还记得传奇程序员 Ruby on Rails 之父 DHH 吗？去年他还在访谈里吐槽 AI 编程，说它生成的代码全是漏洞，修一个错能引十个新错。结果没几个月，画风直接反转，他公开承认 AI 编程是真好用。
不止他，Google 首席『工程师』Jaana Dogan、Vercel 的 CTO 也纷纷点赞，说 AI 一小时能搞定团队半年的活，软件生产成本都快趋近于零了。
现在行业里有个共识：只要需求写得清，AI 当个初级程序员完全没问题。那问题来了，单纯敲代码的程序员，饭碗真的要保不住了吗？
不是替代，而是分工变了别慌，事情没到“失业”那么严重，但工作内容确实在剧烈变化。
以前我们像个“全能工匠”，从理解需求到敲出每一行代码都得亲力亲为。现在，AI像一个不知疲倦、速度飞快的初级执行者。
那么，我们的角色自然就要往上走——成为架构师、设计者和审核人。
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说白了，从“写代码”转向“定规矩”。
你需要把模糊的“想要个用户管理系统”，拆解成AI能精确理解的指令：包含哪些字段、权限怎么设计、前后端接口规范是什么、边界情况如何处理……如果你自己都定义不清，AI给出的代码必定漏洞百出。
基础不牢，地动山摇这里有个关键问题：既然AI这么能写，我们是不是不用学底层知识了？
恰恰相反，基础现在更重要了。 AI生成的代码，逻辑上可能很漂亮，但它不懂背后的“代价”。
一段数据查询，它不会考虑最终会不会拖垮数据库；一个并发操作，它可能忽略潜在的竞态条件。
这就好比，AI能给你画出漂亮的施工图，但地基稳不稳、材料承重多少、管线怎么走安全，还得靠你这个“监理”来判断。
计算机组成、网络协议、数据结构这些“老掉牙”的知识，正是你审阅AI代码、评估系统风险的底气。
没有它们，你连危险在哪都看不出来。
新工具，解决新问题既然重心变成了“设计”和“管理”，有没有工具能帮我们更高效地完成这些高价值工作呢？这就是低代码/无代码平台的用武之地，比如国内很多知名企业在用的云表平台。
你可以把它理解为一个 “可视化设计中心” 。它的核心价值，是帮你用拖拉拽和表单的方式，把业务模型和数据关系快速、无歧义地定义清楚。
这个过程本身，就是在完成最重要的“需求精准建模”。
举个例子，当你用云表把库存管理的流程、状态和审批节点画清楚时，你得到的不仅是一个能跑的应用原型，更是一份AI也能看懂的“详细设计说明书”。
你可以拿这份清晰的蓝图，去指挥AI生成更复杂的周边代码，比如与旧系统的集成接口、特定的分析算法等（当然云表本身也可以集成这些接口）。
它让“设计”和“实施”分离得更彻底。 你可以在平台上聚焦业务逻辑的搭建与迭代（这仍是人的强项），而将大量标准的、重复的代码实现交由低代码平台或AI去完成。
这就像一个总『工程师』，用好CAD工具完成核心设计后，标准的部件交给生产线，特殊的部件再指导老师傅定制。
小结所以，未来的程序员，很可能不再是“码农”，而更像是数字世界的架构师和产品建造师。纯拼打字速度、记忆API的年代过去了，现在拼的是：
抽象与拆解能力：把混沌的现实问题，转化为清晰的数字模型。
工程与判断能力：在AI的无数种实现方案中，选择最可靠、可维护的那一个。
工具驾驭能力：善于利用像低代码平台这样的杠杆，放大自己的设计价值。
技术会变，工具会变，但解决复杂问题的核心能力不会贬值。
焦虑不可避免，但真正的程序员，永远是那些善于学习、敢于用新工具武装自己，并持续在更高维度上创造价值的人。
这条路，其实更开阔了。
对此，您怎么看？非常欢迎您在评论区补充观点或者干货。
文｜表妹
