有AI还需要写代码吗?

怎么感觉27届不会写代码了？最近两周面了15个候选人，代码能力几乎没有过关的，还是科班出身…

暴力模拟不会写，告诉思路不会写，变量定义好还不会写，我写了框架不会改，大模型的出现降低了门槛，大家都在包装项目。

面试结束后，只剩满心疲惫与困惑。

我陷入沉思：有AI后，我们真的不用写代码了吗？

没有刁钻的算法题，没有深不可测的底层原理，只是最基础的代码能力考察——暴力模拟不会写，我把思路拆解得明明白白仍无从下笔，甚至变量都帮他定义好、框架搭好，只需要补全核心逻辑，依旧纹丝不动。

他们的简历上，项目光鲜亮丽，AI应用、系统开发样样俱全，话术也说得头头是道。可一落到键盘上，指尖的生疏与思维的空白，藏不住对AI工具的过度依赖，也暴露了被包装出来的“虚假实力”。

越来越多人开始问：大模型都能一键生成代码了，我们还需要自己写代码吗？看着这些即将踏入行业的27届应届生，我想认真聊聊这个问题——AI不是让我们不用写代码，而是筛选出真正会写代码、懂代码的人。

乱象：AI降低的是门槛，不是底线

不可否认，大模型的出现，彻底改变了程序员的工作模式。

从前要翻半天文档的API调用，现在一句话就能生成；从前要反复调试的基础功能，现在AI秒出方案；从前要花几小时梳理的业务逻辑，现在prompt优化一下就能拿到雏形。AI就像一个万能助手，把我们从重复、繁琐的编码工作中解放出来，大大降低了编程的入门门槛。

但门槛降低，不代表底线可以消失。

我面试过一个候选人，简历上写着“独立开发智能推荐系统”，聊起项目架构时，对答如流，甚至能说出几个专业的优化方向。可当我让他手写一个简单的用户行为统计接口（无需复杂逻辑，仅需基础的循环与条件判断），他盯着屏幕十分钟，只写了三行注释，最后坦言：“这个功能我都是让AI写的，自己没写过。”

这样的情况，不是个例。

越来越多的应届生，把AI当成了“作弊神器”——用AI生成项目代码，包装成自己的成果；用AI解答作业题，应对课程考核；用AI优化简历话术，打造“全能人设”。他们沉浸在AI营造的“虚假舒适区”里，误以为能指挥AI生成代码，就是掌握了编程能力，却忘了最核心的一点：AI能生成代码，但无法替你理解代码；能给出答案，但无法替你建立思维。

就像有人说的：“工具放大人的能力，但如果你没有能力，工具只会放大你的无能。” 当暴力模拟、变量操作这些最基础的编码能力都丢失时，所谓的“AI辅助开发”，不过是空中楼阁——你连AI生成的代码对错都无法判断，连简单的bug都无法调试，又何谈用AI提升效率？

本质：编程的核心是思维，不是代码本身

很多人陷入了一个误区：把“写代码”等同于“敲键盘”，觉得AI能替代敲键盘，就等于能替代程序员。

但真正的编程，从来不是“把单词拼成句子”的机械劳动，而是“把复杂问题拆解成可执行步骤”的逻辑思维。代码只是载体，背后的分析、拆解、判断、优化能力，才是程序员的核心竞争力——而这些能力，恰恰需要通过一次次手写代码、调试bug、优化逻辑来沉淀。

Alan Turing曾说：“计算机是工具，思维是本质。机器执行，人类判断。” AI大模型的本质，是超级模式匹配器，它能根据海量数据生成最可能正确的代码，但它无法理解业务场景的特殊性，无法权衡方案的利弊，无法应对未明确定义的问题。

举个简单的例子：同样是设计一个权限系统，AI能快速给出RBAC方案，但它不会告诉你，在多租户SaaS场景下，字段级权限需要ABAC方案更合适；AI能生成缓存代码，但它不会提醒你，分布式场景下本地缓存的局限性；AI能修复空指针异常，但它不会帮你梳理清楚异步调用中的race condition根源。

这些判断与决策，需要你具备扎实的代码功底、完整的知识体系和丰富的实践经验——而这些，都需要从“亲手写代码”开始。

我见过很多资深程序员，依然会手写核心逻辑代码。不是他们不会用AI，而是他们清楚：手写代码的过程，是梳理思路、验证逻辑的过程。一行行代码的敲击，本质上是一次次思维的推演；一次次bug的调试，本质上是一次次认知的修正。

对应届生而言，手写代码不是“无用功”，而是构建编程思维的必经之路。暴力模拟练的是逻辑严谨性，变量定义练的是数据结构认知，框架修改练的是代码适配能力——这些看似基础的训练，恰恰是你未来能驾驭AI、而非被AI奴役的底气。

破局：AI时代，程序员该如何自处？

不是AI毁了应届生的代码能力，而是部分人滥用AI，放弃了自我成长。真正的AI时代，需要的不是“不会写代码的AI使用者”，而是“能驾驭AI的程序员”。无论是应届生，还是在职开发者，都需要做好这3点，避免被行业淘汰。

1. 守住底线：基础能力绝不妥协

2. 正确用AI：把工具当成杠杆，而非拐杖

3. 沉淀价值：建立自己的知识复利系统