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目录:
一、那些让程序员焦虑的"假消息"
二、我们理解的工程师文化
三、AI到底改变了什么
四、程序员需要学什么新技能
五、80后程序员 vs 00后程序员
六、最好的时代永远在前方
引言
公司食堂里,一个产品经理和一个程序员正在讨论一个让行业都焦虑的话题:
"AI 来了,你们程序员还有什么用?我直接对着机器说需求,它就能给我做出来,我还要你干嘛?你还要给我排期!"产品经理显得有些得意。
"你对它说的话它听得懂吗?它生成的代码你看得懂吗?出了 bug 你能修吗?"程序员反击道。
这个场景,可能正在全国无数个办公楼里上演着。
席卷而来的 AI 浪潮,让整个科技行业都感受到了前所未有的震动与变革。从 ChatGPT 的惊艳问世,到各类 AI 编程工具如雨后春笋般涌现,机遇与挑战扑面而来,兴奋与焦虑交织在每个从业者的心头。"我会被 AI 替代吗?"------这已不仅仅是程序员的疑问,更是整个时代抛给我们的共同命题。
在 6 月 25 日由腾讯云架构师技术同盟举办的《架构师夜生活》直播中,我们和几位资深技术专家聚在一起,共同探讨 AI 时代工程师文化面临的挑战与机遇。
希望在这股浪潮之下,本文能通过一群资深技术专家的深度对话,带大家拨开眼前的迷雾,对我们身处的当下和即将奔赴的未来,看得更真切、更清晰。
| 本文基于《架构师夜生活》直播整理,在保持原意的基础上进行了编辑优化。
关于嘉宾
一、焦虑的"真相"
1.1 美国大厂裁员,真的是因为AI吗?
从 AI 发展以来,一条条新闻不断刺激着科技从业者的神经:
"Meta 裁员 1.1 万人"、"亚马逊裁员 1.8 万人"、"微软裁员 1 万人"...这些硅谷巨头的大规模裁员,似乎与 AI 技术的快速发展形成了某种令人不安的时间重合。
更让人焦虑的是,AI 编程工具的能力正在以惊人的速度提升。GitHub Copilot 能自动补全代码,ChatGPT 能写出完整的程序,各种"AI 一键生成"的工具层出不穷。有人开始计算:如果 AI 能完成大部分编程工作,那还需要这么多程序员吗?
社交媒体上,"程序员 35 岁危机"的讨论愈演愈烈,"AI 取代 xxx"的话题屡上热搜。焦虑情绪像病毒一样传播,不仅仅是程序员,产品经理、设计师、甚至很多传统行业的从业者都在问同一个问题:我会被 AI 替代吗?
但事实真的如此吗?
1.2 推荐算法如何制造焦虑
"大家都被媒体给误导了。"C.C.(范维肖)直言不讳地指出了问题的关键。
"美国这一波裁员,根本原因是 2017 年的税法改革。The Tax Cuts and Jobs Act ("TCJA") 新税法规定,企业不能再把研发成本一次性抵扣,必须分 5 年摊销。这意味着今年 100 万的研发投入,只能抵扣 20 万成本,企业要多交很多税。最简单的办法就是控制研发支出,所以才有大规模裁员。"
这项税法改革成为了科技行业裁员的重要推手之一。原来,看似相关的两个现象------AI 发展和大厂裁员------实际上并没有很直接的因果关系。
"问题是,错误的信息传播得更快。"黄良懿补充道,"推荐算法喜欢推送能引发情绪反应的内容,'AI 要取代程序员'这种标题天然就比'税法改革导致裁员'更吸引眼球,大家看到的信息本身就是被筛选过的。"
这种信息错配带来的认知偏差,也是当前焦虑情绪的重要源头。
1.3 焦虑的真正原因:预期与现实的差距
作为一位从普通工程师到 leader、CTO,也曾经管理过数百人的技术团队,黄良懿对焦虑有着深刻的理解。
"焦虑其实有一个很简单的公式,"黄良懿总结道,"焦虑 = 预期 - 现实。你的预期越高,现实又很难改变,你就越焦虑。"
这个公式揭示了一个重要问题:在快速变化的时代,我们的预期往往是基于过去的经验,但现实却在加速演变。
"为什么 00 后会出现'躺平'文化?"黄良懿继续分析,"因为与其努力去追赶那些被社会不断抬高的预期,不如调整心态来得更容易。这不是网红现象,而是时代的缩影。"
他指出了一个关键的代际差异:70 后、80 后在成长过程中习惯了通过努力改变命运,因为他们确实通过技术这个行业获得了巨大的回报。但 00 后面临的是一个完全不同的环境------很多东西生来就有,信息获取也是个性化的,而不是统一的。
"在这种情况下,管理好自己的预期变得格外重要。"黄良懿建议,"更重要的是,要找到自己热爱的事情。当你对工作有使命感、意义感的时候,那个预期与现实之间的 gap 就会被这些看不见但真实存在的东西填补。"
二、我们理解的工程师文化
2.1 工程师文化的三个层面
当谈到工程师文化的本质时,C.C. 提出了一个系统性的框架:
"我觉得工程师文化由三个维度构成:第一是于自己,第二是于他人,第三是于公司。"
第一维度:于自己 - 尊重与要求"对自己的尊重和要求,这是工程师文化最内核的部分。"C.C. 强调,这种自我要求体现在对代码质量的执着、对技术细节的较真、对个人能力的持续提升上。
第二维度:于他人 - 信息素与认同"这是我们工程师之间的信息素。你见了一个人,喜不喜欢他?其实完全就是那种感觉。"这种特殊的群体认同感,让工程师们能够快速建立连接,形成协作关系。
第三维度:于公司 - 文化驱动的管理 C.C. 特别提到了 Amazon 和 Netflix 的例子:"公司推广工程师文化,是最低成本、最高效的管理公司的方式。没有任何一个组织去管理创新协作型的企业能用技术和制度保证。技术、制度、文化这三大法宝中,最高层和最有效的永远是文化。"
这个三维度框架为我们理解工程师文化提供了完整的视角,也解释了为什么这种文化在 AI 时代依然重要------它不仅仅是技术层面的,更是价值观和协作方式的体现。
2.2 对自己的要求:质量、优雅、坚韧
Jeff(揭光发)也进一步细化了工程师对自己的核心要求,用三个关键词来描述:质量、优雅、坚韧。
质量:交付质量是个人名片
"我一直跟团队强调,交付的质量就是你个人的名片。"Jeff 的语气中带着一种职业自豪感,"你做的需求运行得好不好,有没有问题,这关乎别人对你的评价。"
他坦诚地分享了自己的"质量耻感":"只要有业务或用户反馈一点点不好,我都觉得很难受,觉得挂不住面子。这可能听起来有点夸张,但我觉得这就是工程师的本能反应。"
这个看似微不足道的细节,反映了程序员对细节的极致追求。"我们是手艺人,"王晓波总结道,"所以我们也是注重口碑的。"
优雅:在约束中追求美感
Jeff 继续解释第二个关键词:"优雅包括架构设计的简洁程度、可扩展性,甚至各种维度的考量。如果你没有审美,没有美感,你就不会追求优雅。而追求优雅,意味着你要热爱这件事。"
但优雅不是为了炫技。Jeff 强调:"我们交付的是工业品,不是手工艺品。过度的'艺术性'可能会让代码变得不可复制,这对项目来说是危险的。"
一个流传在工程师圈子里的故事很好地诠释了这种优雅:某个工厂检测空盒子,复杂的设备总是出故障,后来一个老师傅拿了个电扇往流水线上一吹,轻的空盒子直接被吹走了。
"这就是优雅,"Jeff 笑着说,"不是技术越复杂越好,而是用最简洁的方式解决问题。"
坚韧:在困难中保持成长
"很多人 30 岁就开始喊焦虑,觉得已经见底了,没有精进的空间了。但其实不是这样的。"Jeff 分享了自己的体验,"我今年早就不是三字头了,但还是觉得有很多东西需要学习。如果你放松了,很快就会跟不上时代的洪流。"
这种坚韧不仅体现在技术学习上,更体现在解决问题的态度上。"真正优秀的工程师,大部分问题都能自己解决。当遇到实在解决不了的问题时,他们会想方设法找到办法,而不是轻易放弃。"
2.3 对他人:程序员的"暗号"和认同感
"程序员之间有一种特殊的'信息素',"C.C. 分享了一个令人印象深刻的故事:" 2016-17 年我在硅谷,在一个咖啡厅写代码。旁边一个人观察了一会儿,过来问我:'你的 CapsLock 也是 Ctrl 键对吗?'我说是。他说:'你是用 Emacs 的?'我说不是,只是觉得这样更高效,但我把它搬到了 Vim 上。"
"就因为这个话题,我俩聊了 4 个多小时。到最后,我们互相不知道对方叫什么名字,也没留任何联系方式,连邮箱都没有。但就是能聊起来。"
C.C. 还分享了他早期编程时的一个细节:"我 98 年开始写代码,还在上高中。那时候学习资源很少,我是买电脑报的合订本自学的。后来在论坛上认识了一个网友,他给我邮寄了几本学习 ASP 语言的编程书籍。我至今还记得他的名字叫杨党校,虽然后来再也没有联系过。"
这个故事体现了工程师文化中一个重要特质:愿意帮助他人。"我们这个群体有个特点,就是愿意把自己会的东西分享出来。为什么?因为只有这样,整个行业才能更快发展。"
王晓波进一步阐释了这种文化的深层含义:"程序员的本质是让世界数字化。我们每天面对的是真实的问题,代码不会撒谎,bug 总要有人修。这种直面真实的工作性质,塑造了我们直接、真诚的文化特质。"
2.4 为什么程序员爱分享?
黄良懿观察到一个有趣的现象:"为什么程序员愿意写博客?愿意开源代码?这看起来是在'教会徒弟饿死师父'。"
答案在于时代背景的改变。"以前市场就那么大,你教会了别人,可能真的会饿死师父。但现在不一样了,市场需求远远没有得到充分满足。每个人都能创造更大的生产力时,相互交流让每个人的生活都变得更好。"
C.C. 回忆起早期的开发经历:"2000 年代初,我下班后不愿意走,就看别人写的代码。那时候用 SVN 管理代码,我发现公司有个文化,就是别人会改你的代码,跟他的本职工作没关系,就是看着觉得可以改得更好。"
"那种感觉很奇妙,"C.C. 的眼中闪烁着怀念的光芒,"人与人的关系很近,大家都愿意看看别人的代码,也愿意让别人看自己的代码。公司有技术大神,我们会去看大神写得不好的地方,发现原来大神也有写得不完美的时候。"
开源文化的深层意义
这种分享文化最终催生了开源运动。Jeff 指出:"开源不仅仅是代码的开放,更是一种协作方式的革命。它证明了在合适的激励机制下,分布式协作可以创造出比任何单一组织都要优秀的产品。"
黄良懿补充道:"开源文化体现了工程师群体的一个核心信念:技术应该让所有人受益,而不是少数人的特权。这种理念在 AI 时代变得更加重要。"
2.5 程序员的使命:让世界数字化
王晓波提出了一个深刻的观点:"工具本身应该是加速生产力的,不可能让这个职业消失。程序员的本质是什么?我们在让世界数字化。"
他进一步解释:"我们不在乎写的是 Java、JavaScript、Python 还是 C++,我们解决的是如何让世界数字化的问题。这个使命不会因为工具的改变而消失。"
C.C. 也表达了类似的观点:"我们工程师的文化,最内核的部分是对自己的尊重和要求。这是不会改变的。"
真实与直接的价值观
在写代码时,我们要避免陷入错误,因为我们每天都在面对它。只要发现问题,就必须及时修复。"王晓波用这个例子说明了工程师文化的本质------注重解决问题和责任感。"这正是我们文化的核心所在。
AI 可以生成代码,但 AI 没有文化。文化是什么?文化是价值观,是做事的方式,是面对问题时的本能反应。这些东西,AI 学不会。
黄良懿进一步阐述:"工程师文化在 AI 时代不仅不会消失,反而会变得更加重要。因为当技术变得更加强大时,我们更需要有人来决定这些技术应该被如何使用,应该创造什么样的价值。"
工程师文化的内核------对质量的执着、对优雅的追求、面对困难的坚韧,以及让世界变得更好的使命感------这些都不会因为 AI 的出现而改变。相反,它们会成为指导我们使用 AI 的价值准则。
三、AI到底改变了什么
3.1 AI编程能力飞速提升
"最近这两年,AI 生成代码的速度和质量,几乎每半年就翻倍。"黄良懿分享了他的切身体验。
作为一位经常需要验证新技术的 CTO,黄良懿从 GPT-3.5 开始就一直在测试 AI 编程能力。"最初的时候,AI 生成的代码质量很差,调试修改的时间比自己写还要长。但从 GPT-4 开始,这个情况发生了根本性改变。"
他举了一个具体的例子:"我有一个练手项目,做数码相框的软件程序。从 GPT-3.5 到现在的各种 AI 工具,我都用它们来写过。最近 Cursor 取消了 500 条限制后,我发现基本上可以做到日产千行代码了。"
这个数字听起来很惊人,但黄良懿强调:"重点不是代码数量,而是质量的提升。现在 AI 生成的代码,在小规模项目中已经可以直接使用,而且能够考虑到一些基本的工程规范。"
Jeff 也有类似的观察:"我发现不仅是国外的工具在快速进步,国内的混元 CodeBuddy 这些工具也在快速迭代。很多完全不懂编程的人,现在都能通过 AI 做出不错的小应用。"
3.2 代码变"负债"?逻辑才是资产
王晓波提出了一个很有意思的观点:"在人类写代码的时代,代码是资产。但在 AI 大量自动生成代码之后,代码可能真的会变成债务,而真正的资产会变成人类对这件事情描述逻辑。"
这个观点初听起来有些反直觉,但仔细思考确实有道理。王晓波解释:"原来我们的逻辑存在代码里,我们认为这是资产。但现在,我们描述问题的逻辑反而成了资产,而代码可能变成了需要维护的负债。"
王晓波进一步提出了一个现实问题:"AI 生成的代码出了 bug,谁来改?"
"一定是人改,"黄良懿肯定地回应道。这意味着,虽然代码生成的效率提高了,但对程序员解决问题能力的要求并没有降低,反而在某些方面变得更加重要。
王晓波用一个比喻来说明这种变化:"就像工厂的自动化程度越高,对维修工程师的要求反而越高。机器能干活,但出了问题,还是需要真正懂原理的人来修。"
3.3 行业分化:小白+AI vs 专家+AI
Jeff 对行业未来的发展趋势有着清晰的判断:"我觉得会出现两极分化。一端是小白加 AI,可以完成中小型应用;另一端是资深架构师加 AI,处理大规模复杂系统。"
他进一步解释:"本来需要初中高级程序员才能完成的项目,现在可能小白用 AI 就能搞定。但是大规模、严肃的生产系统,还是需要非常有经验的工程师。"
黄良懿补充了一个重要观点:"这种分化能持续多久不好说,可能两年,甚至更短。但从另一个角度看,市场实际上变大了。原来只有程序员能做的事,现在更多人都能参与。"
这种观点在几位嘉宾中形成了共识:AI 编程工具不是在缩小市场,而是在降低门槛的同时扩大了整个数字化的应用场景。
四、程序员需要学什么新技能
4.1 新技能一:如何"管理"AI
Jeff 提出了一个新颖的视角:"现在我们跟 AI 合作,实际上是在带领 AI 团队进行协同。这需要我们提升的是 AI 领导力。"
他详细解释了这个概念:"过去我们自己写代码,现在你要带着 AI,就像带几个小弟一样。你要教它,告诉它你要做什么,质量要求是什么,如何验收。这本质上就是管理工作。"
Jeff 分享了一个生动的案例:"我最近经常在开会时给 Cursor 下指令,让它在后台跑代码,我继续专心开会。等到我可以分神的时候,再看看结果,给它下一条指令。整个过程的产出效率很高。"
这种"AI 领导力"的概念揭示了一个重要趋势:程序员的角色正在从纯粹的代码编写者转变为 AI 协作的指挥者和质量把控者。
4.2 新技能二:架构思维比写代码更重要
C.C. 分享了一个关键观察:"虽然 AI 能生成代码,但优秀的工程师、有架构意识的人,确实能做出更好的交付,项目的长期可维护性也更强。"
他举了一个具体例子:"当你的项目是 1000 行、1 万行代码时,AI 生成的代码可能都能正常运行。但当项目达到 10 万、50 万行时,没有良好架构设计的代码就会变得不可维护。"
黄良懿补充道:"很多规范性要求、接口设计、可测试性、可维护性的要求,是普通用户想都想不到的。这些需要专业训练和长期积累。"
Jeff 从管理角度分析:"这就是为什么在技术出身的管理者更容易成为 CTO。架构师需要最全面的视角,因为你对各个方面都了解,才能做好权衡取舍。"
4.3 新技能三:表达能力决定AI协作效果
一个有趣的现象是,AI 时代对程序员的表达能力提出了更高要求。
王晓波观察到:"以前程序员可能不太需要跟人打交道,但现在你要跟 AI '对话',这考验的是你的语言组织能力和逻辑表达能力。"
C.C. 分享了一个案例:"我见过一个产品经理和程序员的争论。产品经理说:'以后我直接跟 AI 说需求就行了。'程序员反击:'你说的话 AI 听得懂吗?'这个问题很关键,思维清晰、表达准确的人在 AI 时代反而更有优势。"
黄良懿进一步分析:"这种表达能力不仅仅是语言技巧,更重要的是逻辑思维能力。你能把复杂的需求分解成清晰的步骤,能把抽象的概念具体化,这些都是 AI 需要的输入。"
4.4 技术管理:不懂技术就out了
Scott Guthrie 的启发故事
C.C. 分享了一个让他印象深刻的经历:"2008 Scott Guthrie 来中国,他当时是微软负责开发工具的高管。"
"我去听 Scott 的演讲,他现场给我们演示 Visual Studio 的新功能。演示过程中程序崩了,然后他直接打开源代码,现场改 bug,改完后程序正常运行,继续演讲。"
这个故事让 C.C. 深受震撼:"他管理着 6000 多人的团队,50 多岁了,还能现场写代码、改 bug。这让我明白,技术和管理并不冲突,真正优秀的技术管理者都保持着对技术的敏感度。"
Jeff 补充道:"这个例子说明了一个重要问题:技术管理者不应该完全脱离技术。在 AI 时代,这一点变得更加重要,因为技术变化太快,如果你不了解最新的技术发展,很难做出正确的决策。"
无职权领导力
黄良懿提到了一个重要概念:"无职权领导力。这是指在没有正式管理权限的情况下,如何通过影响力让他人配合你的工作。"
他详细解释了这种能力的重要性:"在现代企业中,很多工作都需要跨部门协作。你不能靠命令,只能靠影响力。这需要三个核心技能:表达、倾听、共情。"
"表达是让别人清晰无误地理解你的想法,倾听是正确的理解别人字面上和潜台词里的需求,共情是站在对方角度思考问题和感受背后的情绪。这三个能力的组合,就能让你在没有职权的情况下推动事情的进展。"
C.C. 也分享了类似的体验:"我在做技术骨干时,经常需要推动其他团队配合。你不能用命令的方式,只能通过专业能力获得认可,通过沟通技巧达成共识。"
4.5 基础知识还要学吗?
关于是否还需要学习基础知识,王晓波用了一个生动的比喻:"每一个顶级咖啡师,都必须去看咖啡豆是在什么地方、什么环境下生长的。他不可能坐在办公室里看着咖啡豆就想出一款咖啡来。"
"同样,数控机床操作员其实就是程序员,但他们必须懂机械原理。编程只是工具,你还在做机械的活。"
C.C. 表达了类似观点:"如果我们还在做计算机相关的工作,那么计算机原理就是必须掌握的。这些基础知识的进一步发展,还是需要人来推动,而不是 AI。"
黄良懿补充道:"基础知识就像地基,AI 可以帮你建高楼,但地基必须你自己打牢。而且越高的楼,对地基的要求越高。"
AI 辅助学习的新可能
黄良懿分享了一个令人印象深刻的案例:"我身边有朋友用 AI 辅助学习,90 多天通过了 CFA 考试。这在以前是很难想象的。"
"重点不是 AI 替代了学习,而是 AI 让学习变得更加高效。它可以根据你的学习进度调整内容,可以回答你的疑问,可以帮你制定学习计划。"
Jeff 也表达了类似观点:"学习能力在 AI 时代变得更加重要,因为变化的速度更快了。但同时,学习的工具也变得更强大了。关键是要掌握如何利用这些工具。"
4.6 全球化视野下的新机会
中国程序员的全球优势
C.C. 观察到一个有趣的现象:"疫情之前,中国程序员要做全球产品,通常需要找外国人帮忙。但现在情况不一样了,中国程序员在 AI 领域的能力得到了全球认可。"
"特别是在 AI 时代,华人、韩裔这些亚洲程序员更被信任,因为大家觉得他们能把技术做得更好。"
黄良懿分析了这种变化的原因:"中国程序员有几个优势:技术基础扎实、学习能力强、工作态度认真。在全球化的 AI 时代,这些优势会更加明显。"
王晓波提到了一个重要趋势:"现在很多优秀的中国程序员开始向海外市场发展,不再局限于国内的 14 亿用户,而是面向全球 70 亿用户。这是一个巨大的机会。"
市场思维的转变
Jeff 指出了思维方式的重要转变:"以前我们总是盯着现有的蛋糕,但 AI 时代应该考虑如何把蛋糕做大。当编程变得更容易时,会有更多的需求被释放出来。"
C.C. 补充道:"我们这一代程序员经历过从无到有的过程,知道如何在蛮荒时代开拓。这种经验在面对新的全球机会时,会是很大的优势。"
AI 时代的程序员需要升级的不仅仅是技术技能,更重要的是软技能------沟通能力、管理能力、学习能力。那些能够适应这种变化的程序员,将获得比以往更大的发展空间。
五、80后程序员 vs 00后程序员
5.1 成长环境差异
王晓波提出了一个深刻的观察:"我们 80 后程序员走向这个职业时,面对的是一片蛮荒之地。00 后程序员看到的,已经是钢筋混凝土的高楼大厦。"
他详细解释了这种差异:"我记得很清楚,当时我不知道架构师和程序员的区别,问了很多人都没人能回答。但现在这些概念都很清晰了。我们经历的是从 0 到 1 的过程,00 后面对的是从 1 到 100 的挑战。"
C.C. 补充道:"这种差异不是好坏问题,而是时代背景不同。我们那时候有垦荒的兴奋感,每做出一个东西都觉得是开创性的。但 00 后可能觉得这些都是理所当然的。"
黄良懿从更宏观的角度分析:"00 后最大的不同在于,他们成年时移动互联网已经爆发,信息获取方式是个性化的。他们不像我们这样有统一的信息来源,而是千人千面的,这也让他们的成长轨迹更为丰富和多元。"
5.2 技术情怀在消失吗?
C.C. 分享了一个有趣的对比:"我们那个年代,两个程序员可能因为都喜欢 Vim,或者都把 CapsLock 改成 Ctrl,就能聊 4 个小时。但现在的年轻程序员,可能没有这种共同的技术情怀。"
Jeff 表达了类似的感受:"以前大家会主动看别人的代码,会写技术博客分享经验,会为了一个技术细节争论半天。现在这种氛围确实少了很多。"
王晓波分析了原因:"这可能是因为现在的技术栈更加标准化,工具更加成熟。很多东西都有现成的解决方案,不需要从头开始摸索。"
但黄良懿提出了不同的观点:"我觉得不是情怀消失了,而是表达方式变了。现在的年轻人可能更关注产品影响力,更关注用户体验,这也是一种技术情怀。"
六、最好的时代永远在前方
6.1 工程师文化不会消失
最后,几位专家达成了一个共识:无论技术如何变化,工程师的精神内核不会改变。
正如王晓波所说:"我们是那群让世界数字化的人。AI 的到来不是终结,而是新的开始。我们依然是那个相信技术能够改变世界的少年。"
真正的程序员永远不会失去对技术的热爱和对未来的好奇。这种热爱是超越工具和语言的,是一种改变世界的使命感。在 AI 时代,这种精神不仅不会消失,反而会更加重要。
6.2 市场在变大,机会在增加
从这场深度对话中,我们可以提炼出几个关键洞察:
AI 是工具,文化是根本。 技术工具会不断演进,但工程师文化的核心------对质量的执着、对优雅的追求、面对困难的坚韧------这些都不会改变。
焦虑来自对自身价值的不确定。 黄良懿的公式"焦虑 = 预期 - 现实"揭示了问题的本质。当我们重新认识程序员的价值时,就会发现 AI 不是威胁,而是助力。
代码可能变成负债,逻辑才是资产。 这个观点提醒我们,真正重要的不是写代码的能力,而是解决问题的思维。
行业会分化,但市场会扩大。 Jeff 预测的两极分化趋势表明,虽然某些岗位可能会消失,但新的机会也在涌现。关键是要站在变化的前沿,而不是被动等待。
6.3 保持那份改变世界的热爱
程序员不仅仅是一个写代码的人,更是一个用技术改变世界的人。你的价值不在于能写多少行代码,而在于能解决多少现实问题。你的意义不在于掌握多少种编程语言,而在于能为人类社会创造多少价值。
AI 时代的到来,不是要消灭程序员,而是要让程序员变得更强大。它让我们从重复性劳动中解放出来,去专注于更有创造性的工作。它让我们的想象力得到更好的工具支撑,让我们的梦想有了更大的实现可能。
在技术的洪流中,愿你我都能保持那份最初的热爱,继续做那个用代码编织未来的人。
最好的时代,永远在前方。