AI 取代的是「把需求翻译成语法正确的代码」这件事，这部分确实在快速贬值。
但它没有取代「知道该做什么」和「知道做出来的东西对不对」。
后两者需要的是上下文：这个项目的历史、这个团队的约定、这个业务真正的约束。这些东西不在训练数据里，在一个个具体的人的脑子里。
所以真正危险的从来不是「不会用 AI 的人」，是「只会用 AI 的人」。
#AI编程# #程序员日常#
各位掘友，想听听大家的建议。我是Java后端一枚，有几年分布式、高并发的经验。最近明显感觉到AI浪潮来了，心里有点慌，也在认真考虑转型。
最大的纠结点在于：是继续深挖Java，在架构这条路上走下去？还是应该all in AI，去拥抱大模型？如果是后者，我这种工程背景的Java程序员，从哪个方向切入最顺滑、最能发挥优势？
希望过来人指点迷津，也欢迎同样困惑的兄弟一起交流。
#程序员 #Java #AI
最大的纠结点在于：是继续深挖Java，在架构这条路上走下去？还是应该all in AI，去拥抱大模型？如果是后者，我这种工程背景的Java程序员，从哪个方向切入最顺滑、最能发挥优势？
希望过来人指点迷津，也欢迎同样困惑的兄弟一起交流。
#程序员 #Java #AI
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