当编程的核心技能从“写代码”变为“调教 AI”,程序员该如何自处?

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作者:addigi   
最近深度使用 GitHub Copilot 、Cursor 以及各种大模型写代码,产生了一种强烈的“身份恍惚”。
以前,我的核心价值是将模糊的需求,转化为精准的逻辑和优雅的代码。我的武器是编程语言、设计模式和算法。
现在,我发现我的工作越来越多地变成:
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  • 拆解需求,把它变成 AI 能理解的一连串精准的“提示词”。
  • 评审 AI 生成的代码,像导师批改作业一样,指出它的逻辑漏洞、性能问题和安全隐患。
  • 用人类智慧去缝合AI 生成的代码块,理解它看似合理但实则诡异的“脑回路”。
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    这让我想起一个比喻:我们仿佛从建筑师,变成了建筑材料的质检员和自动施工机器的调教师
    我不再亲手砌每一块砖,但我必须更懂砖的好坏,更懂如何指挥机器砌出我想要的形状。如果机器砌错了,我甚至要去理解它“为什么觉得这样砌是对的”。
    这种转变带来的困惑是:
  • 技能树的剧变:未来更重要的,是“需求工程”、“提示词工程”、“代码评审与甄别”的能力吗?传统的算法和系统设计深度还那么重要吗?
  • 价值的再定位:如果 AI 能生成大部分“正确”的代码,那我的不可替代性,是建立在更难的“模糊问题”上,还是建立在“验收与纠错”的权威上?
  • 职业的终极形态:会分化成“AI 调教师”(高阶架构师,用自然语言指挥 AI 构建复杂系统)和“逻辑装配工”(负责微调和集成 AI 产出)吗?

    想听听大家的感受和看法:你是在享受这种“如虎添翼”的赋能感,还是在警惕这种“温水煮青蛙”的能力迁移?面对这个看似必然的趋势,我们个人该如何规划和准备,才能不被浪潮拍在沙滩上?
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