AI 都会写代码了，还要不要学传统编程了? （强烈建议阅读）

今天咱们来聊一个大家都非常关心的话题。这两年 AI 编程火得不像话会写代码的人天天用不会写代码的人也开始拿它做东西。八岁小孩都能用 AI 做出游戏了不会编程的设计师上线了自己的产品一个人加一堆 AI 就是一家软件公司。然后一个问题被顶到了很多人面前尤其是正在学技术的人面前。AI 都会写代码了现在学技术还要不要学习传统编程我本身也是做技术知识分享的这两年这个问题被问过很多次问的人里有想转行做测开的有在校的学生也有干了几年开始慌的在职测试工程师。刚好最近把最新测试开发方向的招聘要求翻了个遍整理出了两百多道面试真题后续会逐步开源发布到https://ai.testfather.cn/这个网站上其实传统编程该不该学、该学到什么程度企业早把态度写在招聘要求里了。今天就来聊聊我个人的一点看法分两种人讲不靠编程吃饭的和靠技术吃饭的人。vibe coding 是真好用先承认这一点vibe coding 出来以后写代码这事确实方便太多了做工具、产品的门槛一下就降下来了这点无可否认。不会写代码的人受益最直接。以前想做个自己的小工具要么花钱找外包要么干脆别想。现在把需求用大白话说清楚AI 直接给你写出来聊几句话的事。想验证个产品点子周末花点时间就能捣鼓出一个能跑的 demo。而会写代码的人吃到的好处只会更多。你以为它只能帮你干造数、写 SQL 这种杂活那就小看它了现在的 AI 编程是能直接上手做完整系统开发的。你把一个功能的设计讲清楚页面要哪些、接口怎么定、数据怎么存它能把前后端一口气写出来。不会写代码的人现在能自己做软件了。会写代码的人一个人能干原来一个小团队的活。发明这个词的人恰恰是最会写代码的那批人之一vibe coding 这个词去年火遍全网发明它的人叫 Andrej KarpathyOpenAI 的创始成员特斯拉的前 AI 总监世界上写代码写得最好的一小撮人。他给这个词配的玩法是报错了把错误信息原样复制给 AI看都不看AI 给建议就全部接受diff 也不读用他的原话说完全交给感觉。不过需要注意人家玩这个玩的是周末的小玩具项目正经生产系统不会这么干的。这个事细想挺有意思。为什么最会写代码的人反而最先不看代码了。因为他随时看得懂。真出问题了一眼就能看穿平时只是懒得看。他敢把「写」全部交出去是因为「判断」一直捏在自己手里。普通人照着学就出问题了。你也不看代码可你的不看和他的不看是两回事一个是选择看的懂我不看另一个是看不懂没得选。他交出去的只是敲键盘的活你交出去的是整个判断权。AI 生成的东西对不对、好不好、能不能上线他扫一眼就有数你只能猜。所以这个词的发明本身就是一个信号。写代码的动作连最顶尖的人都开始扔了没什么可惜的。但看懂代码、判断对错的本事他们并没扔反而越攥越紧。代码的产量上去了把关没有消失。把关的人从写代码的人慢慢变成了读代码的人。不靠编程吃饭的人不用会写但得会用如果你不打算靠写代码吃饭只是想让 AI 帮你做点东西传统编程可以不学但有几样东西值得花点时间弄懂。具体要弄懂什么大概四样。一是基本名词知道什么是接口、什么是数据库程序跑在哪台机器上数据存在什么地方你的信息在谁手里。这些词如果不懂AI 说的话你一半都听不懂。二是把需求讲清楚AI 是照着你说的做的你没讲的它就自己发挥。至少要交代到这个东西给谁用正常流程怎么走填错了输错了怎么提示哪些情况要拦下来。三是会做基本验收东西做完不能按钮全点一遍就收货。正常流程走一遍故意输错一次试试换台手机再打开看看几个动作下来东西的好坏大概就有数了。四是安全和花钱的常识别人的信息不能随便放着云服务是按量收费的哪些东西给别人用之前要多长个心眼。用到什么程度算够呢。名词听得懂需求讲得清东西验得出好坏明显的雷认得出基本到这份上就够了。就像租车自驾你不用会修车不用一定要对车的结构原理很了解但怎么开车、交通信号灯这些基本常识和技能得要会。靠技术吃饭的人写交给 AI判断留给人前面说了非技术人不用一定要会写但对于技术人来说代码就是你吃饭的家伙这个根基不能丢。天天跟代码打交道的人要是连代码什么意思都看不懂那拿什么去判断 AI 写得对不对、好不好呢所以基础语法、常用的写法该懂的还是要懂这部分省不得。真正变的只是重心。以前学编程七成力气花在记语法、抠细节上现在这部分可以松一点写的时候 AI 会兜底有些功能实现忘了不会写不用再像以前一样去百度Google各种搜现在直接问AI。省下来的力气往哪放往读和判断上放。AI 生成的代码你要能看懂它在干什么哪里写得聪明哪里埋着坑一眼扫过去心里有数这个本事现在最值钱。这个观点但凡你去看看如今的招聘市场就明白了。以前面试爱考的那些所谓的八股文越来越少了有所谓的“标准答案”、纯记忆的题只会越来越少。道理很简单答案 AI 张口就能来的考了区分不出人的水平。而用白板讲框架分层、现场排查一段报错这些题一道没少反而问得更深以前背个标准答案运气好点的就能过现在要你讲清楚为什么这么设计、错在哪一步、怎么改。还有一类是全新加进来的你怎么用 AI 干活AI 生成的代码你怎么保证质量JD 里会用 AI 提效 已经写成了标配。所以学的方式也彻底变了。以前学编程是先抱语法书再动手现在可以直接上手做东西AI 帮你兜底卡住了把代码丢给它问这段为什么这么写、换种写法行不行它随问随答你只管追问细节。这是 AI 时代学编程最大的福利身边多了一个不知疲倦还不会烦的老师。光问不练还不行判断力是练出来的。它每次生成的代码逼自己读完理解再接受看不懂的当场追问判断错了被它坑一次以后就长记性了。同一个需求时间允许的情况下最好的方式是你先自己写一版或者起码是脑海里先有一个大致编码思路再让AI 动手写一版两版一对比差异的地方就是你们各自的盲区。回到问题本身Karpathy 自己后来的说法也变了。到 2025 年底他在分享里谈得更多的已经是 Agent 时代的工程。他说开发者要重新抓回架构设计和上下文的组织代码的验收要回到人手里。发明 vibe coding 的人先往前跑了跑的方向恰好是编程里最难也最值钱的那部分拆问题定结构做取舍验结果。这个动向本身比任何辩论都有说服力。所以回到问题本身AI 都会写代码了还要不要学编程我的建议分两点不靠编程吃饭的人不用会写但得会用。靠编程吃饭的人学还是要学的。只是从今天起学编程这件事重点从把代码写出来变成了对代码负责。