程序员如何应对AI时代的身份重构
昨天写完关于Claude Code冲击的文章后，合上电脑便回家了。
路上等红绿灯时，群里有人发图并留言：AI带来的变革“没什么大不了”，真正令人担忧的，是部分资深程序员已失去适应变化的能力。
这一观点在业内颇具共鸣。
现实中，不少中年程序员思维模式趋于固化，学习新工具、新范式节奏明显放缓。这并非个体懈怠所致——工作与家庭事务挤压学习时间，原有知识结构又形成认知惯性，导致转型阻力增大。
当然，这描述的是普遍现象，而非绝对判断。像王石75岁仍精力充沛，属于极少数持续进化者，不在本次讨论范畴。
我将飞书签名改为：“Open mind for a different view & nothing else matters”——提醒自己保持开放，让多元观点进入；面子、立场、情绪甚至对错，都应为“理解变化”让路。
招聘逻辑已悄然改变
去年我们招聘AI视频方向人才时，明确倾向“底子扎实、经验较少”的候选人。原因很直接：该领域经验价值有限，核心门槛在于学习意愿与好奇心。其他能力均可随实践快速补足。
在此技术跃迁节点，适应新工具的能力，正成为比经验更关键的职业资产。
从五笔到AI：技能迭代的必然性
作为80后，我经历过五笔打字时代——曾在冬日机房戴鞋套苦练，耗时良久才掌握。但两年后，搜狗输入法普及，五笔迅速退出主流。那段努力看似“白费”，实则揭示一个本质：技术工具会过时，但训练出的逻辑思维与问题意识不会消失。
同理，过去奉为圭臬的“十万小时定律”，正遭遇AI挑战。当代码生成质量趋近甚至超越人类，程序员的核心价值必须重新定义。
经验的价值：在“Vibe Coding”时代依然成立
有观点认为，十年编码积累远不止于语法熟练度，更包含对系统设计的理解、对产品细节的审美、对底层原理的把控——这些隐性能力，在AI辅助开发（Vibe Coding）时代，仍是不可替代的竞争壁垒。
缺乏深度经验的新人，即便借助AI短期产出高效，但在架构判断、方案取舍与排障成本上，与资深者仍存差距。而这类经验，无法被工具一键复制。
当然，新一代开发者也能借AI加速能力构建。过去需十年沉淀的判断力，或可在一两年内逼近甚至超越。这一动态平衡尚未定论，但趋势清晰：成长路径正在变短、变快。
关键转向：从“写代码的人”到“解决问题的人”
真正决定职业韧性的，不是年龄或技术栈，而是自我定位：
- 若定位为“写代码的人”，当编码本身被大幅压缩成本，焦虑便真实而迫切；
- 若定位为“Maker”、独立开发者或创业者，AI则是提效利器——比如Android工程师用AI快速交付鸿蒙版App；独立开发者借AI降低试错成本，实现想法更快验证。
说到底，编程只是手段，服务真实商业需求才是目的。当AI接管执行层，“定义问题—抽象路径—整合资源—验证闭环”的综合能力，正成为程序员不可替代的新护城河。
