在过去两年里，AI 工具几乎以“爆炸式”的速度进入了程序员的世界。无论是写代码、查 Bug、生成 SQL，还是写文档、做架构设计，很多开发者已经在不知不觉间，把 AI 当成了日常工作的“标配”。

但是有意思的是，很多人并没有意识到这种改变有多大。就像当年我们第一次用 IDE 的自动补全功能，或者第一次用 Git 管理代码一样，AI 也在以一种润物细无声的方式，悄悄改变着程序员的工作方式。

今天，我想和大家聊聊这些变化，结合几个真实案例，带你看看 AI 是如何一步步融入我们的开发日常的。

---

一、写代码：从“写函数”到“生成场景”

过去，写代码是程序员的核心技能。我们翻文档、敲语法、调试逻辑，这是一种“手工劳动”。

现在，AI 已经把“写代码”这件事，变成了“描述需求”。

📌 案例：Amis 动态表单

有一次，我需要在 Amis 框架里配置一个动态表单：

• 当字段 A 选择“企业用户”时，字段 B 自动显示“企业名称”；

• 当字段 A 选择“个人用户”时，字段 B 隐藏。

以前我得去翻 Amis 官方文档，找到 visibleOn 的写法，然后边试边改，可能要花半小时。

这次我换了种方式：直接问 AI：

“在 Amis 里写一个表单，A 字段选择企业用户时显示 B 字段，否则隐藏。”

几秒钟后，它生成了一段 JSON 配置，还贴心解释了逻辑条件。
我复制粘贴到项目里，稍微改了一下字段名，就能直接跑通。

这让我突然意识到：AI 不只是写函数，而是能直接生成一个 “场景”。
我们不再需要死磕语法细节，而是专注在描述“我要什么”。

📌 案例1：Amis 动态表单

有一次，我需要在 Amis 框架里配置一个动态表单：

• 当字段 A 选择“企业用户”时，字段 B 自动显示“企业名称”；

• 当字段 A 选择“个人用户”时，字段 B 隐藏。

以前我得去翻 Amis 官方文档，找到 visibleOn 的写法，然后边试边改，可能要花半小时。

这次我直接问 AI：

“在 Amis 里写一个表单，A 字段选择企业用户时显示 B 字段，否则隐藏。”

几秒钟后，它生成了一段 JSON 配置，还贴心解释了逻辑条件。
我复制粘贴到项目里，稍微改了一下字段名，就能直接跑通。

节省时间：半小时 → 5 分钟。

---

📌 案例2：批量函数重构

另一次，我需要把一堆 Python 函数重构为面向对象的类。
如果人工改，至少需要两三个小时。
结果我把函数代码丢给 AI，说：

“请把这段函数式代码重构成 Python 类，每个功能作为一个方法。”

几秒钟后，它生成了类结构，还自动写了构造函数，甚至帮我分组。

虽然最后还需要我调整命名和参数，但至少 80% 的工作被替代了。
这时候我意识到：AI 的价值不仅在于“写新代码”，更在于“改旧代码”。

---

📌 案例3：生成前端交互 demo

有个实习生问我 React 如何写一个“输入手机号自动校验”的表单。
我本来打算写个 demo 给他。
结果换个思路，直接把需求丢给 AI：

“用 React 写一个手机号输入框，输入时校验格式，不合法就提示。”

AI 秒回一段完整代码，甚至自带了正则校验。
我只需要运行一下，就能直接给实习生看。

这让知识传递的效率大大提高。

---

二、写 SQL：从“查语法”到“一句话生成”

SQL 可能是程序员最常写、最常忘、也最常查的语句之一。
特别是多表关联、分组统计，手写起来又长又容易错。

📌 案例：订单统计需求

在一个项目里，我需要统计：

• 最近 7 天注册的用户；

• 每天的订单数；

• 按用户 ID 去重。

手写 SQL 要考虑 JOIN、GROUP BY、DISTINCT，稍不注意就会报错。
于是我尝试一句话问 AI：

“写一条 MySQL SQL，统计最近 7 天注册的用户每天的订单数，按用户 ID 去重。”

它立刻生成了完整 SQL，还附带了优化建议：

• 建议在 created_at 字段加索引；

• 说明了 COUNT(DISTINCT user_id) 的作用。

我直接拿去跑，结果一模一样。
如果是以前，我可能要翻 2~3 次 Stack Overflow，还要改几次 Bug。
而现在，AI 把我从“写 SQL 工人”变成了“需求描述者”。

📌 案例1：订单统计需求

在一个项目里，我需要统计：

• 最近 7 天注册的用户；

• 每天的订单数；

• 按用户 ID 去重。

手写 SQL 要考虑 JOIN、GROUP BY、DISTINCT，容易错。
于是我一句话问 AI：

“写一条 MySQL SQL，统计最近 7 天注册的用户每天的订单数，按用户 ID 去重。”

它立刻生成了 SQL，并附带优化建议。
跑出来的结果正确率 100%。

---

📌 案例2：查询优化

有一次，我写的 SQL 查询很慢，执行要 30 秒。
我把 SQL 丢给 AI，说：

“帮我分析这条 SQL 为什么慢，如何优化？”

AI 的回答很专业：

• 建议在 created_at 上加索引。

• 提醒我 LEFT JOIN 太多，可以用子查询。

• 给出了一条优化后的 SQL。

实际测试后，耗时缩短到 2 秒。
如果靠自己慢慢调优，可能要花一整天。

---

📌 案例3：多数据库兼容

一次做跨平台开发，我需要把 MySQL 的 SQL 改写成 PostgreSQL 版本。
以往得查兼容性文档，一个个改函数。
这次直接告诉 AI：

“把这条 MySQL SQL 改写为 PostgreSQL 兼容版本。”

它直接帮我改好，还顺带解释了差异点。

这让我想到：AI 是一个“数据库翻译官”。

---

三、查 Bug：从“翻日志”到“AI定位”

程序员最头痛的事情之一，就是线上 Bug。

📌 案例：Redis 连接数泄漏

有一次，线上服务突然报错，日志文件有几十 MB。
我人工去翻，满屏的报错栈，根本看不过来。

于是我把日志丢给 AI：

“请帮我分析这份报错日志，找出最可能的原因。”

几秒后，它总结：

• 报错主要集中在 Redis 连接池。

• 原因可能是连接未正确释放，导致连接数耗尽。

• 建议在业务逻辑里加 finally 确保释放，或者调大连接池配置。

这分析结果和我们后来人工排查的结论几乎一致。
过去要几个人花一小时，现在几分钟就能定位大方向。

这让我第一次有了“AI 不只是写代码，它还能看懂代码运行情况”的感觉。

📌 案例1：Redis 连接数泄漏

一次线上故障，日志 80MB，人工翻很慢。
丢给 AI：

“请帮我分析这份报错日志。”

几秒钟后，它告诉我：

• 报错集中在 Redis 连接池。

• 原因可能是连接未释放。

• 建议加 finally 或调大连接池。

和我们后来人工排查的结果几乎一致。

---

📌 案例2：前端报错

一个 React 项目，用户反馈打开页面白屏。
我复制控制台报错信息给 AI：

“TypeError: Cannot read property 'map' of undefined”

AI 回答：

• 出错原因：可能是数据未初始化。

• 解决方案：在渲染前加空值判断。

这种 Bug，我自己也能查，但 AI 能秒给答案，节省了来回试错的时间。

---

📌 案例3：性能瓶颈分析

一次 API 请求总是超时，我把接口日志给 AI：
它分析后说：

• 可能是 SQL 查询没加索引。

• 提示我检查 N+1 查询问题。

果然，ORM 框架生成了多条查询。
这让我觉得，AI 已经能胜任初级性能顾问了。

---

四、写文档：从“补课”到“自动生成”

写文档一直是开发团队的短板。很多项目里，文档要么缺失，要么过时，导致新人入门极其痛苦。

📌 案例：自动生成接口说明

我曾经把一个项目的后端代码交给 AI，让它帮我生成接口文档。
它扫描了 Controller 里的路由、参数、返回值，自动生成了一份类似 Swagger 的接口列表。

后来一个新人加入项目，只花了两小时就能跑通整个接口流程。
以前至少要靠“口口相传”+“翻代码”半天以上。

AI 把原本枯燥的“写文档”工作，变成了“让机器替你整理知识”。
程序员的时间，被释放出来去写业务逻辑。

📌 案例1：接口文档生成

我把后端 Controller 丢给 AI，让它生成接口文档。
它自动整理：

• 路由

• 参数

• 返回值

• 示例

新人直接拿着文档就能调试 API。

---

📌 案例2：项目 README

项目刚开始搭建时，我让 AI 帮我写 README：

• 项目介绍

• 环境依赖

• 启动方式

• 常见问题

结果生成得比我写的还完整。

---

📌 案例3：前端组件文档

我把 React 组件代码丢给 AI，说：

“帮我写一份开发文档，说明这个组件的用途和属性。”

它输出的文档，就像官方库里的 API 文档一样。
这让内部组件库更易维护。

---

五、架构选型：从“争论”到“智能顾问”

架构设计是程序员的高阶工作，但有时也会陷入争论。
比如：消息队列到底用 Redis Stream 还是 Kafka？

📌 案例：Redis Stream vs Kafka

我把需求场景告诉 AI：

• 每天百万级消息吞吐；

• 消息可持久化；

• 延迟要求 <100ms。

AI 的回答很专业：

• Kafka 更适合大规模吞吐和持久化。

• Redis Stream 更适合中小规模的轻量消息队列。

• 如果考虑高可用和扩展，Kafka 更合适。

这让我少走了弯路，也避免了团队内部长时间的争论。
AI 在这里扮演的角色，不是“替代架构师”，而是“快速顾问”。

📌 案例1：消息队列选型

团队在 Redis Stream 和 Kafka 之间犹豫。
AI 给出的对比分析，让我们迅速下决定。

---

📌 案例2：微服务 vs 单体

另一次，我们在考虑项目要不要拆微服务。
我问 AI：

“一个日活 1 万的电商平台，适合直接做微服务吗？”

AI 回答：

• 日活较低，可以先用单体架构。

• 拆微服务的成本过高。

• 建议用模块化设计，未来方便拆分。

这比我们争论一下午还有效率。

---

📌 案例3：云服务选择

要上云，选 AWS 还是阿里云？
AI 会对比价格、生态、区域覆盖，让决策更快。

---

六、这些改变带来的价值

总结一下，AI 已经在以下几个方面悄悄改变了程序员的工作方式：

1. 节省时间：很多原本要几个小时的工作，现在几分钟就能完成。

2. 降低门槛：新人不需要死磕语法，也能快速写出可用的代码。

3. 专注业务：程序员可以把更多精力放在业务理解和创新上，而不是机械劳动。

换句话说，AI 把程序员从“码农”慢慢推向了“设计师”和“问题解决者”。

---

七、潜在问题与挑战

当然，AI 也不是完美的。它带来便利的同时，也有一些隐忧：

• 正确性问题：AI 输出的代码不一定对，仍然需要人工验证。

• 依赖问题：过度依赖 AI，可能导致开发者忘记底层原理。

• 安全问题：AI 生成的代码和文档，可能存在安全漏洞或版权隐患。

这提醒我们：AI 是工具，而不是大脑。
最终负责的，还是人类程序员。

---

八、未来趋势：AI将成为“虚拟搭档”

我相信未来的 AI，会越来越深入地参与开发：

• 它会自动生成测试用例，帮你跑自动化测试。

• 它会监控日志，提前预测故障。

• 它会作为团队的知识库，随时回答“上次我们是怎么做的？”

• 它甚至会成为一个“虚拟结对编程伙伴”，陪你一起写代码。

到那时，AI 已经不是一个“写代码的工具”，而是真正的 “工作搭档”。

---

九、结尾：你是否已经感受到这种改变？

AI 已经悄悄融入了我们的日常。
它让程序员的工作方式，发生了从“手工劳动”到“智能协作”的转变。

最后，我想问你：

• 你最常用 AI 的场景是什么？

• 有没有哪个瞬间，你感觉 AI 已经彻底改变了你的开发方式？

欢迎大家：
👉 在评论区留言
👉 或者私信我
👉 也可以加我的微信名片，分享你的案例

我会整理大家的经验，挑一些有代表性的，在下一次直播里展示。
让我们一起探索：在 AI 时代，程序员的工作方式将如何进化！

---

低代码平台：橙武低代码

点击下方名片，添加博主好友，加入低代码群聊。