现在 AI 的能力越来越强，而且最先革的居然是程序员的命。

在AI时代做一个好的程序员，我认为需要重新思考这个角色的核心价值。以下是一些关键方向：

拥抱AI作为协作伙伴 不要把AI工具看作威胁，而是像使用搜索引擎、IDE一样自然地融入工作流程。熟练使用GitHub Copilot、Claude、ChatGPT等工具来提高效率，但要保持批判性思维——理解AI生成的代码，而不是盲目复制。

强化系统思维和架构能力 AI擅长写局部代码，但系统设计、架构决策、技术选型这些需要深度理解业务和权衡的工作，仍然需要人来主导。培养从全局看问题的能力，理解为什么要这样设计，而不只是怎么实现。

深入理解基本原理 当AI可以快速生成代码时，理解底层原理变得更重要。知道算法的时间复杂度、网络协议的工作机制、数据库的索引原理等，能帮你判断AI给出的方案是否合理，以及在什么场景下需要优化。

提升问题定义和沟通能力 未来程序员可能花更多时间在”提出正确的问题”上。如何准确描述需求、如何向AI提问获得最佳答案、如何与团队沟通技术方案——这些”软技能”的价值会上升。

保持持续学习 技术迭代速度只会更快。培养快速学习新技术的能力，关注行业趋势，但不必追逐每个新框架。选择性地深入学习那些真正能解决问题的技术。

重视代码质量和工程实践 可维护性、可测试性、安全性这些工程素养不会过时。AI可以帮你写代码，但培养良好的编程习惯、代码审查能力、重构技巧，这些仍需要人的判断。

发展创造力和产品思维 把自己从”代码工人”转变为”问题解决者”。思考技术如何创造价值，关注用户体验，甚至参与产品设计。AI让实现变容易了，这正是把精力投入到创新和创造上的好时机。

AI时代的好程序员，可能不是写代码最快的，而是最懂得何时用什么方式解决什么问题的人。你怎么看这个变化？或者说你现在的工作中已经在用哪些AI工具了？

上面这段回答，其实来自于 Claude，我觉得它真的说得很好。我还用同样的问题问了 ChatGPT 和 Gemini，Gemini 的质量太差，ChatGPT 车轱辘话太多，核心观点也大差不差，我就不发上来了。

我现在基本上是，工作问题问 Claude，生活问题问 ChatGPT。

我很早就开始用 AI 辅助编码，之前一直用 GitHub Copilot 来帮助代码补全，那个时候还不觉得 AI 编程有多厉害。

我第一次被 AI 编程惊艳，是 Cursor 发布以后，2024.08 我用它来尝试重写 Javadoop 这个博客网站，我发现它可以写出非常好的前端代码，它写出来的代码非常地专业，我在它的基础上，很快就完成了一次代码重构。但是之后的很长时间里，似乎写后端代码都不太行。

再来，就是我现在高度依赖的 Claude Code，它真的让我认识到，程序员的编码能力，变得越来越廉价，普通的程序员岗位正在慢慢消失。我甚至经常用它来做非编码任务，类似现在发布的 Cowork。

我的朋友经营着一家软件公司，他说，ChatGPT/Claude 这不比月薪 1w 美金的程序员好用多了，深度和广度都不是普通程序员可以比的。所以，他几乎遣散了所有的开发，转而大量使用 AI 工具。

现在，AI 工具在很多方面都加速了我的工作效率。除了日常大量的编码，它还极大地提高了我定位并修复各类问题的速度，我经常用它来学习我不大了解的领域，这种体验真的非常棒。

我也不知道我什么时候会被 AI 取代，看着现在日新月异的 AI 能力，有时候觉得非常刺激，有时候又觉得有些害怕。

欢迎大家评论区理性讨论，也欢迎大家分享你们日常工作中对你们最有帮助的 AI 工具或者是使用技巧。