AI 正在杀死程序员？不，它正在杀死旧时代的编码思维

郭顺发2025-02-162025-03-13

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凌晨两点，我盯着 Cursor 自动生成的 Spring Boot 微服务代码，突然笑出了声——五年前那个为分布式事务同步问题熬到脱发的自己，恐怕怎么也想不到今天能喝着咖啡指挥 AI 写库存扣减逻辑。作为从「用 Eclipse 写 SSH 框架」到「AI 生成云原生架构」的老 Java 码农，我必须说句得罪人的话：那些嚷嚷着 AI 要取代程序员的人，可能连 MyBatis 和 JPA 的区别都说不清。

视频讲解：B站 | youtube

一、产品思维：用自然语言编写产品说明书的能力

deepseek对话

上周接了个供应链管理系统的急单，甲方需求只有一句话：「实现采购订单全流程管理」。传统开发模式需要：

5 天画 UML 图
1 周设计领域模型
3 周写 Java 业务逻辑

而这次我用 DeepSeek 直接开启「对话式开发」：

[我]：需要支持多级审批流程，适配制造业组织结构
[AI]：建议使用 Activiti 工作流引擎，前端用 Vue3 渲染审批链可视化
[我]：先实现会签和或签功能，预留动态调整审批人接口
[AI]：已生成带 RBAC 权限控制的审批服务模块，包含 Swagger 文档

新时代铁律：能精准描述业务场景的程序员，AI 就是他的架构师团队。而那些只会写 CRUD 却看不懂领域模型的「SQL 工人」，终将被淘汰。

二、逻辑表达：把抽象思维翻译成机器指令的艺术

流程图对比 - 模糊需求 vs 结构化指令

见过两类 Java 开发者用 AI 的效率差距：

青铜选手

“写个订单查询接口”

→ 得到通用 Controller

→ 漏掉分页参数和缓存逻辑

→ 调试 3 轮才可用

王者指令

用 Spring Boot 3 实现：
1. 多条件订单查询接口
   - 支持时间范围/订单状态/金额区间过滤
   - MyBatis 动态 SQL 实现
2. 缓存策略：
   - 查询结果用 Redis 缓存 5 分钟
   - 使用 Redisson 分布式锁保证缓存击穿防护
3. 安全要求：
   - 数据权限过滤（基于部门隔离）
   - 接口限流（Guava RateLimiter）
4. 输出带 JavaDoc 的代码

→ 直接生成可部署的生产代码

最近在 GitHub 看到个神操作：有人用 YAML 定义 DDD 领域模型，驱动 AI 生成完整的 Spring Cloud 微服务脚手架，这种结构化表达能力，比会背 Spring 注解更值钱。

三、AI 管理术：从码农到技术总监的蜕变

我的 AI 协作三段论：

阶段	行为模式	代码占比
菜鸟	让 AI 写工具类	≤30%
高手	分配服务模块开发	50-70%
宗师	制定 AI 开发规范（如图）	≥90%

流程图：需求分析 → 领域建模 → AI 生成 → 人工审核 → JMeter 压测 → ELK 监控

有个做银行系统的朋友，他的「AI 开发团队」分工明确：

基础开发：Cursor（生成 Service 层代码）
DBA：DeepSeek（优化 SQL 索引）
架构师：ChatGPT-4（设计分布式事务方案）
Code Reviewer：本地训练的 Java 专家模型

而他本人专注处理资金对账等核心业务逻辑。

四、话术迭代：Java 程序员的新武器

我的 AI 指令库经历过三次进化：

V1 新手阶段

“用 Java 写个导出 Excel 的功能”

→ 生成基于 POI 的代码但没考虑 OOM 风险

V2 进阶版

用 EasyExcel 实现：
- 导出 10 万行数据不内存溢出
- 包含自定义样式（表头加粗/金额千分位）
- 支持 S3 云存储直接导出

→ 仍需补充异常处理

V3 领域专家模式

作为有金融系统经验的 Java 架构师：
1. 导出功能需要满足：
   - 支持动态列（根据用户权限过滤）
   - 异步导出（进度可查询）
   - 审计日志记录
2. 参考现有代码规范：
   - 使用公司内部 Commons 包
   - 遵循 Alibaba Java 开发手册
3. 避免使用过时的 API

→ 直接合并到主干分支

经过 150+ 次迭代，我的 AI 代码采纳率从 41% 提升到 94%。更收获两项关键能力：