每年10月24日，被称为“1024程序员节”。有人说它是“程序员的情人节 ” ，也有人调侃是“连续16个小时不下班的节日 ” 。这个节日之所以是1024 ，因为2的十次方正好是一千零二十四 。它象征着二进制的浪漫，也象征着程序世界的原教旨主义。
但在这个属于逻辑和代码的日子里 ，我们或许也该停下手头的项目 ，问自己一个更棘手的问题：在AI成为主力工具的时代，程序员这个职业 ，还剩下多少“人”的成分？或者说 ，我们还需要程序员吗？
去年此时，有人还在手写代码；今年 ，他已经在教AI怎么写代码；那么明年呢？他是不是已经变成AI的提示词工程师 ，连编译器都不碰了？这个节日，究竟是庆祝一个职业的荣光 ，还是悄悄纪念一种正在消失的状态？
我们还需要记语法、背算法 、学框架吗？我们还需要懂得优化 、重构、性能调优吗？或者说 ，如果“写代码 ”不再是程序员的核心能力，我们到底还需要什么样的程序员？
曾经的编程，是一种“慢武功 ”
2000年代初 ，学编程是一件需要仪式感的事 。你得从C语言学起 ，啃数据结构，调指针 ，背算法 。遇到报错 ，你得把异常复制下来，贴进搜索框 ，一页页翻知乎或CSDN的文章 ，看哪个说得靠谱，再小心翼翼地跑一次 ，看看是不是终于不报错了。那时的程序员像农耕者：用时间换成长 ，用苦工堆积产值 。
哪怕到了2015年，技术仍是按部就班地演进：Java变得更稳重 ，Python成为数据科学的宠儿 ，从jQuery到Vue，再到React，框架在不断变 ，语法越来越炫 ，但说到底，还是在围绕“怎么更快画出一个好看又能动的页面”这条路上打圈 。经验 ，是一块砖一块砖地垒起来的。就像日本寿司大师 ，从切黄瓜开始学十年，最后只为握好一块饭团 。而今天 ，突然不需要切黄瓜了 。
生成式AI的到来 ，让整个游戏规则变了。现在，最优秀的程序员 ，不是那些写代码最快的人 ，而是那些知道如何让AI写出好代码的人 。你得像电影《盗梦空间》里的造梦者，知道如何构造一个环境 、设定约束 、搭建提示词 。你写的不再是“代码 ” ，而是“构建代码的场景 ”。
这 ，就是“AI原生程序员”的新角色。你可能没写过一个能跑通的排序算法，
也没独立部署过一套后端服务，但你只要能把需求讲明白、逻辑列清楚 ，AI就能替你写出八成像样的代码 。甚至测试脚本 、接口文档 、部署流程 ，也都可以自动生成 。
老程序员，开始“背着历史包袱跑步 ”
问题是——不是所有人都来得及换操作系统。我认识一位资深工程师 ，40岁出头 。简历上写着“参与开发了某国有银行核心系统 ” ，项目周期三年，文档厚如词典 ，流程复杂得像《清明上河图》 。但他用Copilot写代码时 ，手速慢、警惕性高，总担心AI给出的答案不够“严谨” ，于是手动重写 ，来来回回，一天只写出三百行 ，代码量甚至赶不上一个实习生。
他不是能力不行 ，而是“思维模型 ”跟不上了 。他相信代码是“瞧 ”出来的，不是“生成”出来的 。软件是“搭”出来的，而不是“喂Prompt ”就能长成的。可现实已经变了 。现在真正花时间的 ，是设计好提示词 ，是决定哪块该交给AI，哪块必须手动优化 。
过去积累的经验 ，反而成了需要反复审视的“旧习惯 ”。他不是不努力 ，而是努力的方向过时了 。
AI原生毕业生，也可能在“刻舟求剑”
我们也别急着赞美“AI原生 ” 。我见过不少刚毕业的学生 ，Prompt写得飞快 ，工具切换熟练得像开外挂。接口让AI来写，页面用画图工具一键生成 ，文档也直接交给自动摘要搞定。但当产品迭代后需要接入ERP系统时 ，他崩了 。他不知道“月底财务对账 ”的时间点为啥那么奇怪，更不知道政府采购合同为什么要拆成三个子项 。
他们以为AI万能 ，结果被现实打了耳光。因为他们不了解 ，复杂业务的历史不是代码，而是人 。企业流程是几十年一步步积累下来的惯性 。财务科 、内控部 、法务团队不是AI能一夜重塑的对象，它们只能被理解 ，不能被跳过。哪怕你能用AI写出所有API ，但你要知道：有些字段的命名，是某个十年前的兼容性遗留问题——删不了 ，也改不得 。
我们进入了一个奇怪的阶段 。写代码越来越像画画。你画出一个模糊意图 ，AI补完你想表达的结构 。于是，一部分人开始以为 ，“只要我vibe（氛围）够对 ，代码就会自己出现 。”这也确实在某些场景下成立。但当你面对一个横跨七个子系统、数据源分布在三地 、文档混杂着Excel和PDF的老系统时，vibecoding就像用素描技巧画城市规划图 。你得理解这个城市是怎么长出来的 ，它的水管通哪儿 、墙体承不承重、历史问题遗留项有几代人踩过坑 。哪条走线埋着三代程序员不敢动的技术债 ，哪份接口文档早就没人敢更新，怕动了会出事。
刻舟求剑 ，是一种错觉：以为只要工具足够新 ，就能解决所有旧问题。而现实是：真正的复杂，不在系统里，在系统之外 。
我们需要什么样的程序员？
我们到底需要什么样的程序员？不是活在C语言年代里 ，把一切都手写出来的人；也不是飘在AI云端 ，只靠模型输出就敢上线的人 。我们需要“新旧混血 ”的程序员。一边讲得了机器语言，能和AI工具对话；一边懂得人类语言 ，能和业务、系统 、历史展开对话 。他们是“双语程序员 ”——既懂代码语言 ，也懂组织语言 。
他们知道：Prompt不只是关键词堆砌，而是一份带上下文的系统设计说明；部署不是复制粘贴 ，而是对整个服务依赖链的判断；一个字段为什么不能改 ，不是技术问题，而是业务惯性和历史包袱的综合结果。
真正有价值的程序员 ，不是手快 、工具全、堆技能 ，而是那些明白：“系统是时间的产物，问题往往来自人 。”他们能看穿一个架构设计图 ，背后藏着哪几代人的妥协；也能在提示词里提前预判模型可能出错的边界 。他们解决问题的方式 ，不是工具最强，而是判断最稳。
这类人，正在被越来越多的公司追着找 。大公司 ，如Meta 、Google 、阿里、腾讯 ，要的不是“写代码机器 ”，而是能驾驭AI工具 ，让别人写的代码“跑得稳 、跑得久 ”的技术统筹者 。而初创公司更直接：你得一个人搞定一整套系统 ，建模 、设计、落地 、上线，AI工具当然帮得上忙 ，但前提是：你知道哪一部分能自动 ，哪一部分必须靠你。
程序员，正在变成“系统设计者”
这个职业 ，越来越不像一门“技艺 ” ，更像一门“结构学 ” 。就像建筑师不再亲自搬砖，程序员也不再亲手写每一行代码 。砖可以交给机器 ，结构只能靠人来决定。新的黄金技能 ，不是“编码”，而是“抽象”。你得理解复杂系统的依赖关系，理解哪些组件可以复用 ，哪些接口必须重写 。你需要能快速评估技术债的代价 ，也要能预见五年后的维护成本 。
未来的程序员，最重要的能力是：系统抽象能力：理解复杂关系；架构判断能力：掌控整体节奏；历史理解能力：知道问题为什么变成这样。这三种能力 ，AI给不了你 。
金庸在《笑傲江湖》里写过一句话：“无招胜有招 。 ”当你对每一招都了如指掌 ，你就能不拘一格 、随机应变。程序员的未来，恰恰如此 。当你掌握所有语言、框架 、工具 ，才能把它们放下 ，你才有能力根据业务目标 、技术约束和时间成本，灵活地组合、抉择、做出一个“活得下去 ”的解决方案 。
写代码只是手段 ，解决问题才是目的。未来最强的程序员 ，也许是这样的人：他能在AI面前挑错，能在人群面前讲明白需求 。他不神化AI ，也不恐惧失业 。他知道 ，真正被淘汰的，从来不是不懂新工具的人，而是拒绝更新认知模型的人。
新一代技术面试 ，也许不再问“你会写代码吗？”而是问：“你能理解问题本质 ，并设计一个兼容历史的AI解法吗？ ”
图灵测试曾用来判断机器是否像人 。而对程序员来说，今天的图灵测试变成了另一个问题：你是否能在AI工具泛滥的年代 ，还保有属于人的判断？
你能不能在AI工具面前 ，不迷信 、不盲从？你是否还保有人的本能：判断力 、抽象力、系统感？你是否还能不靠输入框，理解一个问题的全貌？
也许未来有一天 ，“程序员 ”这个词会被新的词汇取代 。技术结构建筑师 、AI系统协调人 、人机交互逻辑师……但无论叫什么 ，1024这个节日，依然应该属于那些能驾驭技术 ，理解复杂 ，并始终进化的人。
祝每一位正在进化中的你，程序员节快乐！
（作者胡逸为数据工作者 ，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）
（文章来源：澎湃新闻）
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