AI时代,这项能力比写代码更重要

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  • 技术
  • 2026年2月27日

这是一个有点反常识的判断:AI时代,代码能力反而是最不值钱的了。

上周和一个创业朋友聊天,他说现在招人,第一轮筛选就把"能写代码"的候选人过滤掉了。我问他为什么,他说:“现在AI几分钟写的代码,比大多数初级工程师写得快且规范。招一个只会写代码的人,性价比太低了。”

这话虽然有点极端,但背后反映的趋势是真实的。

代码能力正在被"民主化"

过去一年,Copilot、Cursor、各类AI编程工具实测下来,一个明显感受是:简单的CRUD、常规业务逻辑、标准化模板代码,AI已经做得比多数初级工程师好了。

这不是说AI万能。复杂业务逻辑、边界条件处理、性能优化这些,还是需要人来判断。但仅仅是"能写代码"这个能力本身,确实在贬值。

那程序员的价值在哪?

三项AI难以替代的核心能力

第一,业务理解能力。

代码只是手段,解决业务问题才是目的。同样是写一个库存管理系统,AI知道怎么设计表结构、怎么写接口,但它不懂为什么这家公司的库存周转率是行业平均的3倍,也不知道不同客户对"实时性"的理解完全不同。

业务理解来自和产品、运营、客户的长期沟通,这种隐性知识很难喂给AI。

第二,问题拆解能力。

我见过最值钱的程序员,不是代码写得最快的,而是能把一个模糊的需求拆解成可执行技术方案的人。

“我们要做一个智能推荐系统”——这句话丢给AI,AI能给你写出一堆代码,但它不知道推荐系统要解决的核心问题是什么,不知道A/B测试怎么设计,不知道推荐效果怎么评估。

把"做什么"翻译成"怎么做",再翻译成"先做什么、后做什么",这是人的核心价值。

第三,系统设计能力。

代码写得好不等于系统设计得好。高并发、低延迟、容灾备份、成本控制——这些需要在真实业务场景中踩坑才能积累。AI可以写出一个排序算法,但它不知道这个排序要在每秒100万请求的场景下优化,也不知道团队的技术栈和运维能力能不能支撑这个方案。

行动建议

  1. 主动参与业务讨论:不要只做"接需求-写代码"的工具人,多问为什么,了解需求背后的业务逻辑。

  2. 刻意练习问题拆解:接到需求后,先花时间画出技术方案框架,再动手写代码。磨刀不误砍柴工。

  3. 积累系统设计经验:定期复盘线上问题,参与架构评审,看看别人踩过的坑。


AI时代,会用AI是基础门槛,不是核心竞争力。真正值钱的,是理解业务、拆解问题、设计系统这些需要长期积累的能力。

别再和AI比写代码了,比点别的吧。

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