程序员这个职业，正在经历一次深刻的结构性变化。过去几十年，我们所熟悉的“古法编程”——手写每一行代码、反复查文档、调试到深夜——塑造了几代工程师的职业认同感。然而今天，AI 编程工具正在重构软件生产方式。这不仅仅是效率工具的升级，而是一次范式迁移。
这篇文章并不是鼓吹“AI 取代程序员”，而是试图讨论一个更现实的问题：在 AI 时代，程序员应该如何重新定位自己？
一、什么是“古法编程”？
所谓“古法编程”，并不是贬义，而是一种以代码为中心的生产模式：
- 手写逻辑，逐行实现
- 高度依赖个人经验与记忆
- 调试能力被视为核心竞争力
- 以“代码量”衡量投入与价值
在这种模式下，优秀程序员的核心优势在于：
- API 熟练度
- 语言细节掌握
- 问题定位速度
- 工程实践积累
这套体系在过去 20 年极其有效。但问题在于——它假设“写代码”是软件生产的瓶颈。
而今天，这个前提正在动摇。
二、AI 编程的本质：生产力外包
AI 编程工具（如 Copilot、ChatGPT、Cursor 等）本质上是一种“认知外包系统”。它能够：
- 生成样板代码
- 补全复杂结构
- 自动写单元测试
- 重构旧代码
- 快速搭建 MVP
换句话说，它正在压缩“实现层”的时间成本。
当实现成本下降，软件开发的瓶颈自然转移到更高层面：
- 需求抽象能力
- 系统架构能力
- 产品判断力
- 技术选型决策
这意味着：程序员的价值正在从“编码者”转向“系统设计者”。
三、正确的态度：从编码者向架构师转变
1. 接受范式迁移，而不是对抗它
历史上每一次技术升级，都伴随抵抗：
- 从汇编到高级语言
- 从单机到云计算
- 从 SVN 到 Git
拒绝 AI 的逻辑，与当年拒绝 IDE、拒绝自动化部署没有本质区别。
真正成熟的工程师，应该思考：
“如何利用新工具扩大我的能力边界？”
2. 把精力从“写代码”转向“做产品”
写代码本身并不创造商业价值。解决问题才创造价值。
AI 让我们更快完成实现部分，那么多出来的时间应该投入到：
- 需求深挖
- 用户体验优化
- 架构可扩展性设计
- 商业模式思考
未来的核心竞争力是：你定义问题的能力，而不是你敲代码的速度。
四、关于“打工人是否该自费使用 AI”
1. 从公司视角
AI 工具能提高产出效率，本质属于生产工具。理论上应由公司承担。
2. 从个人视角
如果 AI 能显著提高你的能力边界，那么它更像是一种生产力投资，而非消费支出。
在高度竞争的行业里，拒绝为效率工具付费，本质是拒绝为未来竞争力投资。
3. 更现实的建议
- 优先争取公司报销
- 用可量化结果证明效率提升
- 若无法报销，将其视为职业升级成本
五、门槛是降低了，还是提高了？
这是社区争论最激烈的话题之一。
很多新手认为，AI 让写代码变得简单，因此“入行门槛降低”。
表面上看似如此，但从系统层面分析，结论可能恰恰相反——门槛实际上在提高。
1. AI 并不是“自动产品生成器”
很多人以为开发流程可以变成：
- 告诉 AI 要什么
- AI 生成代码
- 测试发现问题
- 反馈给 AI 修改
- 循环直到完成
听起来很美好。但现实往往是：
- 需求描述不清，AI 理解偏差
- 生成架构不合理，后期难以扩展
- 隐藏 Bug 难以定位
- 当 AI 被某个细节卡住时，无法继续推进
如果使用者缺乏底层理解，整个过程会变成黑盒交互：
你不知道问题在哪里，只能不断试错； 一旦 AI 给不出答案，项目直接烂尾。
2. 真正的门槛在于“判断力”
AI 可以写代码，但无法替你承担：
- 架构权衡
- 性能边界判断
- 安全设计决策
- 技术债评估
当实现成本下降后，真正稀缺的能力变成：
- 是否知道 AI 生成的方案是否合理
- 是否能识别隐患
- 是否具备独立接管项目的能力
AI 放大的是能力差距，而不是抹平差距。
强者用 AI 提升杠杆； 弱者用 AI 掩盖短板。
3. 入行更容易，站稳更难
确实，借助 AI，初学者可以更快做出 Demo。
但真正的问题是：
- 你是否理解生成代码的结构？
- 你是否能在 AI 失效时独立排错？
- 你是否能重构混乱代码？
如果不能，那么这并不是“降低门槛”，而是制造一种虚假的熟练感。
六、顽固派的核心误区
误区一：AI 生成的代码不可靠
确实如此。但人写的代码同样不完美。关键是验证机制，而不是作者身份。
误区二：使用 AI 会削弱能力
如果只复制粘贴，会退化；如果主动分析比较，会增强认知广度。
误区三：真正的高手不需要 AI
高手追求的是杠杆率，而不是苦劳。
七、未来五年的现实判断
- 初级岗位会被压缩
- 中级工程师门槛提高
- 架构能力成为核心分水岭
- 产品思维与技术结合更稀缺
如果你仍把“写得快”当优势，AI 会抹平差距；
如果你定位为系统设计者，AI 会成为放大器。
八、结语：不是站队，而是进化
这不是“古法 vs AI”的战争，而是一场能力重构。
拒绝变化，不会让时代停下来；只会让自己边缘化。
未来属于那些既理解底层原理，又善用工具的人。
问题只剩一个：
你愿意升级自己，还是坚持旧身份？