AI：变革 Java 开发，重塑程序员工作日常
最近，DeepSeek 凭借其强大的人工智能技术，又将AI浪潮推向新的高度。作为一名java开发肯定也是积极拥抱的。不管是GPT 也好 DeepSeek 也好对于我们绝大部分人来说 只是一个提高生产效率的工具，大部分人来说都是停留在其应用层上。所以不同模型的之间的底层算法，对普通人来讲不太关注，无非就是使用体验以及结果准确性。
今天谈谈AI 对我工作的影响。
效率提升：从繁琐到高效
知识获取效率提高
AI 最直接的影响，就是颠覆传统的搜索引擎。
搜索行为的变化，不仅仅是程序员群体了，而是所有网民。
下面对比一下传统搜索引擎和大模型在搜索相同问题下所给出的结果：
问题：清华大学 deepseek 使用教程
传统的搜索引擎推送了很多无效信息，而现在的大模型能直接给我答案。下面是 百度 和 DeepSeek的搜索对比，DeepSeek直接给了我答案（点击就调到下载页面），百度还是根据关键词匹配程度给我列表选择。
百度：
DeepSeek:
开发效率再次提高
- 代码生成
- 根据上下文预测下一行代码
- 代码优化
- 代码复查
对于基础算法、非业务功能的实现，现在大模型能在更短的时间给出更加详细更加准确的答案。
比如：
- 根据当前代码进行完善：之前我想写一个能在 随机时间、随机时间间隔、访问随机网页的 脚本。好久没写js了，只实现了在固定时间间隔访问 随机网页的功能。后面就直接让
cursor帮我完成。如果是以前，这个不得花个好几小时时间。
- 代码复查：可以看到有些低级错误和隐藏的问题都给我扫出来了。少了
@Resource注解，threadLocal没有clear 存在内存泄漏问题（Amazon Q chatidea插件）
技术调研
今天产品提了一个需求 “要实现一个语音数字人物”，就是输入文字，任务能根据内容张口说话。现在不是有deepSeek 么 看看deepSeek怎么给我建议。
这不现在不思路一下就清晰了很多。
做程序员都知道，技术调研是比较繁琐的事情。可能需要做大量的搜索，或者看多个官网的技术文档。 现在有了大模型，嘿嘿也帮我节省了大把的时间。
学习与成长：从独自摸索到智能引导
开发门槛进一步降低，内卷更加严重
以前是从入门到放弃，现在是直接从入门到精通
java 初学者很多容易犯非常低级问题，现在的大模型就是一个 随时在线的老师，代码优化，问题排查，代码生成，妥妥的帮你从入门到精通啊！
学习门槛的降低，学习效率，工作效率的提升。我们工作的内卷程度就越高啦！！！
挑战与思考
尽管 DeepSeek(大模型) 给 Java 开发带来了诸多好处，但也带来了一些挑战。程序员可能会过度依赖 DeepSeek(大模型)，导致自身编程能力的退化。
另一方面，DeepSeek(大模型) 生成的代码可能存在可能存在某些隐患，在某一刻给你致命一击。
总的来说，DeepSeek(大模型) 正在改变 Java 开发程序员的工作方式，提高开发效率，提升代码质量，为程序员的学习和成长提供帮助。
未来软件行业更加内卷，半罐水开发爆发，网络安全将面临更多的问题。
