Carson Gross
2026 年 2 月 27 日
我在蒙大拿州立大学教计算机科学。我是三个儿子的父亲；他们都知道我是程序员，其中至少有一个对这个领域表现出了兴趣。我热爱编程，也努力把这份热爱传达给我的儿子、课堂上的学生，以及任何愿意听的人。
最近，我越来越常从亲戚、朋友和学生那里听到这样一个问题：
有了 AI，我还该考虑成为一名程序员吗？
我的回答是：“是的，而且……”
“是的”
从根本上说，计算机编程关乎两件事：
- 用计算机解决问题
- 在解决这些问题的过程中学会驾驭复杂性
我很难想象，在未来，懂得如何用计算机解决问题、如何控制这些解决方案的复杂性，会比今天更不重要。因此，即使 AI 工具已经出现，我仍认为这会是一条可行的职业道路。
“你得自己写代码”
话虽如此，我认为 AI 对初级程序员非常危险，因为它确实能为许多问题有效地产生代码。如果初级程序员不学习写代码，只是一味生成代码，他们就剥夺了自己在一线实战中培养对代码直觉性理解的机会。
所以我会警告学生：
“没错，AI 能为这份作业生成代码。别让它这么做。你必须自己写代码。”
我会解释：如果他们不写代码，就无法有效地阅读代码。在以 AI 为基础的编程未来里，读懂代码的能力当然很有价值，甚至可能更有价值。
如果你读不懂代码，就会落入《魔法师的学徒》陷阱：造出自己既不理解、也无法控制的系统。
编程 → 提示，像汇编 → 高级语言吗？
有人说，从高级语言转向 AI 生成代码，就像从汇编语言转向高级编程语言。
我不同意这个类比。
编译器大体上是确定性的，而当前的 AI 工具并非如此。面对诸如 for 循环或 if 语句这样的高级语言结构，对于某种给定的计算机架构，你可以相当有把握地说出它会生成怎样的汇编（至少在优化之前）。
但对一个提示词对应的、由 LLM 给出的方案，就不能这么说。
高级编程语言非常擅长用尽量少的文本，为计算机问题创建高度明确的解决方案；这是汇编做不到的。它们消除了大量偶然复杂性，使留下的主要是必要复杂性（前提是代码写得还算合理）。
另一方面，LLM 生成的代码往往无法消除偶然复杂性，事实上还可能因为选择了不合适的方案、走了捷径等，增加大量偶然复杂性。
如果你读不懂代码，又怎么判断呢？
而若想读懂代码，你就必须写代码。
AI 是很棒的助教
我还会告诉学生：只要用得恰当，AI 是极其有效的助教。不要把它当成代码生成器，而是把它当作帮助你理解概念与技术的伙伴，它就能极大促进你的智力发展。
学习编程时，最困难的事情之一是“卡住”。你就是看不出窍门，甚至不知道该从哪里开始才能取得进展。
更糟的是，你有时是因为偶然复杂性而卡住：你不知道怎么使用某个工具链，甚至不知道工具链是什么。
这不是你的问题，而是环境的问题。毫无意义地受阻，会夺走你真正学习的时间，也常常让人离开计算机科学。
（我在伯克利自学 Unix 时就卡住过，这也是我后来退出那里计算机科学项目的原因之一。）
AI 能帮你越过这些路障；只要用得正确，它就能成为很棒的助教。我发布了一个提供给学生的 AGENTS.md，用来把 coding agent 配置成优秀的助教，而不是代码生成器；我鼓励他们在这个角色上使用 AI。
只要用得恰当，AI 并不必妨碍你成长为程序员。
“而且……”
我确实认为 AI 会改变计算机编程。不会像某些人设想得那样剧烈，但会在一些根本层面发生变化。
纯粹写代码可能没那么重要了
写代码这个行为的相对价值，可能会下降。
我觉得这很可惜：我通常喜欢写代码本身。用自己（比喻意义上的）双手让东西做事很有趣。把代码写好有一种技艺感和满足感，过程中也有许多审美判断要做。
不过，看起来单纯的代码编写能力在未来可能没那么重要。
随着它相对变得不那么重要，在我看来，其他技能会变得更重要。
沟通能力
例如，清晰地写作、思考和沟通的能力——无论面对 LLM 还是人类——未来都很可能更重要。许多程序员本来就有文学倾向；这项技能的价值很可能会随时间增加，值得投入精力。
读书、写文章或博客，看起来都会对此有所帮助。
理解业务
你还可以把一部分心力投入到更好地理解某项业务（或政府职能等等）上。
计算机编程就是用计算机解决问题，而企业这两样东西都不缺。
有些做业务的人看到 AI，会说：“太好了，我们不需要程序员了！”但在我看来，同样可能有程序员说：“太好了，我们不需要做业务的人了！”
我认为这两种看法都很短视。不过 AI 的确能让程序员在根本上仍做程序员工作的同时，投入更多时间理解自己正在解决的真实世界问题（无论是业务问题还是其他问题）。
这也和提升沟通能力相当契合。
“架构”系统
和许多程序员一样，我对“软件架构师”这个词爱恨交织。我见过架构宇航员给世界造成许多痛苦。
但找不到更好的词，所以我认为软件架构会随时间成为更重要的能力：有效组织大型软件系统，并且至关重要地控制这些系统的复杂性。
对初级开发者而言，难点在于：过去，良好架构大型方案的能力，通常来自先构建系统较小部分的经验——起初做得不好，然后随着时间推移做得更有效。
我见过的大多数糟糕架构师，要么代码写得差，要么压根没什么编程经验。
如果你让 AI 接管那些“简单”部分的代码生成，又该如何培养成为有效架构师所需的直觉？
所以，还是那句话，你必须写代码。
有效使用 LLM
另一个显然很可能越来越有价值的技能，是懂得如何有效使用 LLM。我认为目前我们仍在摸索这究竟意味着什么。
我还认为，它对不同经验水平的人意味着不同的事。
资深开发者
在 AI 出现前已经积累丰富经验的资深程序员，处在很适合有效使用 LLM 的位置：他们知道什么是“好”代码，有构建大型系统的经验，也知道什么重要、什么不重要。资深程序员的危险，是完全不再编程，开始遭受大脑腐化。
尤其危险的是：发出提示后，在等待时又被无尽滚动吸进去。
别问我是怎么知道的。
我通常会以下列方式使用 LLM：
- 分析现有代码，以便更好地理解它，并找出其中的问题与不一致之处
- 帮我整理准备承担的大型项目的思路
- 为正在开发的系统生成相对小块的代码
- 生成我不喜欢写的代码（例如正则表达式和 CSS）
- 生成我愿意丢弃，或不打算深入维护的演示性／探索性代码
- 为正在做的某项功能建议测试
我尽量不让 LLM 生成我将需要长期维护的完整方案。有时我会一边手写代码、一边用 LLM 帮忙理解 API 和可选方案。
我绝不让 LLM 为正在构建的系统设计 API。
初级开发者
初级开发者的处境更难。我再说一遍：你必须写代码。
靠 vibe 的方式一路糊弄过问题的诱惑极高，但你必须抵制。
同伴会用 vibe 的方式把事情做过去，这会很烦人：你得比他们更努力，而你也可能因“慢”受到批评。这里的工作动态很重要：如果你的公司（如同现在很多公司一样）把速度置于理解之上，你需要接受这一点，也别因此丢了工作。
不过我认为这只是暂时的。很快，公司就会意识到：高速 vibe coding 的复杂性失控问题，比起理解充分、刻意推进的编程严重得多。
到了那时，较慢但更审慎、并有 AI 辅助的编程，我预计会被理解为利用这项新技术的最佳方式。
AI 确实能帮助初级开发者的一点，是消除常令他们受挫的偶然复杂性，从而加速他们成长为资深开发者。正如我前面所说，把 AI 看成有用但有时过于热心的帮手，而不是仆人，能非常有效地帮助理解代码库的结构、某个问题可用的 API 与技术、某个构建系统或编程语言如何工作，等等。
但你必须写代码。
而公司：你们必须让初级开发者写代码。
如今找工作
我收到的关于 AI 与编程的问题，归根结底都围绕着找到一份体面的工作。
现在程序员就业市场很糟，这已不是什么秘密；我也看到优秀的计算机科学学生在找编程岗位时举步维艰。
虽然我没有水晶球，但我相信这是暂时情况，而非永久状态。程序员就业市场向来有繁荣与萧条的周期，我相信总会在某个时候从当前的低谷中复苏。
不过，这对正在找工作的人而言只是隔靴搔痒，所以我想给出我平时给学生的具体求职建议。
家人、朋友、朋友的家人
我觉得在线求职网站大多没什么用，尤其对初级开发者如此。它们像买彩票，经由它们找到好工作的概率很低。既然免费，用用或许仍然值得，但不值得投入大量时间。
更好的路径是“四个 F”：Family（家人）、Friends（朋友）以及 Friends 的 Family（朋友的家人）。利用个人关系，在你认识公司里人的企业寻找职位，你会有竞争优势。家人的可能性最强，朋友通常也不错，朋友的家人则弱一些，但同样值得问问。若你认识某家公司的员工，或只隔着几层关系，在那家公司找到工作的机会会大得多。
我会向许多学生强调：这并不意味着你的家人必须在 Google 或其他大型科技公司工作。
任何有一定规模的公司，都有需要用计算机解决的问题。几乎每家员工超过 100 人的公司，都有某种开发团队，即便他们不这么称呼。
举个例子：我有个学生一直找不到工作。我问他们的父母做什么，他们说在 Costco 总部工作。
我告诉他们，其实他们非常幸运，这正是进入一家优秀公司的门票。
也许他们不会从那里以“程序员”身份开始，也许会先做分析师或其他角色。但在那个岗位上拥有编程能力会很有价值，也很可能为一段出色的职业生涯打下基础。
结语
所以，我仍认为把编程当作职业是个好主意。当前就业市场无疑很差，但我认为这是暂时的。
我确实认为编程的做法正在改变，程序员应当培养“纯粹写代码”以外的能力。这一直都是好主意。
我不认为编程会像有些人宣称的那样剧烈改变；我相信编程的基本功，特别是写出好代码、控制复杂性的能力，会始终重要。
我希望这篇文章能帮助回答这个问题，尤其能帮助初级程序员，并让人们更有信心投身这份我觉得回报丰厚、且预计会长期存在的职业。
还有，公司：至少让初级开发者写一部分代码。这符合你们的利益。
</>