焦虑的来源
最近，Devin（世界上第一个 AI 软件工程师）的演示视频在朋友圈刷屏。它能自主阅读文档、修复 Bug、甚至从头构建一个简单的网站。很多人开始惊呼：“程序员要失业了！”
这种焦虑不无道理。如果写代码这件事可以被自动化，那我们的价值在哪里？
编码 vs 工程
要回答这个问题，我们需要区分“编码 (Coding)”和“工程 (Engineering)”。
- 编码是将逻辑翻译成计算机语言的过程。这是 AI 最擅长的。GitHub Copilot 已经证明了 AI 可以比人类更快、更准确地写出样板代码、正则匹配或 API 调用。
- 工程则是解决问题的过程。它涉及到需求分析、系统架构设计、权衡利弊（Trade-off）、沟通协作以及对业务的理解。
AI 目前（以及未来很长一段时间）依然难以替代的是对复杂业务场景的理解和决策能力。
程序员的进化方向
AI 不会取代程序员，但会使用 AI 的程序员将取代不会使用的程序员。
1. 从“手工业者”到“架构师”
过去我们可能花费 80% 的时间在写 CRUD 代码，20% 的时间在思考。未来这个比例会倒过来。我们需要利用 AI 快速生成代码实现，将精力集中在系统设计、安全性、可扩展性等高阶问题上。
2. Prompt Engineering 成为基本功
学会如何向 AI 清晰地描述需求、如何分解任务、如何通过上下文（Context）引导 AI 生成正确的代码，将成为必备技能。
3. 全栈能力的普及
在 AI 的辅助下，学习新语言和框架的成本大幅降低。后端开发者可以轻松写出漂亮的前端页面，前端开发者也能快速搞定数据库和部署。全栈工程师的门槛将降低，全能型人才将更受欢迎。
结论
技术发展的车轮滚滚向前，抵触是没有用的。我们应该拥抱 AI，将其视为极其强大的 Copilot（副驾驶）。
以前，你需要学习汇编语言才能编程；后来有了高级语言，汇编成了少数人的专长；现在有了 AI，也许未来的编程就是用自然语言与机器对话。这并不是编程的消亡，而是编程的民主化。
保持好奇心，持续学习，你永远不会被淘汰。