大模型時代，后端程序員如何避免被AI卷死？

發(fā)布日期： 2025-03-05 閱讀量： 作者： 小編

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先潑盆冷水：這3類程序員真的危險了

只會CRUD的API搬運工

在傳統(tǒng)的后端開發(fā)中，有一類程序員主要負責(zé)創(chuàng)建、讀取、更新和刪除（CRUD）操作，他們就像API的搬運工，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫搬運到前端展示。然而，現(xiàn)在的AI技術(shù)已經(jīng)能夠輕松應(yīng)對這類工作。例如，用DeepSeek - V3生成個用戶管理模塊，比實習(xí)生寫得還規(guī)范。這是因為AI可以根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和模板，快速生成標(biāo)準(zhǔn)化的代碼，而且不會出現(xiàn)人為的疏忽和錯誤。這類程序員如果不尋求改變，很容易被AI取代，因為他們的工作缺乏創(chuàng)造性和深度，只是簡單的重復(fù)勞動。

Ctrl + C/V專業(yè)戶

有些程序員習(xí)慣了在GitHub等代碼托管平臺上尋找現(xiàn)成的代碼，然后通過復(fù)制粘貼（Ctrl + C/V）的方式完成自己的項目。再加上Cursor等工具的自動補全功能，讓他們的開發(fā)過程變得更加依賴外部代碼。但在AI時代，這種工作方式就顯得效率低下了。AI干這事比你快10倍，它可以瞬間從海量的代碼庫中篩選出合適的代碼片段，并且根據(jù)具體需求進行優(yōu)化和調(diào)整。這類程序員如果不提升自己的代碼編寫能力和創(chuàng)新思維，很可能會在競爭中被淘汰。

拒絕學(xué)新技術(shù)的躺平黨

技術(shù)是不斷發(fā)展和進步的，后端開發(fā)領(lǐng)域也不例外。然而，有些程序員卻拒絕學(xué)習(xí)新技術(shù)，死守著舊有的框架和技術(shù)棧。比如我學(xué)員里那些死守SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架的，今年已經(jīng)有被裁的了。隨著大模型時代的到來，新的技術(shù)和框架層出不窮，如深度學(xué)習(xí)框架、云原生技術(shù)等。如果程序員不能及時跟上技術(shù)的發(fā)展步伐，就會逐漸失去競爭力，無法滿足企業(yè)對新技術(shù)的需求，最終面臨被淘汰的風(fēng)險。

但別慌！重點說說咱們該怎么反擊

第一招：把AI變成你的代碼幫手在大模型時代，我們要轉(zhuǎn)變思維，不要跟AI搶擰螺絲的活，要學(xué)會讓它給你打下手。

讓AI寫重復(fù)代碼

在后端開發(fā)中，有很多工作是重復(fù)性的，比如生成Swagger文檔。Swagger文檔是用于描述和規(guī)范RESTful API的工具，它可以幫助開發(fā)者更好地理解和使用API。傳統(tǒng)的方式是手動編寫Swagger文檔，這不僅耗時耗力，而且容易出錯。而現(xiàn)在，我們可以使用/imagine等工具讓AI來生成Swagger文檔，效率直接翻倍。AI可以根據(jù)代碼的結(jié)構(gòu)和注釋，自動生成規(guī)范的Swagger文檔，大大節(jié)省了開發(fā)時間。

讓AI背黑鍋

代碼出bug是后端開發(fā)中常見的問題。當(dāng)出現(xiàn)bug時，我們可以先甩鍋給AI生成的代碼。這并不是說要逃避責(zé)任，而是利用AI來進行初步的排查和分析。然后，我們可以秀一手Arthas熱修復(fù)操作。Arthas是一款開源的Java診斷工具，它可以在不重啟應(yīng)用的情況下對代碼進行熱修復(fù)。通過這種方式，我們可以快速解決問題，同時也展示了自己的技術(shù)能力。

讓AI當(dāng)陪練

在學(xué)習(xí)和提升技術(shù)的過程中，刷題是必不可少的環(huán)節(jié)。我們可以用LeetCode AI助手刷題，專攻動態(tài)規(guī)劃這些硬骨頭。動態(tài)規(guī)劃是算法設(shè)計中的一種重要方法，它可以解決很多復(fù)雜的問題，但學(xué)習(xí)起來也比較困難。LeetCode AI助手可以提供解題思路、代碼示例和詳細的解釋，幫助我們更好地理解和掌握動態(tài)規(guī)劃算法。通過與AI的互動和練習(xí)，我們可以不斷提高自己的算法水平。

最近的AI輔助開發(fā)SOP

在實際的開發(fā)過程中，我們可以采用一套AI輔助開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)操作流程（SOP）。首先，用ChatGPT梳理業(yè)務(wù)流程圖。ChatGPT具有強大的自然語言處理能力，它可以根據(jù)需求文檔和業(yè)務(wù)描述，生成清晰的業(yè)務(wù)流程圖，幫助我們更好地理解業(yè)務(wù)邏輯。然后，拿DeepSeek R1生成領(lǐng)域模型初稿。領(lǐng)域模型是對業(yè)務(wù)領(lǐng)域的抽象和建模，它可以幫助我們更好地設(shè)計和開發(fā)系統(tǒng)。最后，自己專注搞分布式事務(wù)和緩存穿透方案。分布式事務(wù)和緩存穿透是后端開發(fā)中的難點問題，需要我們深入研究和解決。通過這種分工合作的方式，我們可以提高開發(fā)效率，同時也能保證代碼的質(zhì)量。

第二招：在AI的盲區(qū)建立起自己的優(yōu)勢

雖然AI在很多方面都表現(xiàn)出色，但它也有自己的盲區(qū)。我們可以在這些盲區(qū)建立起自己的優(yōu)勢。

給老板畫大餅

在企業(yè)中，技術(shù)方案不僅要具有技術(shù)可行性，還要能夠為企業(yè)帶來實際的價值。這就需要我們把技術(shù)方案包裝成降本增效的故事，向老板展示技術(shù)方案的商業(yè)價值。例如，我們可以通過分析數(shù)據(jù)和案例，說明采用新的技術(shù)方案可以降低企業(yè)的運營成本、提高生產(chǎn)效率、增加市場競爭力等。AI雖然可以生成技術(shù)方案，但它很難理解企業(yè)的商業(yè)需求和戰(zhàn)略目標(biāo)，因此在這方面我們具有天然的優(yōu)勢。

背事故黑鍋

線上系統(tǒng)出現(xiàn)故障是不可避免的，當(dāng)出現(xiàn)問題時，我們需要能夠半夜爬起來回滾代碼。這不僅需要我們具備扎實的技術(shù)功底，還需要我們有責(zé)任心和敬業(yè)精神。AI無法承擔(dān)這種責(zé)任和壓力，它只能按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進行處理。因此，在處理線上事故方面，我們的經(jīng)驗和能力是AI無法替代的。

和產(chǎn)品經(jīng)理撕逼

在項目開發(fā)過程中，產(chǎn)品經(jīng)理和程序員之間經(jīng)常會出現(xiàn)需求不一

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