AI Coding时代，程序员的7项核心竞争力，不看可能会被淘汰（建议收藏）
AI时代程序员的核心竞争力解析 文章指出，在AI编程时代，程序员的核心竞争力已从单纯编码能力转向基本功、需求理解、安全生产等综合能力。尽管AI能辅助代码生成，但程序员仍需具备扎实的技术基础、清晰的沟通能力、规范的编码习惯、安全生产意识等不可替代的技能。文章列举了2025年程序员与AI互动的典型场景，强调程序员应专注于提升需求分析、技术深度、协作能力等核心素质，将AI作为效率工具而非替代品。同时提出
文章探讨了AI编程时代程序员的核心竞争力。尽管AI能帮助编写代码，但程序员的基本功、需求理解、编码规范、协作能力、技术深度和广度、安全生产意识等仍无可替代。在AI时代，程序员应专注于提升自身不可替代的能力，将AI作为提高效率的工具，同时保持对代码质量和安全生产的重视，以避免被其他程序员"卷死"。
一、2025年程序员最常用的"编程语言"
对于程序员来说，2025年的热词绝对是AI Coding。
回顾这一年，我们使用频率最高的"编程语言"排行榜如下：
“给我生成可运行的代码”
“用中文回答”
“我说了要复用现有接口！”
“别又给我引入新依赖”
“还是报错…”
“按照我给的例子写”
“只要核心逻辑就行”
“再检查一遍！！”
“能不能别用你瞎编的接口？”
“求你了，跑不起来别去mock…”
看到这些是不是泪流满面？AI确实来了，但我们好像从"和产品经理battle"变成了"和AI battle"。
二、除了坐牢，还有什么AI干不了的？
在AI编程大势所趋的情况下，一个灵魂拷问摆在每个程序员面前：我们的竞争力到底是什么？
思来想去，除了坐牢（指背锅和解决线上事故）这个AI暂时无法替代的光荣使命以外，还真就只剩下那些看起来平平无奇的基本功了。
三、万丈高楼平地起，马步要扎稳
就像武侠小说里，再高深的武学，基础也是平平无奇的马步。基础要扎实，不然AI给你生成的代码你都看不懂。
- 需求阶段：想明白、说清楚、商量好
===================
接到需求以后，把要做的事情想明白。
别拿到需求就开始问AI"帮我实现XXX功能"，你自己都不知道要干啥，AI能懂个锤子。
技术评审的时候说清楚：
你准备怎么做？
为什么这么做？
有啥风险？
变更点跟别人商量好：
接口改了记得通知下游
数据结构变了记得兼容老版本
别自己闷头搞完了发现上下游都炸了
AI可以帮你写代码，但它不会去参加你的技术评审，更不会替你背锅。
- 编码阶段
=======
注意边界条件和编码规范，写单测，基本做到无bug提测
写代码，注意边界条件和编码规范。
别问AI"帮我写个登录接口"，然后复制粘贴就提测了。那些null、空字符串、并发、异常处理，AI不一定帮你考虑全。
写单测，别总想着"测试会帮我测的"。测试同学的时间也很宝贵，别把低级bug带到测试环节。
目标是：基本做到无bug提测。
什么叫"基本"？就是那种"你自己都不好意思提测"的低级bug，别犯。
- 协作阶段
=======
做好计划和进度跟踪，沟通和汇报
工作中做好计划和进度跟踪，沟通和汇报。
别闷头干活两周，突然被leader问起来说"哦，遇到点问题，可能要delay"。
不把问题遗留到变成事故。
发现做不完了，提前说；发现有风险了，提前报；发现依赖卡住了，提前推。
AI可以帮你写代码，但它不会替你开周会，更不会替你跟leader解释为什么delay。
- 优化阶段
=======
思考和分析，如何优化目前的工作流程
思考和分析，如何优化目前的工作流程，引入工具和方法，提升生产效率。
别天天抱怨"这个流程太傻逼了"，想想能不能改进：
这个重复劳动能不能自动化？
这个常见问题能不能沉淀个文档？
这个低效环节能不能引入个工具？
AI是个好工具，但发现问题、优化流程这事儿，还得靠你自己。
- 技术深度
=======
把自己工作中用到的技术用熟，搞清楚原理
把自己工作中用到的技术用熟，搞清楚原理，优点短处，适用场景。
别只停留在"会用"的层面。
用Redis就要知道：
为啥选Redis不选Memcached？
缓存穿透、击穿、雪崩怎么防？
主从同步延迟咋办？
AI可以告诉你"怎么用"，但"为什么用"和"啥时候用"，得靠你自己判断。
不然哪天出了事故，你跟leader说"这是AI写的"？
- 技术广度
=======
不断接触新技术思想和工具，完善自身知识体系结构
技术更新快，别闭门造车。
多看看：
技术博客（别只看标题）
开源项目（别只star不读）
技术大会（别只吃盒饭不听课）
AI可以回答你的问题，但它不会主动告诉你"最近有啥新技术你应该了解一下"。
- 持续坚持学习和技术内容输出
================
学习方式很多：
读书、读文档、读源码
实践、解决问题、踩坑
分享、写博客、讲课
输出是最好的学习：
写文档，逼自己把问题想清楚
做分享，接受别人的灵魂拷问
写博客，沉淀自己的思考
AI可以帮你生成内容，但你的实践经验和血泪教训是独一无二的。
四、安全生产
安全生产就像开车，如果有你看不到的区域，你就默认有东西。
三条铁律
绝对不允许一上线功能就全量。
可监测
监控报警配好了吗？出了问题能第一时间发现吗？
可灰度
先灰度1%，观察数据，没问题再放量
可回滚
出问题能快速回滚吗？还是"上去就下不来"？
很多线上事故，都是因为"这次应该没问题"然后全量上线导致的。
测试后不许改代码
不允许在测试测完以后修改任何代码，如果不得已要改，那么必须对功能进行回归验证。
别说"就改了一行，应该没问题"。
多少bug都是"就改了一行"改出来的。
不许夹带私货
不允许在一个功能里面夹带测试不知道的其他变更点。
什么叫夹带私货？
“顺便优化了一下老代码”
“顺便改了个小bug”
“顺便重构了一下”
这些"顺便"，往往是事故的源头。
海恩法则：不要松懈
海恩法则指出：每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。
别觉得"这次没出问题就行"。
那些"差点出问题"的case，都是在提醒你：下次可能就真出问题了。
AI可以帮你写代码，但它不会替你背锅，更不会替你写事故报告。
五、AI真能干完所有活儿吗？
哪怕AI Coding能解决所有的编码问题，上述能力也是无可替代的。
除非有一天，AI能够完成从需求提出到自主上线的全流程自动化。
如果真有那天，想想还是挺激动的——意味着以后每一个人都有了无穷的想法落地能力。
到那时候，谁还当程序员是吧。
但在那一天到来之前，打好每一天工，别被AI替代之前先被其他程序员卷死。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
汇聚全球AI编程工具，助力开发者即刻编程。
更多推荐
19
0- 0
已为社区贡献33条内容
所有评论(0)