今天刷到了一篇文章，标题是《 在AI时代，什么是Junior软件开发工程师的最佳成长路线？》，发现引起的共鸣还挺大的，一石激起千层浪，众多技术大佬、一线工程师纷纷留下了自己的真知灼见。这些零散却深刻的回答，仿佛夜空中的繁星，指引着迷茫的初学者。确实在这个AI全面发展的时代，更新模型、产品的速度如同电子产品的更新迭代。

就我自己而言，现在基本上不去搜索教程了，除非是图文操作的那种，不然直接 ChatGPT或者gemini解决，包括前两天发布的我的 UI，代码生成的，很大程度上是 UI 结合的产物，并不是全靠我个人全编写设计，以及即将发布的 AI 管理系统，系统级调用系统的方法，我提供了思路和想法，大部分的编写全靠 AI 完成

1. 很显然的是自己变得有点小懒了，能用AI 完成的基本不去手敲，除非就是懒得等它生成。
2. 自己的解决思路和思维有所增强，不然以我现有的知识储备，解决问题只停留在一些常规思路，很难去想到更好的
3. AI 更像是我刚起步初期的老师，我什么问题都可以去问他，问怎么去解决，怎么有更好的思路
4. 很难去系统的学习一个教程或者新的技术视频学习了，所以在这块确实是有所退步

所以在这个 全面拥抱AI 时代，我们的成长路线发生了很大的变化。不仅仅是我，包括身边很多 coder 或多或少都有这样的问题，AI 到底给我带来了什么？我该怎么去用 AI，用好 AI，这在篇推文中确实有很多共鸣或者说是相同的观点和看法。以下图片是 @LEO 大佬整理的，分享给大家。

简单汇总一下哈，其实很多建议真的

AI 时代，我们到底在焦虑什么？

在开始之前，我们必须直面一个核心问题：当 AI 能写代码、能 Debug、能解释概念时，Junior 工程师的价值究竟在哪里？

社区的答案惊人地一致：AI 不是你的替代者，而是你的增强器（Augmentor）。

真正的焦虑，来源于我们使用工具的思维没有跟上工具本身进化的速度。我们习惯了面向 Google 编程，却对如何与一个“准初级工程师”水平的 AI 伙伴协作感到陌生。

成长地图总览

三阶段、五维度模型

1、AI 辅助下的基础筑基期

我们需要掌握核心 CS 基础，并熟练使用 AI 作为学习和编码的超级辅助。“AI 不能替代系统性学习，它只能加速你系统性学习的过程。” 这是社区里被反复提及的金句。在这个阶段，你的任务不是“学会用 AI”，而是“用 AI 学得更快、更深”。

AI导师

比如我们要学习一个新的技术或者学习规划，可以这样说

Prompt: “你好 ChatGPT/Gemini，请为我制定一份为期三个月的计算机科学核心知识学习计划。我是一名 Java 后端初学者。计划需要覆盖：1. 数据结构与算法；2. 操作系统；3. 计算机网络；4. 数据库原理。请为每个主题提供核心概念列表、推荐的经典书籍（如《CSAPP》）、B站上的优质公开课链接，并设计一个小型实践项目来巩固知识。”

拥抱真正的“AI 结对编程”

遇到问题时，不要直接把错误丢给 AI，复制查看解决方案，这样虽然问题是解决了，但是你并不知道是什么问题，因为哪行代码导致的。问题解决了，能力还在原地

正确的做法是：

1. 先思考： 独立分析问题，尝试写出伪代码或初步实现。
2. 再提问： “我正在解决[问题描述]。我的思路是[你的思路]。请帮我评估这个思路的优劣，并用Java/语言 给我一个更优雅的代码框架。”
3. 最后复盘： 对比 AI 的代码和你的思路，把学到的新方法、新函数、新思想记录到你的数字笔记中。这才是有效的学习闭环。

建立你的“Bullshit Detector”

AI 并不是全能的，AI 有时候会一本正经地胡说八道或者解决问题进入了死循环。你必须培养对 AI 生成内容进行批判性审视和事实核查的能力。所以在 AI 解决问题提供思路的时候，你的第一步不是点【确定】/【继续】/【开发】，而是自己先分析查阅这个方案的可行性，了解其中的原理。

2、AI 驱动的项目实践期

如果说第一阶段是“用 AI 学”，那么这个阶段就是“跟 AI 一起干”。你的重心将从知识输入，转向价值输出。让 AI能够独立负责模块或小型项目，从“被动执行者”转变为“主动驱动者”。

让 AI 扮演你的“产品经理”与“架构师”

这将彻底改变你做项目的方式。你不再是需求的接收者，而是需求的创造者和设计者，AI 则是你的顶级顾问。

Prompt: “我计划做一个 Side Project：一个支持 Markdown 的个人博客系统。请扮演一名资深产品经理和架构师。首先，帮我梳理出 MVP (最小可行产品) 的核心功能列表。然后，基于 Spring Boot + Vue 的技术栈，为我推荐一套完整的技术选型，并设计出核心的数据库表结构（用户表、文章表、标签表）。”

精通提问的艺术：学习高质量 Prompt 工程

一个平庸的工程师给 AI 一个模糊的问题，得到一个平庸的答案。一个优秀的工程师，则通过精准的 Prompt，从 AI 那里榨取出深度的洞见。

• R.C.T.C.F 提问框架：
  • Role (角色): “你是一位资深架构师…”
  • Context (背景): “我正在开发一个高并发的秒杀系统…”
  • Task (任务): “请帮我设计缓存层，需要考虑缓存穿透、雪崩…”
  • Constraints (约束): “技术栈限定为 Redis，不能引入其他中间件…”
  • Format (格式): “请用 Markdown 格式输出，包含方案对比、伪代码示例…”

用 AI 进行“代码重构”与“打磨”

项目完成后，真正提升的工作才刚刚开始，将你的核心代码片段喂给 AI，让它扮演 Code Reviewer 的角色。这不仅能提升你的代码质量，更能让你在实践中学习到什么是“好代码”。

Prompt: “请 Review 以下 Java 代码。主要关注：1. 是否有潜在的性能瓶颈？2. 代码可读性和命名规范。3. 是否遵循了 SOLID 原则？”

3、AI 赋能的价值创造期

到了这个阶段，你的视野需要超越代码本身，去思考架构、产品、团队和商业。你需要关注问题的本质和产品的最终交付，从“功能实现者”跃迁为“价值创造者”。

用 AI 撬动高阶设计

主动学习一些新的技术，新的架构设计，主动学习 DDD (领域驱动设计)、系统设计模式等抽象但至关重要的知识。AI 擅长将复杂的理论具象化，是你学习高阶架构思想的绝佳“翻译官”。

Prompt: “请用通俗的语言解释什么是 CQRS (命令查询职责分离) 模式。并以我正在做的博客系统为例，说明在哪些场景下应用 CQRS 可以带来好处，并给出具体的改造伪代码。”

“谱”比“米”更重要：关注可交付的产品

社区大佬 @mike_chong_zh 的原话：“‘谱’比‘米’更重要”，意思是能构建、维护、可交付的产品，远比你的 title 是不是 Senior 重要。利用 AI 学习 DevOps 知识，打通从代码到产品的“最后一公里”。

Prompt: “为我的 Spring Boot + Vue 项目生成一个生产环境可用的 Dockerfile，并编写一个 GitHub Actions 配置文件，实现提交代码到 main 分支后自动构建镜像并推送到 Docker Hub。”

热爱是最终的护城河

**@wey_gu 说：“热爱的冲动，是成为‘知道自己该操心什么’的构建者的第一步。”**技术浪潮来了又去，唯有发自内心的热爱，才能驱动你穿越周期，持续成长。 **行动分享！**将你的学习心得、项目经验、与 AI 协作的趣事写成博客。可以让 AI 帮你润色文章、生成摘要、配图。输出是最好的输入，你的分享会为你带来意想不到的机会和连接。

拥抱变化，主动进化

回到最初的问题：AI 时代的 Junior，最佳成长路径是什么？

每个人学习 AI，使用 AI 的方式方法都不一样，有的使用 ChatGPT，有的使用 deepseek等，提问题的方式也不一样，所以每个人的最佳路径都不是唯一，能提升自己的就是最好的。

AI 时代，Junior 不再弱小，我们只是换了一种方式，变得更加强大。

欢迎在评论区留下你的看法！