当编程不再稀缺,什么才是程序员的核心竞争力?

最近看到一个有意思的观点：“编程领域正在从‘成本导向’转向‘创意导向’——AI让实现不再稀缺，真正稀缺的是人类的创意与问题。” 

这让我想起十年前刚入行时，写一段优雅的循环代码就能被称为“高手”，而现在，DeepSeek能在10秒内生成5种排序算法。编程的本质，似乎真的变了。

从“怎么实现”到“实现什么”：成本壁垒正在消失

过去评估一个项目，我们总在算“要多少行代码”“多少人天”“多少服务器资源”。但现在，AI编程工具正在瓦解这种“成本思维”：

基础功能“零代码化”：输入“用Python爬取豆瓣Top250电影数据”，Cursor能直接生成带注释的完整脚本；想做个简单的用户画像工具，Claude Code能自动对接数据源、生成可视化图表。非技术人员也能通过自然语言“拼搭”功能，实现过去需要专职程序员才能完成的工作。

边际成本趋近于零：重复劳动被AI接管后，工程师从“写代码”转向“选代码”——检查AI生成的逻辑漏洞、优化性能瓶颈、判断架构合理性。就像摄影师不再需要自己冲洗胶片，而是专注于构图和光影。

但这并不意味着“实现成本”完全消失。企业级系统的合规校验、高并发架构、跨系统集成，这些“隐性成本”仍需要专业判断。比如一个金融交易系统，AI能生成基础转账逻辑，却无法自动考虑灾备设计或反洗钱规则。

真正的变化是：“实现能力”从“核心竞争力”降级为“基础技能”，而“提出好问题”的价值正在飙升。

未来的程序员：从“代码工人”到“创意导演”

AI正在重新定义“编程能力”：未来，能提出“这个功能如何创造用户价值”“系统架构如何支撑业务增长”的人，会比“手写代码最快的人”更抢手。

或许不久后，面试程序员时，我们不会再问“如何实现一个链表反转”，而是问“如果要做一个帮助老年人跨越数字鸿沟的APP，你会从哪些需求切入？”

未来人人皆可编程，人人都是程序员。而提问题的能力、品味和创意，却永远属于人类。 

共勉！