最近有个很有意思的现象，说自己是“开发者”的人越来越多了。产品转开发、设计转开发、运营自学全栈…，自我介绍很多说自己是开发，好像突然开发的门槛消失了。这背后当然是AI工具的功劳，它强大到能把任何一个有想法的人，快速拉到编程能力的“及格线”水平。

这当然是好事，它极大地降低了创新的成本，让很多想法能被快速地做出来看效果。但作为一个多年经验的开发者，我在想：

当人人都能“做出来”的时候，都是开发者，专业的开发者，价值在哪里？

核心观点：

AI让“人人都是开发者”成为可能，但这让仅停留在“及格线”的程序员变得危险。因为真正的价值，不在于使用AI“做出来”功能，而在于基于经验和系统思维去“搞得定”复杂问题。个人觉得出路：深耕技术，或者深耕另外某个领域，成为一个在特定领域不可替代的优秀专家。 可选辅修其它领域，在其他领域达到及格线。

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开发者之间的差距：“做出来”容易，“搞得定”才难？

表面上看，AI生成的代码和专业开发者写出来的代码，可能都能运行一个网站，实现一个功能。但只要你真正参与到一个项目的长期维护中，就能立刻感受到“优秀”和“及格”之间那条看不见的鸿沟。

首先，是解决问题的“工具箱”不一样。 一个优秀的开发者，面对任务时，脑子里会浮现出一整套方案：用成熟稳定的技术快速搞定，还是用新技术为未来铺路？这个数据库设计能否撑住未来双十一的流量？这段代码的日志要怎么打，才能在出问题时最快定位？他的工具箱里装满了架构模式、性能调优技巧和测试策略。而一个主要靠AI的“及格线选手”，工具箱里可能只有一把万能锤——AI。这把锤子很好用，能砸开大部分坚果，但当他需要拧一颗精密的螺丝时，就会发现除了把螺丝砸坏，别无他法。

更关键的区别，在于思考问题的方式。 遇到一个程序里的Bug，优秀的开发者会假设、求证、看日志、做测试、一步步缩小范围，最终找到问题的根源，并思考如何从制度上（比如增加代码检查规则）防止整个团队再犯。而及格线水平的开发者可能会把错误信息直接丢给AI，然后像试药一样，不断尝试AI给出的各种答案，直到问题“碰巧”消失。他解决了眼前的麻烦，但下一次，同样的问题很可能会换个马甲再来一遍。

最终，所有的差距都指向了一点：经验，尤其是“犯过错”的经验。 优秀的开发者最值钱的地方，是他脑子里有一个“失败案例库”。他不仅知道怎么做能成功，更知道无数种做法会导致怎样的失败。以及对技术实现的判断力，成本，可能性。

这就是为什么我们常说，真正体现一个开发者能力的，往往不是构建一个新功能的能力，而是解决一个线上复杂问题的能力。 构建的能力正在被AI快速普及，但解决问题的能力，沉淀的是经验、是思维、是对复杂系统细致入微的理解。这才是AI短期内无法弥补的差距。

不否认AI带来的好处，让大部分人迅速成为开发，只是想说明下不同开发之间的区别到底在哪里。 简单说还是普通开发者只是能做，但是优秀开发是做好… 在功能看不见的地方(监控、日志、报警、快恢、数据埋点、性能、合理性)

任何人都是开发 你让他去开发个复杂产品试试

Vibe Coder：关注“感觉”和“氛围”： 他们追求的是一种“我正在创造”的感觉，一种快速将想法变为现实的成就感。这种“氛围”驱动着他们前进，而不是严谨的工程设计… Vibe Coder是搭积木，专业的开发在盖大楼。

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当对手不仅仅是程序员，哪些开发者先出局？

基于经验的专业判断力，在今天的职场环境下，价值被空前放大。因为AI正在扮演一个**“破壁者”**的角色，它打破了不同岗位之间的技能壁垒，让产品经理、设计师们也能轻松地跨界进入过去专属于开发者的领域。

可以想象一下，现在的开发者类型：

• 优秀的开发者，设计复杂的系统、解决棘手的问题、做出关键的技术决策。AI对他们来说是超级杠杆，让他们能更专注于创造性的工作。
• 完全不懂技术的人，AI为他们打开了一扇通往技术世界的大门。这些人开始成为开发者。
• “及格线”区域开发者，变得拥挤起来，为什么拥挤？因为两拨人在这里激烈地相遇了。一拨是过去的初、中级开发者，他们过去“按需求写代码”的工作，AI现在也能做得又快又好。另一拨，是其他岗位的高手，比如一个优秀的产品经理，现在可以利用AI轻松获得“及格线”的编程能力，自己动手搭建产品原型；一个顶尖的设计师，也能用AI把设计稿直接变成网页。

这就意味着，过去那些只满足于完成任务、按部就班的“及格线”程序员，他们的“可替代性”正在急剧升高。他们面临的竞争对手，不再仅仅是比自己更努力的程序员，而是来自四面八方、自带领域知识、手握AI利器的“万能选手”。这片区域的“内卷”，才刚刚开始。

任何时候，在一个领域内做到优秀程度的人都比较难被替代。

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找到你的优势：AI时代开发者的生存法则

如果“及格线”已经是一片红海，那出路就很明确了：向上走，找到一个能让自己做到“优秀”的领域，成为一个让人能记住的专家。

人的精力是有限的，什么都会一点，等于什么都不精通。在一个领域做到让人印象深刻，当别人遇到相关问题时第一个能想到你，这才是你真正的“护城河”。

对我们开发者来说，有两条清晰的路可以走：

**第一条路：在技术上挖得更深，成为“优秀的程序员”。**不只满足于实现功能了，那只是基础。把AI帮你省下来的时间，投入到更有价值的“内功”修炼上：去研究那些复杂的系统是怎么设计的，为什么它能撑住百万并发？去读优秀软件的源码，理解作者的巧思和取舍；去搞懂那些核心的底层原理，而不仅仅是会用一个API；借助AI让你在专业路上走的更深。

**第二条路：把技术和你擅长的其他事结合，成为“优秀的跨界专家”。如果你在产品、设计、运营或者其他任何领域有自己的专长，那就太棒了。让“及格线”的编程能力成为你的辅助技能，帮你把专业优势发挥到极致。你的目标不是成为最好的程序员，而是要成为“你那个领域里最懂技术”**的那个人。一个既懂业务又能自己动手验证想法的产品经理，一个既懂美学又能独立实现前端交互的设计师，他们的竞争力是1+1>>2的。

其实这两条路不冲突，更像是一个关于“主修”和“辅修”的选择。优秀的程序员，主修的是技术深度，同时也会辅修产品、业务等知识，让自己不偏离方向；而优秀的跨界专家，主修的是自己的专业领域，同时把编程作为辅修技能。 关键在于，你必须有一个能做到“优秀”的主修方向，而不是在两个领域都只停留在“及格线”。

自己想做的领域，最好做到优秀的程度.

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最后

AI是个好东西，它是一个强大的助手，能帮我们从大量重复枯燥的工作中解放出来。但工具终究是工具，它不能代替我们思考，更无法代替我们成长。

在一个人人都能用料理包轻松做出“能吃”的饭菜的时代，稀缺的，是那些能创造菜单、懂得火候、玩转调味的“大厨”。

优秀的开发者，应该是在于那些深度思考、系统性思维和基于无数次成功或失败经验换来的技术判断力。当然优秀的开发者也要借助AI辅修其它的技能，不仅仅让人人都是开发者，人人都是造梦者。

其他参考

程序员来说，一定会发生的就是编码能力不是最重要，复杂任务拆解能力，架构设计能力，沟通表达能力（不仅是人，更多地是和AI沟通，其实就是提示词 ），创造力等等

甚至“全栈”也是注定会发生的事情

模型越来越强 未来越来多的业务需要和AI 结合 那么就可以主动学习 AI 知识，积极使用AI产品

公司里明显可以看到 第一个对接 AI 平台的人 最会写提示词的人 最懂 AI 技术的人往往更有优势 最有机会先做 AI 业务
很多传统产品经理（不是所有）不太能胜任 AI 产品的智能，需要 对 AI 有深度了解，需要对外有洞见，这样技术来了才可以第一时间冲上去去做，甚至可以考虑成为“新兴”的 AI产品经理

我大胆预测 这两年就会像以前 “互联网+” 一样提出 “AI+” AI 下一步会和产品和行业更深入融合，如何融合都是需要思考的问题

那么至少懂 AI 先做AI的人 机会更大一些

Cursor 这种新一代 AI Coding 的出现让简单产品研发的成本和时间大大降低 “AI 创业”的成本相对较低 试错成本低 谁最有想法 最有创意 和行业结合 找到痛点 做出产品就有机会创业成功

比如产品经理而言，未来模型越来越强大，越来越多业务和AI结合，那么必然要积极转型 AI 产品经理，转型不动的人或者现在还看不透行动慢的人，很可能就被淘汰了

未来 做出来也不是最重要了 因为做的成本降低了 关键还是对行业的理解 数据的积累

有些东西正在发生变化 比如以前做产品 很强调“护城河” 而且往往技术才是护城河 现在做AI 业务 模型训练不了 大家都用开源的 或者 API 调用闭源模型 技术不再是最大护城河 现在业务场景 业务知识 数据等才是护城河 甚至最快作出来才最重要 （虽以前也是，但已经发生了变化）

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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