# AI 時代程式設計師必須做的 20 件事

你好，我是程式設計師魚皮。

2026 年了，AI 已經能寫 85% 的程式碼，讓一個人能頂一個團隊。程式設計師的角色正在被重新定義：從程式碼編寫者變成 AI 指揮官，從手動實現變成意圖驅動。

你可能會好奇：

- 在 AI 時代，程式設計師最危險的是什麼？
- 哪些能力會讓我在職場中更有競爭力？
- 我應該如何調整自己的學習和工作方式？

別擔心，這篇文章我會帶你了解 AI 時代程式設計師必須要做的 20 件事。做到一半以上，你就能穩穩立於不敗之地。



## 一、思維轉變

在 AI 時代，程式設計師的核心能力不再是寫程式碼的速度和質量，而是把想法清晰表達出來的能力。

1、把事情想明白、說清楚，能準確表達你的需求。

明確需求始終是程式設計師工作的第一環，AI 再強也替代不了人與人的溝通。更重要的是，你要學會跟 AI 說清楚你想要什麼，用清晰的語言描述需求。

2、AI 生成的程式碼可能有漏洞，要多注意邊界條件和編碼規範，多做測試。

你必須建立嚴格的程式碼質量檢查流程，像自動化測試、靜態分析、安全掃描、人工審核，一個都不能少。

3、工作中做好計劃和進度跟踪，及時溝通和匯報，不把問題遺留到變成事故。

讓 AI 幫你幹活的時候，你要隨時檢查它的產出，確保每一個自動生成的功能都能追溯。控制風險的速度必須超過寫程式碼的速度。

4、思考和分析如何優化目前的工作流程，引入工具和方法，提升生產效率。

AI 時代最值錢的能力是 **知道什麼時候用什麼工具**。要把 AI 融入到你的日常工作中，讓效率翻倍增長。



## 二、技術深耕

AI 能幫你寫程式碼，但不能幫你做決策。你懂不懂技術，決定了你能不能判斷 AI 寫的程式碼對不對、好不好。

5、把自己工作中用到的技術用熟，搞清楚原理、優缺點、適用場景。

如果你不懂技術原理，就只能盲目相信 AI，無論它說什麼你都 “對對對”。只有真正理解技術，才能在 AI 給你的一堆方案裡挑出最好的那個。

6、主動拓寬能力邊界，前端學點兒後端，後端學點兒前端。

現在很多公司都在推全棧，AI 讓跨界學習變得更簡單了。別給自己設限，能獨當一面的人，才是公司真正需要的。

7、深入學習至少一個常用開源項目，從原始碼層面吃透這項技術。

AI 很難理解大型項目的整體設計思路。因此你學習如何讀懂原始碼時，其實也是在学习 “怎麼寫出讓 AI 更容易理解的程式碼”。

8、自己一個人從 0 到 1 開發一個完整的項目。

從需求、設計、開發、測試到上線，每個環節都親自走一遍。只有做過完整項目的人，才能真正理解 AI 在哪些環節有用、哪些環節不靠譜。



## 三、AI 實戰

會用 AI 工具只是入門，真正的高手是能指揮 AI、管理 AI 的人。

9、熟練掌握至少一款 AI 編程工具，比如 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等。

不會用 AI 工具的程式設計師，就像不會用搜尋引擎一樣，幹活效率會差一大截。

10、掌握 Vibe Coding 氛圍編程的技巧。

簡單說就是 **用自然語言告訴 AI 你要什麼**，讓 AI 幫你寫程式碼。你要少糾結語法細節，多關注產品整體的感覺和方向。

11、學會寫高質量的 Prompt，讓 AI 輸出更精準的程式碼。

怎麼跟 AI 說話，是 AI 時代的必修課。比如把複雜的任務拆成小塊，一步一步讓 AI 完成，效果會好很多。

12、學會給 AI 提供足夠的背景信息。

AI 寫程式碼的質量，很大程度取決於你給它的信息夠不夠。要學會整理項目文檔和程式碼註釋，讓 AI 更了解你的項目。

13、學習 AI 應用開發，比如 LangChain、Spring AI、Agent 開發。

未來的軟體幾乎都會帶有 AI 功能，會做 AI 應用開發的人，相當於拿到了未來的入場券。

14、學會讓多個 AI 協作完成複雜任務。

以後程式設計師的工作會越來越像專案經理，把大任務拆成小任務，分配給不同的 AI 去完成，然後把結果整合起來。



## 四、學習成長

技術更新換代越來越快，只有持續學習和積累才能不被淘汰。

15、每天讀 2 ~ 3 篇技術文章，一年就是近 1000 篇，相當於幾十套教程。

很多同學總是以工作忙為理由讓自己習慣躺平，但其實每天抽十幾分鐘進行碎片化學習就夠了。要重點關注 AI 大模型、AI Agent、RAG 這些新技術。

16、不斷接觸新技術和新工具，完善自己的知識體系。

技術圈變化太快了，今年火的東西明年可能就過時了。要持續關注 AI 資訊，保持好奇心，別讓自己掉隊。

💡 可以通過 [魚皮的 AI 導航網站](https://ai.codefather.cn/) 獲取最新 AI 資訊和 AI 學習資源。

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17、堅持覆盤總結，每天記錄工作、每月整理收穫、每半年做一次大覆盤。

沒有總結的經驗不是經驗，只是經歷。把踩過的坑、學過的知識整理成筆記，下次就能直接用。

18、整理屬於自己的素材庫，比如 Bug 庫、經驗庫、知識筆記庫、工具庫。

工作 1 年和 3 年的差距，就在於你有沒有持續積累。這些積累是你判斷 AI 寫的程式碼對不對、處理疑難雜症的底氣。可以用語雀、Notion 等有知識庫能力的軟體來整理。

19、持續堅持技術內容輸出，每週產出 1 ~ 2 篇原創技術文章或筆記。

輸出不是簡單地搬運知識，而是要分享 AI 學不到的實戰經驗，比如怎麼跟不同的人溝通、怎麼在老項目裡用上 AI、怎麼平衡開發的成本和收益。輸出的同時，也是在倒逼你不斷輸入知識。

20、保持開放心態，擁抱變化，把 AI 當成隊友而不是對手。

與其擔心被 AI 取代，不如成為最會用 AI 的那批人。未來屬於那些能和 AI 默契配合的高手。



## 寫在最後

這 20 件事，其實可以總結為兩個核心：

1. **會用 AI**：讓 AI 成為你的效率倍增器，而不是你的替代者
2. **有真本事**：技術深度和實戰經驗，是你判斷 AI 對不對的底氣

那些只會 CRUD、不願學習、拒絕改變的程式設計師，注定會被淘汰。但那些擁抱 AI、持續進化、有核心競爭力的人，反而會迎來職業生涯的黃金期。

**你不需要比 AI 強，你只需要比不會用 AI 的人強。**

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。從今天開始，選 3 件事堅持做，一個月後你就會看到變化。

共勉！



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