天天用AI，以后自己不会写代码怎么办?

“用 AI 写代码，会不会显得我很菜？”
“天天用 AI，以后自己不会写代码怎么办？”
“依赖 AI 工具，会不会显得我不专业？”

最近在程序员群里，有时会看到这样的焦虑。
且慢，让我们先问个问题： 当年从汇编转到高级语言时，前辈们是不是也这么焦虑？ 当年从手写 SQL 转到 ORM 时，大家是不是也这么担心？

我们在担心什么？

1. “不会写代码了”

真的吗？

用了 IDE 的自动补全，你忘记怎么写 for 循环了吗？ - 用了 Lombok，你忘记怎么写 getter/setter 了吗？ - 用了 Spring Boot，你忘记怎么写 XML 配置了吗？
（好吧，最后一个确实有点忘了…）

2. “显得我很菜”

等等，你的竞争力真的在于：

  • 手写一个快速排序？
  • 背诵设计模式的定义？
  • 记住所有 API 的参数？

还是在于：

  • 理解业务需求的能力
  • 解决实际问题的思路
  • 架构设计的水平
  • 技术选型的判断

3. “不够专业”

那么问题来了：

  • 用搜索引擎查资料算不算专业？
  • 用 Stack Overflow 找答案算不算专业？
  • 用 GitHub Copilot 写代码算不算专业？

专业的定义是：

  • 解决问题的效率
  • 输出结果的质量
  • 维护代码的可靠性

AI 是工具，不是敌人

1. AI 的优势

  • 帮你写重复的模板代码
  • 帮你找到常见的解决方案
  • 帮你优化代码结构
  • 帮你提高编码效率

就像：

  • IDE 帮你自动补全
  • Git 帮你管理代码
  • Maven 帮你管理依赖
  • Docker 帮你部署服务

2. 你的优势

  • 理解业务场景
  • 设计系统架构
  • 权衡技术选型
  • 把控代码质量
  • 解决复杂问题

AI 写不了的是：

  • 产品经理的脑回路(Sorry…)
  • 老板的临时需求
  • 客户的特殊要求
  • 遗留系统的坑

如何正确使用 AI？

1. 用 AI 提高效率

  • 生成样板代码
  • 编写单元测试
  • 重构老代码
  • 优化代码结构

解放双手， 专注于真正需要思考的问题。

2. 用 AI 学习成长

  • 让 AI 解释复杂代码
  • 让 AI 提供最佳实践
  • 让 AI 推荐设计方案
  • 让 AI 分析性能问题

站在巨人的肩膀上， 看得更远，学得更快。

3. 用 AI 激发创意

  • 讨论技术方案
  • 探索解决思路
  • 寻找新的可能
  • 突破思维定式

AI 不是你的替代品， 而是你的助手和老师。

一些建议

  1. 建立正确认知

    不要把 AI 当作写代码的黑盒，解决问题的万能钥匙，或者逃避思考的借口，而要把 AI 当作提高效率的工具，辅助思考的伙伴，激发创意的助手。

  2. 掌握使用技巧

    学会提出好问题，学会验证 AI 的答案，学会结合实际场景，学会举一反三。

  3. 保持学习心态
    理解 AI 给出的方案，思考背后的原理，总结经验教训，持续提升自己。

最后说点啥

其实，程序员最核心的能力是：

  • 解决问题的思维
  • 学习成长的能力
  • 工程化的素养
  • 技术的洞察力

代码只是表达这些能力的载体， 工具只是实现这些能力的手段。

与其纠结要不要用 AI， 不如想想怎么用好 AI。

就像当年： “不用 IDE，手写代码才是真本事！” “不用框架，从零开始才是硬核！” “不用云服务，自己搭建才够专业！”

现在想想，还挺逗的。