GPT时代程序员已经不用写代码了？
真实案例：我用GPT的一天
早上9点，我打开电脑，开始和GPT结对编程：
我：帮我写个并发队列
GPT：好的，这是一个线程安全的...
我：等等，要考虑 内存泄漏
GPT：明白，我们加上 智能指针...
到这里，可能有同学要说："这不就是CV工程师吗？"
慢着！重点在后面！
新时代的编程究竟变在哪？
1. 编程思维的升级
过去：
# 关注具体实现
def sort_array(arr):
for i in range(len(arr)):
for j in range(i+1, len(arr)):
if arr[i] > arr[j]:
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
现在：
# 关注问题本质
'''
需求：高性能排序
约束：
1. 内存限制：100MB
2. 响应时间：<100ms
3. 数据特点：大量https://zhida.zhihu.com/search?content_id=696793869&content_type=Answer&match_order=1&q=%E9%87%8D%E5%A4%8D%E5%85%83%E7%B4%A0&zhida_source=entity
'''
2. Prompt工程化思维
菜鸟Prompt：
帮我写个登录功能
老司机Prompt：
请实现用户登录模块：
- 使用JWT认证
- 密码需要加盐处理
- 考虑防SQL注入
- 需要限制登录频率
- 日志记录关键信息
这是新编程范式吗？
我的答案是：Yes and No
Yes的理由：
- 抽象层次提升
- 从"怎么写代码"到"怎么描述问题"
- 更接近架构师的思维方式
- 效率革命
- 减少重复劳动
- 快速原型验证
- 代码review效率提升
- 知识融合
- 编程不再是单纯的码代码
- 更注重业务理解和问题建模
No的理由：
- AI不是万能的
- 复杂业务逻辑还需要人工梳理
- 性能优化需要深入理解底层
- 创新性解决方案仍需人类智慧
- 新的技能要求
- 代码审查能力更重要了
- 系统设计能力不可替代
- 安全意识必须加强
刚才看到一个段子：
"有个初级程序员说他已经完全依赖AI编程了，结果遇到线上bug，GPT连不上，他就只能干瞪眼..."
这不就是那句老话吗：工欲善其事，必先利其器。但别忘了，再好的工具也需要老师傅来使。
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