前言：别慌，天还没塌
最近朋友圈又被"程序员要失业了"的文章刷屏。每次 AI 有点新进展，就有人跳出来说码农要完蛋了。 说实话，大环境确实不好，这个不用否认。裁员、降薪、35 岁危机，这些都是实实在在的问题。但要说是因为 AI 导致的？我觉得真不一定。 我从 GPT-3.5 刚出来就开始用了，一路用到现在的 GPT-5，期间还试过 Claude、通义千问这些。用了这么久，我的感受是：AI 确实改变了我的工作方式，效率提升了不少，但说要取代我？还早着呢。倒是那些天天喊着"程序员末日"的人，要么根本不写代码，要么自己写的代码都一堆 bug。
现实很骨感：GPT 确实很强，但也很蠢
GPT 厉害在哪？
确实，现在的 AI 写代码挺溜的：
- 写个增删改查接口，几秒钟搞定
- 生成测试用例，比我手写的还全面
- 写文档和注释，比我这个懒癌患者勤快多了
我现在写代码基本是这样的：先跟 GPT 说"帮我写个用户登录的接口"，它哗啦啦给我一大段代码，我看看逻辑对不对，改改细节，测试一下，完事。
但 GPT 也有很多毛病
用久了你就发现，这玩意儿有时候蠢得要命。 就拿我最近遇到的一个坑来说吧。公司要做个商品管理系统，我让 GPT 写个分页查询接口，它哗啦啦给我生成了一大段代码，看起来挺专业的。结果测试的时候，商品列表为空时直接 500 报错。我花了半天时间调试，最后发现它根本没考虑总数为 0 的边界情况。这种低级错误，我手写绝对不会犯。 更要命的是，它完全不懂业务逻辑。我让它做个库存扣减的功能，它给我写了个看起来很完美的代码，但是放到高并发环境下直接超卖。我问它"如果两个用户同时购买最后一件商品会发生什么"，它开始跟我扯什么"需要使用分布式锁或者数据库行锁"，但具体怎么实现，它说得云里雾里。最后还是我自己用 Redis 实现了原子性操作。 还有就是这东西完全没有全局观念。上个月我想偷个懒，让它帮我设计一个简单的用户管理系统的架构。结果它给我画了个图，用户服务、认证服务、权限服务、日志服务、消息服务...一口气给我设计了 8 个微服务。我问它一个只有 1000 个用户的系统需要这么复杂吗？它又开始说"可以根据业务规模进行调整"。拉倒吧，运维看到这架构能把我骂死。
真实的职场变化：不是失业，是分层
在我们公司，用 AI 之后最明显的变化不是裁员，而是程序员开始分层了。
第一层：AI 打工人
这些人把 GPT 当万能工具，复制粘贴，从不检查。写出来的代码能跑就行，出了问题就重新问 GPT。
这种人确实危险，因为他们除了会提问，啥都不会。产品经理都能替代他们。
第二层：AI 协作者
这是现在大部分程序员的状态。用 AI 提高效率，但知道什么时候该信它，什么时候不该信。
比如让 AI 写个快排算法，OK 没问题；让它设计数据库表结构，得仔细检查；让它处理分布式事务，基本不靠谱。
第三层：AI 指挥者
这些人把 AI 当高级助手。他们脑子里有完整的系统设计，知道每个模块该怎么实现，让 AI 干脏活累活，自己负责架构和核心逻辑。
我认识一个朋友，现在一个人能搞定以前需要三个人的项目。前端、后端、数据库、部署，全链路都用 AI 辅助，但关键的架构设计、性能优化、安全考虑都是他自己把控。
哪些技能真的重要？
说了这么多，到底该怎么办？我觉得这几点比较实用：
1. 基础还是要扎实
不是让你背八股文，而是要知道为什么这么写。
比如：
- 为什么要用索引？不用会怎样？
- 为什么要做参数校验？不做会怎样？
- 为什么要用事务？不用会怎样？
GPT 写的代码你得能看懂，得知道它在干啥。不然线上出问题你连错在哪都不知道。
2. 学会问对的问题
用 GPT 最重要的是提问技巧。不是说要学什么"提示词工程"，而是要把需求描述清楚。
❌ 错误示范： "帮我写个登录接口"
✅ 正确示范： "写个用户登录接口，用 Express 框架，密码用 bcrypt 加密，登录成功返回 JWT token，要处理密码错误和用户不存在的情况"
前者 GPT 可能给你写出一个什么都不验证的接口，后者基本能直接用。
3. 懂点业务
这个真的很重要。很多程序员觉得"我只管技术实现，业务不关我事"，这种想法在 AI 时代特别危险。
因为 AI 可以实现，但它不知道该实现什么。
举个例子，产品说要做个"用户签到功能"。如果你只知道写接口，可能就是简单的 insert 一条记录。但如果你懂业务，你会问：
- 是否允许补签？
- 连续签到有奖励吗？
- 跨时区怎么处理？
- 如何防止作弊？
这些问题 AI 回答不了，只有你能想到。
4. 保持批判性思维
用 AI 最大的风险是过度信任。它给你的代码看起来很专业，其实可能漏洞百出。
我现在的习惯是：
- 先看逻辑对不对
- 再看有没有遗漏的边界条件
- 然后考虑性能和安全性
- 最后想想有没有更好的实现方式
这个过程 AI 帮不了你，只能靠自己的经验和思考。
一些现实的建议
别焦虑，但也别躺平
AI 确实改变了游戏规则，但没有颠覆整个行业。就像当年从汇编到高级语言，从手写 HTML 到框架，每次技术革命都会淘汰一批人，也会创造新的机会。
关键是要适应，而不是抵触。
找到自己的定位
如果你是刚入行的新人，重点学基础，用 AI 来练手，但不要依赖。
如果你是有经验的开发者，重点学习如何更好地利用 AI，提高自己的生产力。
如果你是技术负责人，思考如何在团队中推广 AI 工具，同时保证代码质量。
多做实际项目
纸上得来终觉浅。不管理论说得多好，最终还是要在实战中验证。
建议找个小项目，从设计到开发到部署，全程用 AI 辅助，但自己把控关键环节。这样你就知道 AI 能帮你做什么，不能做什么。
未来属于会用 AI 的人
我觉得那句话说得对："AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员会取代不会用的。"
但我想补充一句：会用 AI 只是基础，会思考才是核心。
GPT 可以帮你写代码，但它不能帮你思考用户需求，不能帮你做架构决策，不能帮你解决复杂的业务问题。这些才是程序员真正的价值所在。
所以，拥抱 AI，但别迷信 AI。用它来提高效率，但保持独立思考。做那个指挥 AI 的人，而不是被 AI 指挥的人。