文章指出AI将在3年内淘汰50%程序员，同时改变剩余程序员的工作方式。AI已能生成前后端代码、数据库配置、单元测试等，使中小型项目开发时间从一个月缩短至三天。未来程序员将转变为"售前"和"实施"角色，专注于需求分析和业务理解。程序员应提升使用AI工具的能力，学习如何通过AI解决业务问题，而非单纯学习技术。掌握AI编程和架构能力将成为程序员生存的关键。

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先说个观点，悲观地讲，AI在未来的3年内，至少会淘汰5成的程序员，同时会逼迫剩下的程序员要么用基于AI的方式开发代码，要么去做AI工具。

先说下当下和不久的将来，AI生成代码能到什么程度。

1 调研业务可能还得人做，但一旦调研完成，生成数据对象，比如客户管理系统里生成好了客户对象和订单对象等，用AI能生成前后端代码。

具体，前端用vue.js还是react框架，后端是用spring boot还是其它什么，甚至用python生成后端代码，基本上AI都能实现。

2 安装数据库可能得人做，但数据库的配置，还有SQL语句，还有MyBatis里的SQL语句，甚至包括建索引优化，基本上AI都能做。

至于项目配置上线的一套，比如devops，或网关之类的，或者安装个微服务组件，AI工具都能生成脚本。

也就是说，如果是中小型项目，可能原本得1个前端，2个后端，1个项目经理，耗时1个月写成的代码，真可能用AI工具，比如豆包，一天生成，一天修改，然后一天上线。

3 比如现有代码，要生成单元测试案例，不管什么语言，比如java或.NET，或者是前端，AI都能自动生成。或者，现有代码要修改逻辑，基本上AI都能完成。

4 框架层面，比如应对高并发，要引入Redis或Kafka组件或其它组件，AI方面能生成配置脚本和安装组件的命令。再进一步，如果是组件层面遇到问题，把出错的关键字输入AI工具，一般能得到多个排查方向。

也就是说，初级开发干的活，比如做增删改查，当下AI已经能做了，高级开发比初级开发多的是解决问题的经验，这些问AI，其实也能解决。架构层面，程序员或许要多知道些技能，比如高并发微服务这块，但相关的细节，也能问AI解决。

5 再进一步，当下的RAG和AI Agent，也能用一些低代码的工具，比如coze，也能生成若干个业务系统。

所以真可以这样说，未来2,3年以后，程序员很多细节工作会被AI所解放出来，即前后端和数据库不需要记很多知识点，很多工作可以交给AI完成，排查问题也能交给AI完成，这就导致程序员可以成为类似现在的“售前”和“实施”。

1 先去听取客户的需求，随着AI工具的深入发展，这块本来是由产品去做的，后面可以交给程序员做，毕竟程序员能融合技术和业务。

2 得到客户需求后，程序员也可以全栈开发，只不过这个全栈开发是从硬件服务器一直到软件配置，即能用AI生成业务系统，然后到在硬件上线项目，遇到问题再解决。而且，做这整套事情所需程序员的人手，会大大减少。

3 上线后，去听取或挖掘客户的痛点，然后用AI工具进一步完善。

这其实会成为趋势，原因很简单，这样做成本会降低太多，如果还有公司不这样做，这样的公司会被淘汰。

所以当下，程序员可以适当提升技术能力，但更应该提升使用AI工具的能力。如果可以，还可以干脆进入到AI这个赛道。

1 如何通过提示词，让AI生成能运行的全套代码，同时能上线生成后的业务系统。

2 工作中遇到问题，能通过AI工具解决，比如debug，生成测试脚本，或生成部署脚本。

3 更为关键一点，当把细节工作交给AI以后，程序员应当更早地接触架构等技能。比如原来一般是要5年积累才能去实践架构，现在可以提早到2,3年，早点知道如何用组件和云等技术搭建架构。

4 如果可以，去从事AI Agent，Rag，AI模型和算法开发等工作。这不是一成不变的，未来哪些AI技术值钱，就去尝试干此类工作，这是高薪的方向。

最后，本人想说，学AI是为了做业务解决问题，而不是单纯学技术。比如单纯学LLM大模型意义不大，相比之下，宁可去学如何用AI生成代码，如果要学LLM或大模型，一定是得结合业务，比如用LLM生成个客服系统。

第一，用AI加速编程，加速排查问题，第二，用AI快速搭建业务。程序员如果不这样做，还是用原来的做增删改查的思维，迟早得被淘汰。

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