最近我突然意识到一个问题：我好像已经很久没有认真看过技术博客了。不是因为不爱学习了，而是因为——AI 太强了。
以前遇到问题，我的流程是这样的：
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打开搜索引擎。
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在一堆五花八门的博客标题里筛选。
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点进去，忍受开头三段“作者自我介绍 + 背景铺垫 + 广告位”。
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再在正文里找到我真正想要的那两句话。
现在呢？我直接对着 AI 一问：“帮我写个 SwiftUI 的分页组件。”
三秒钟后，代码、解释、甚至优化建议一应俱全。
不仅效率提升了，还避免了“搜半小时，看十篇，结果还是没解决”的焦虑。
博客吃灰记
我翻了翻自己的收藏夹，看到一堆名字熟悉的博客：
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“某某架构师的技术之路”
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“从入门到放弃系列”
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“我终于搞懂了 Retrofit 的坑”
这些曾经是我学习路上的精神支柱。深夜 Debug 的时候，它们就像路灯一样照亮前行的方向。可如今，它们静静地待在书签里，偶尔点开，浏览量都停留在几年前。
AI 的答案，不仅即时，还能根据我的问题量身定制。对比之下，那些写死在时间里的博客文章，显得有点“过时”。
AI ≠ 博客
不过话说回来，AI 的答案再快，也不是万能的。
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它有时候一本正经地胡说八道。
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它的解释逻辑很完美，但少了“踩坑经验”。
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更重要的是，它没有“作者的个人故事”。
看一篇优秀的技术博客，不仅仅是学到知识，还能看到一个程序员真实的思维过程：为什么要这么设计？这个坑是怎么踩的？当时的心情是什么样的？这些“人味儿”，AI 是模拟不出来的。
写博客的人还有意义吗？
有人可能会担心：既然 AI 已经能写得这么好了，那我们还有必要写博客吗？
我觉得答案是——更有必要了。
因为 AI 的内容是“平均值”，而个人的博客才是“极值”。
你写下的独特经验，可能正好是别人也会遇到的“冷门问题”。
而 AI 恰恰可能在这种小众场景下失灵。
未来的博客，不一定非要和 AI 竞争“写得快、写得全”。
它们更像是 AI 无法替代的“手工艺品”，带着温度和个性，记录一个开发者的独特轨迹。
最后的感慨
AI 让我少看了很多技术博客，但它让我更珍惜那些仍然坚持写作的人。
因为在充斥着“生成内容”的世界里，人类的真实声音反而更显珍贵。
所以，如果你还在写博客，请不要停。
也许你的下一篇文章，不仅能帮到一个迷茫的程序员，还可能成为 AI 的训练数据 —— 从某种意义上说，这就是“传道授业”的新形式了。
