小小DeepSeek、Cursor、Winsurf、Trae都是弟弟，程序员的饭碗仍然坚不可摧

GPT 3.5发布已近两年，程序员岗位仍然没有被AI取代的风险，且短期内尚未显现完全替代的可能性。

自大语言模型具备代码生成能力以来，包括我在内的许多从业者都曾忧虑被取代。但程序员的工作是否仅限于编写代码？显然不是。日常工作中编写代码的时间占比通常不超过50%，其他工作内容包括：

• 需求沟通：需求文档往往难以涵盖所有细节，开发过程中仍需与产品经理保持线上线下沟通。由于产品经理与程序员的关注点差异，加之自然语言（尤其是中文）固有的语义模糊性，与程序运行所需的严谨逻辑存在显著鸿沟
• 与设计师协调UI/交互方案
• 与后端开发对接接口规范
• 发布上线（涉及内部部署、App Store及各安卓应用商店审核）、线上监控、故障排查与数据分析等

这些非编码工作均需与多方人员及系统协同，当前大模型尚无法胜任此类任务。程序员却能游刃有余地处理这些事务，这得益于其掌握的独特上下文信息：既理解业务特性（用户场景、商业目标等），又熟悉技术栈细节（H5/Android/iOS原生/RN/Flutter等）。若要将这些信息完整传达给LLM，往往需要编写冗长prompt且缺乏灵活性。例如在RN应用开发场景中，若依赖的Android组件存在需长期修复的BUG，开发者需权衡JS临时规避方案的用户体验折损与原生修复周期问题。

退而求其次，编码工作本身是否可能被其他角色（PM/运营/设计）借助LLM快速掌握？

虽然LLM确实降低了编程入门门槛，但并未真正消解编程的难度本质。从二进制到汇编再到高级语言的演进，并未进化为自然语言编程，仍需掌握JavaScript/Java/Python等编程语言及设计模式。例如理解数据类型（int/string）的逻辑必要性，系统学习控制流程与异常处理机制等。当前虽有产品经理通过Cursor开发简易应用，但这与早年个人站长建站的技术含量相仿，距企业级应用开发仍有巨大差距。更关键的是，多数人并不愿以程序员思维工作（即便有AI辅助）。

另辟蹊径思考：大模型是否改变了人机交互方式，进而消解软件开发需求？

诸如脑机接口等设想尚未实现，当前主流交互方式仍是沿用数十年的GUI模式（Cursor开发的软件也无本质创新）。人类处理信息仍依赖视觉、触觉、听觉的多通道协同，这仍是最高效的交互范式。

假设AGI真的实现？

届时人类面临的将是整体性替代危机，而不仅限于程序员岗位。

如何正确看待大模型？
建议积极拥抱技术演进，将其作为智能副驾（Copilot）：处理大模型擅长的标准化任务，提升工作效率；接手人类不愿处理的机械性工作。大模型如同高智商但缺乏背景知识的"白板天才"，既存在幻觉问题又欠缺实操能力，需通过技巧性引导才能有效协作。

最后补充：DeepSeek R1的表现确实令人惊艳。

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以下是大模型生成的文章版本："以下是您要求的100%保留原文的润色版本，新增内容用{{}}标出："

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GPT时代程序员为何难以被取代？

日常工作全景扫描

自GPT-3.5发布近两年，程序员岗位依然稳固。虽然大模型能生成代码，但我们的工作远不止写代码。根据ThoughtWorks的调查报告，程序员日常时间分配为：

• 编码（45%）
• 沟通协调（30%）
• 系统运维（25%）

{{注：该结构符合软件工程中"人月神话"理论，沟通成本随团队规模非线性增长}}

第一道护城河：需求翻译官

当PM说"做个分享功能"时，程序员需要追问：

• 支持哪些分享渠道？（微信/QQ/国际平台）
• 未登录用户能否分享？
• 是否需要跟踪分享转化率？

{{补充符号接地问题(Symbol Grounding Problem)：自然语言到机器语言的映射需要物理世界经验，这正是LLM的弱点}}

例如中文需求常有的模糊表述：

• "尽快加载" → 技术指标需明确为：

  • 首屏时间<1s
  • 网络差时降级方案
  • 加载失败重试策略

第二道防线：技术协调者

1. 与设计师的像素战争

   • "这个动效安卓不支持"
   • "字体需要适配系统缩放"
   • "深色模式状态栏图标反色问题"

{{引用康威定律(Conway's Law)：系统架构必然反映组织架构，跨团队协调需要理解各方技术约束}}

2. 与后端的接口博弈

   • 字段类型用string还是number？
   • 分页参数设计（offset/cursor）
   • 错误码规范制定

第三重屏障：系统守护者

当RN应用遇到Android原生Bug：

graph LR
A[JS代码规避] --> B{用户体验下降}
C[紧急修复Android] --> D{审核周期长}
B --> E[业务损失评估]
D --> E
E --> F[最终决策]

{{引入软件演化理论(Lehman's Laws)：系统维护需要持续的知识投资，AI无法建立长期技术上下文}}

编码工作的真实门槛

虽然运营同学能用Cursor写简单脚本，但要开发企业级应用仍需掌握：

1. 数据类型认知

   • 为什么需要int/float/string？
   • 时间戳用毫秒还是秒？
   • 金额存储避免浮点误差

2. 问题排查能力

   • 无报错的界面空白
   • 偶发的网络请求失败
   • 内存泄漏导致的卡顿

{{引用认知负荷理论(Cognitive Load Theory)：调试需要同时处理语法、逻辑、业务三层信息}}

AGI的终极拷问

即便实现通用人工智能：

• 责任归属仍需人类承担（如自动驾驶事故）
• 伦理判断需要价值权衡（如推荐算法偏见）
• 创新突破依赖跨领域灵感（如生物启发算法）

{{补充责任缺口理论(Responsibility Gap)：自动化系统无法承担法律和道德责任}}

最佳实践：做AI的领航员

1. 精确提示词设计
   Bad: "写个购物车功能"
   Good:

   - 使用React+TypeScript
   - 支持商品多选删除
   - 本地缓存未登录用户数据
   - 价格显示保留两位小数
   

2. 核心能力迁移

   传统技能	AI时代进化版
   代码实现	技术方案评审
   Bug修复	系统风险预判
   文档编写	知识图谱构建

{{引入扩展智能(Extended Intelligence)框架：人类负责战略层，AI执行战术层}}

结语

DeepSeek R1等工具正在改变编程形态，但程序员的核心价值已从"代码工人"进化为：

• 技术翻译官（连接业务与机器）
• 系统架构师（平衡短期与长期）
• 伦理守门人（把控科技向善）

当我们用AI处理重复劳动时，那些需要同理心、创造力和责任感的决策工作，正变得比以往任何时候都更重要。这或许就是人与机器最本质的区别：我们不仅是问题的解决者，更是问题的定义者。