AI生产
AI的冲击
最近我深刻感受到，AI对程序员的影响真是前所未有地强！为了应对这种变化，我把自己的工作模式记录下来，尽量抽象、通用一点，不盯着某个具体模型或工具。因为技术迭代太快了，盯着细节容易过时，但一个通用的流程，至少在未来一年应该不会落伍。
现在我感觉，初、中级程序员几乎完全可以被AI取代。大多数项目80%的研发工作就是增删改查（CRUD），这些活儿AI干得比谁都溜。一个会用AI的程序员，完全可以把精力集中在架构、业务逻辑和核心代码上，其他琐碎的部分直接丢给AI就行。我是做后端开发的，但靠着AI，我现在已经能轻松搞定全栈开发了。
我的研发流程
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先搞懂需求
如果客户给的需求很笼统，让AI帮我梳理清楚。 -
拆解模块
根据需求，把研发任务拆成一个个模块，再规划好开发流程。 -
快速搭页面
用AI编辑器（比如Cursor）直接生成基础页面，省得画原型图，我感觉原型图的作用不存在了。 -
需求对接
原型图就是实际的产品页面，直接和产品经理对需求看看哪里要调整。 -
页面OK后开干后端
等页面差不多符合需求了，我就开始搞后端。 -
架构设计
如果是中小项目，架构都不用太费心，AI能搞定大部分。 -
核心逻辑落地
把关键部分的代码写好。 -
API生成
用AI生成每个模块的API，比如拿Swagger生成JSON。 -
前后端联动
把Swagger JSON丢给AI，直接转成前端代码。 -
CRUD搞定
这时候，前后端的增删改查基本就完成了80%。 -
细节调整
每个模块的业务细节再前后端调一调（毕竟现在是2025年3月，AI还不能完全完美搞定所有细节）。 -
功能成型
整个项目的基本功能就出来了。 -
优化收尾
根据业务需求，调优前后端，交付项目。
整个过程下来，我从码农变成了监工。AI干活，我负责审查和把关。
学习方式的转变
我觉得，普通的产品研发程序员得换个思路了。以前我们追求技术深度，现在得转向技术广度和业务理解。架构能力、业务敏感度才是关键。AI就像个超级助手，你得学会指方向，偶尔纠正一下它的代码风格或架构偏差，其他细节开发完全可以交给它。
以前我们得死磕数据结构、算法，还有各种新技术。现在有个大概印象就行，知道有什么技术，具体选型和实现交给AI。比如，你告诉AI你的业务并发量多少、数据量多大，它就能帮你挑技术方案，细节开发也包办了。所以要把时间花在业务逻辑和更高层的架构设计上。
问AI的方式
虽然AI很强，但还是得程序员来把控方向。完全不懂代码的人，顶多拿AI当个生产力工具，想做大项目还是不行。问问题是个技术活儿，我觉得要把业务需求尽量抽象化，直接丢给AI一堆细节，它开发起来很费劲，出了Bug你还得自己查半天。
我的经验是，先把复杂业务抽成简单的流程，问AI一些高层次的问题，让它生成简洁的代码框架。等流程跑通了，自己测试、理解代码后，再让AI填充细节，或者自己根据业务补上具体内容。AI的记忆力有限，别指望一次性把整个项目丢给它（至少现在还不行）。所以，聪明点，先靠自己的经验把项目拆成模块，分块问AI，这样它生成的代码才靠谱。
其他方面的提升
像运维这种活儿，AI已经完全能胜任了。装系统、写脚本，压根不用自己动手。不过，你得知道些常用工具和技术名词，比如Docker、Kubernetes啥的，这样问AI问题才顺畅。大部分情况下广度学习比深度学习重要。
关于产品开发的未来
以前产品得设计各种界面给用户操作，我觉得以后完全不用这么麻烦。AI能直接理解产品需求，操控产品。想象一下，产品可能就一个输入框，用户输入业务需求，AI直接生成页面、文档、报告什么的。
总结
总的来说，AI是把双刃剑，提升了开发速度，失业了大批人。上述文字是我自己写后让AI调整格式优化文字表现的，真可怕。