📱 办公室里的新日常：AI 工具成了标配
上周部门聚餐，坐我对面的实习生小张举着酒杯说，他现在写代码一半时间在和 ChatGPT 聊天。这话没夸张，我瞥了眼周围，至少三个同事的屏幕右下角挂着 GitHub Copilot 的图标。
去年这个时候，大家还在争论这些 AI 工具到底靠谱不。现在呢？连最固执的老王都开始用 Copilot 生成测试用例了。不是我们变懒了，是真的香。上次改一个 Java 循环逻辑，我试了三次都没理顺边界条件，让 GPT4 帮我理了下思路，五分钟就搞定了。
但要说完全依赖？不可能。上周排查一个线上 bug，Copilot 给出的五个方案全踩了坑。最后还是得靠我对着日志一点点抠，发现是底层框架的兼容性问题。这时候就会想，AI 能处理标准化的东西，可真实世界的代码从来都不是标准答案。
💻 那些被 AI 改变的工作细节
重复性工作确实被砍了一大块。以前写 CRUD 接口，至少得花两小时搭框架、调参数。现在把数据库表结构扔给 AI，十分钟就能生成基础代码。省下来的时间，我可以去研究新的微服务架构。
但有个现象很有意思，用 AI 写代码的人，调试时间反而变长了。前几天帮新来的同事看代码，他用 ChatGPT 生成了一段 Redis 缓存逻辑，看起来挺漂亮，运行起来却频繁丢数据。查了半天才发现，AI 没考虑并发场景下的过期策略。
真正值钱的从来不是敲代码的动作，而是知道 “为什么要这么敲”。比如做支付系统，每一行代码背后都是资金安全。AI 能生成加解密的代码，但它不懂为什么这个场景必须用 RSA 而非 AES，不懂签名验证的时序漏洞会导致什么风险。这些东西，得靠十年踩坑经验堆出来。
🚀 程序员的核心竞争力在进化
三个月前我也慌过。看到某大厂裁员新闻里说 “用 AI 替代了 30% 初级开发”，连夜翻出了压箱底的算法书。后来发现，被替代的不是 “程序员” 这个职业，是 “只会写代码的执行者”。
我们组最近招了个架构师，他面试时说的话我印象很深：“现在评估一个开发的价值，要看他能不能给 AI 当教练。” 意思是你得知道怎么提问、怎么验证、怎么把 AI 生成的碎片整合成系统。这能力，比单纯写代码难多了。
我开始花更多时间在业务理解上。以前产品经理说 “要做个像微信一样的聊天功能”，我就埋头写 IM 协议。现在会追问 “用户群体是工厂工人还是白领？网络环境稳定吗？需要离线消息同步吗？” 这些问题 AI 回答不了，得靠人去挖。
🔍 别被 “取代论” 带偏了节奏
前阵子看到个统计，说某平台的 AI 代码工具使用者里，有 68% 的人表示 “工作效率提升但焦虑感更强”。我太懂这种感觉了。就像计算器发明后，会计不用再练算盘，但得学财务分析。技术迭代从来都是淘汰旧技能，不是淘汰人。
上周给刚入职的应届生培训，我没教他们怎么写冒泡排序，而是教怎么用 AI 生成排序算法后，去分析时间复杂度。还让他们用 Copilot 写个简单的登录功能，然后故意留个 SQL 注入漏洞，看谁能先找出来。这才是现在该练的本事。
AI 就像个刚入行的助理，你得带着它成长。它写错代码时，你指出来；它不懂业务时，你讲清楚。时间长了，它越来越好用，你也在这个过程中变成了能指挥 “助理” 的资深玩家。
🎯 未来的路：和 AI 组队打怪
我现在的工作流程变了。早上先用 AI 生成当天要开发的模块框架，然后花一小时检查逻辑漏洞，接着自己写核心算法，下午让 AI 帮忙写单元测试，最后用剩下的时间做系统联调。一天下来，产出比以前高了近一倍。
但有个底线不能破：所有 AI 生成的代码，必须经过人工 review。上个月隔壁组上线的项目出了个大问题，就是因为没人细看 AI 生成的支付回调逻辑，少了个签名验证步骤。这锅，AI 不背，写代码的人得背。
至于 “抢饭碗”？我更觉得是 “换饭碗”。以前做外包项目时，整天写重复代码，累得像头牛。现在能用 AI 搞定这些，我有时间去学 Kubernetes、学云原生，往架构师方向靠。这碗饭，比以前香多了。
说到底，技术发展的本质是解放生产力。从汇编到高级语言，从 IDE 到 AI 工具，每一次变革都让程序员站得更高。与其担心被取代，不如琢磨怎么用好这把新工具。毕竟，能被 AI 取代的工作，本身也没啥不可替代性。
