作者：
胡逸
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）
（澎湃新闻）
文章转载自东方财富