。而今天，突然不需要切黃瓜了。
生成式AI的到來，讓整個(gè)游戲規(guī)則變了。現(xiàn)在，最優(yōu)秀的程序員，不是那些寫代碼最快的人，而是那些知道如何讓AI寫出好代碼的人。你得像電影《盜夢(mèng)空間》里的造夢(mèng)者，知道如何構(gòu)造一個(gè)環(huán)境、設(shè)定約束、搭建提示詞。你寫的不再是“代碼”，而是“構(gòu)建代碼的場景”。
這，就是“AI原生程序員”的新角色。你可能沒寫過一個(gè)能跑通的排序算法，
也沒獨(dú)立部署過一套后端服務(wù)，但你只要能把需求講明白、邏輯列清楚，AI就能替你寫出八成像樣的代碼。甚至測(cè)試腳本、接口文檔、部署流程，也都可以自動(dòng)生成。
老程序員，開始“背著歷史包袱跑步”
問題是——不是所有人都來得及換操作系統(tǒng)。我認(rèn)識(shí)一位資深工程師，40歲出頭。簡歷上寫著“參與開發(fā)了某國有銀行核心系統(tǒng)”，項(xiàng)目周期三年，文檔厚如詞典，流程復(fù)雜得像《清明上河圖》。但他用Copilot寫代碼時(shí)，手速慢、警惕性高，總擔(dān)心AI給出的答案不夠“嚴(yán)謹(jǐn)”，于是手動(dòng)重寫，來來回回，一天只寫出三百行，代碼量甚至趕不上一個(gè)實(shí)習(xí)生。
他不是能力不行，而是“思維模型”跟不上了。他相信代碼是“瞧”出來的，不是“生成”出來的。軟件是“搭”出來的，而不是“喂Prompt”就能長成的。可現(xiàn)實(shí)已經(jīng)變了。現(xiàn)在真正花時(shí)間的，是設(shè)計(jì)好提示詞，是決定哪塊該交給AI，哪塊必須手動(dòng)優(yōu)化。
過去積累的經(jīng)驗(yàn)，反而成了需要反復(fù)審視的“舊習(xí)慣”。他不是不努力，而是努力的方向過時(shí)了。
AI原生畢業(yè)生，也可能在“刻舟求劍”
我們也別急著贊美“AI原生”。我見過不少剛畢業(yè)的學(xué)生，Prompt寫得飛快，工具切換熟練得像開外掛。接口讓AI來寫，頁面用畫圖工具一鍵生成，文檔也直接交給自動(dòng)摘要搞定。但當(dāng)產(chǎn)品迭代后需要接入ERP系統(tǒng)時(shí)，他崩了。他不知道“月底財(cái)務(wù)對(duì)賬”的時(shí)間點(diǎn)為啥那么奇怪，更不知道政府采購合同為什么要拆成三個(gè)子項(xiàng)。
他們以為AI萬能，結(jié)果被現(xiàn)實(shí)打了耳光。因?yàn)樗麄儾涣私猓瑥?fù)雜業(yè)務(wù)的歷史不是代碼，而是人。企業(yè)流程是幾十年一步步積累下來的慣性。財(cái)務(wù)科、內(nèi)控部、法務(wù)團(tuán)隊(duì)不是AI能一夜重塑的對(duì)象，它們只能被理解，不能被跳過。哪怕你能用AI寫出所有API，但你要知道：有些字段的命名，是某個(gè)十年前的兼容性遺留問題——刪不了，也改不得。
我們進(jìn)入了一個(gè)奇怪的階段。寫代碼越來越像畫畫。你畫出一個(gè)模糊意圖，AI補(bǔ)完你想表達(dá)的結(jié)構(gòu)。于是，一部分人開始以為，“只要我vibe（氛圍）夠?qū)Γa就會(huì)自己出現(xiàn)。”這也確實(shí)在某些場景下成立。但當(dāng)你面對(duì)一個(gè)橫跨七個(gè)子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)源分布在三地、文檔混雜著Excel和PDF的老系統(tǒng)時(shí)，vibecoding就像用素描技巧畫城市規(guī)劃圖。你得理解這個(gè)城市是怎么長出來的，它的水管通哪兒、墻體承不承重、歷史問題遺留項(xiàng)有幾代人踩過坑。哪條走線埋著三代程序員不敢動(dòng)的技術(shù)債，哪 份接口文檔早就沒人敢更新，怕動(dòng)了會(huì)出事。
刻舟求劍，是一種錯(cuò)覺：以為只要工具足夠新，就能解決所有舊問題。而現(xiàn)實(shí)是：真正的復(fù)雜，不在系統(tǒng)里，在系統(tǒng)之外。