首发于 CSDN · 2025 年 11 月
原创：yu779
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从“敲代码”到“驯兽师”——一位 35 岁程序员的 180 天 AI 共生日志

如果 AI 把 80 % 的代码都写了，我还要上班吗？
今年 5 月，公司把 GitHub Copilot 升级到 Business 版，我的 VS Code 侧边栏多了一只闪光的“小精灵”。
从恐慌、抗拒，到把它变成“提效 3 倍的坐骑”，我花了 180 天。
这份日记体长文，记录一位 35 岁普通程序员如何与 AI 共生，如何把“职业危机”改写成“职业跃迁”。

目录

5 月：AI 给我提 PR，我直接 revert
6 月：第一次被 AI “抢”走需求，心态崩了
7 月：把 AI 当“初级外包”，立 3 条军规
8 月：用 AI 重构 8 年前的祖传商城，提效 43 %
9 月：训练私有模型，让 AI 写“只有老人才懂”的 SQL
10 月：从“全栈”到“全队的 AI 驯兽师”
11 月：写给下一个 180 天的自己，也给你

5 月 6 日 | 阴

事件：Copilot 自动生成了我原本要敲 2 小时的 DAO 层，我却一键 revert。
心理：这东西写的比我快，但“不像我写的”，心里膈应。

// AI 生成的代码——
public List<Order> queryByStatus(String status) {
    return jdbcTemplate.query(
        "SELECT * FROM t_order WHERE status = ?", 
        new BeanPropertyRowMapper<>(Order.class), status);
}

看起来没问题，可公司规定：

1. 表前缀带 biz_
2. 不允许 SELECT *
3. 必须加 LIMIT 做分页

结果 AI 全忽略了，我一怒之下 revert 并写了 20 行注释当“报复”。

图 1：AI 只能给出“平均代码”，却写不出“你的代码”

教训：AI 没有上下文，它只懂“平均代码”，不懂“你的代码”。

6 月 19 日 | 晴

事件：隔壁组用 ChatGPT 生成了完整“优惠券”模块，领导让他们 3 天上预发布。
我：？？？老子当年写了 3 周。

跑去围观，结果：

• 接口 90 % 能跑，但幂等用数据库唯一索引实现，高并发直接炸。
• 没做库存扣减的防超卖，Redis 与 DB 双写不一致。
• 没有单测，ChatGPT 说“你可以自己加”。

心理平衡了：AI 把“写代码”变成“写能跑的代码”，但“能跑”≠“能上线”。
突然意识到：“擦屁股”也是护城河。

7 月 5 日 | 暴雨

给自己定了 3 条军规，贴在显示器：

1. AI 生成必须过 Sonar，阻断等级问题零容忍。
2. 复杂业务先画时序图，AI 只填“实现”不写“设计”。
3. 每周给 AI 打分：提效时间 / Review 时间 ≥ 3 才算合格。

把 AI 当“初级外包”后，心情稳了。
它写 CRUD，我写边界；它补单测，我写异常分支。

8 月 20 日 | 桑拿天

接手 2016 年的 .NET 商城，要迁移到 Spring Cloud。
祖传代码 47 万行，编译 15 分钟。

策略：

• 让 AI 先读 .NET 实体类 → 生成 Java POJO（500+ 文件一次性通过）。
• 用自定义 Prompt + 正则，把 VB 风格的 SQL 翻译成 MyBatis XML。
• 人类负责拆微服务边界、订正分库分表规则。

结果：

• 生成 + Review 共 18 天，比纯人工评估的 32 天节省 43 %。
• 缺陷密度由 2.3 ‰ 降到 1.1 ‰（AI 单测覆盖率 68 %，人类补到 90 %）。

第一次真切感到：不是 AI 替我写代码，而是“AI 让我有精力对付真正的技术债”。

9 月 10 日 | 教师节

公司 15 年老 DBA 要退休，留下 2000+ 行“黑魔法”存储过程：

• 变量名全拼音缩写：@zje 代表“总金额”
• 多层游标嵌套，注释只有一句“别动，动就崩”

我用 3 步驯化 AI：

1. 脱敏后喂给私有化部署的 CodeQwen，加 50 条“拼音→英文”映射样本。
2. 让 AI 按“游标→Stream API”思路重写，人类逐段比对执行计划。
3. 把改写后的代码与 DBA 的慢日志一起丢给 AI，让它再调索引。

成果：

• 核心报表接口耗时从 8 s 降到 780 ms。
• 老 DBA 临走点赞：“后生可畏，AI 更像我了。”

体悟：AI 能继承经验，但前提是“有人肯花功夫整理知识地图”。
“知识管理”突然成了核心竞争力。

10 月 24 日 | 程序员节

团队结构调整：

• 撤销“中级 Java 岗” 3 个 HC，新增“AI 编排工程师” 2 个。
• 我的 title 变成“全栈 + AI 驯兽师”，直属老板 CTO。
• KPI：用 AI 把版本迭代周期从 4 周压到 2 周，缺陷率不能升。

日常变成：

1. 给需求写“AI 提示词设计文档”——业务边界、例外场景、验收脚本。
2. 搭建内部 Agent 市场：Copilot + 私有模型 + 公司规范插件。
3. 每周开“AI Review 大会”，让各组晒“最蠢 AI 代码”，共同进步。

AI 不会抢走工作，但会抢走“不会用 AI 的人”的工作。

11 月 7 日 | 立冬

180 天总结：

指标	5 月	11 月	变化
人均周 commit 数	32	71	+122 %
需求交付周期	28 天	14 天	–50 %
线上事故	3 级 2 次	3 级 0 次	–100 %
加班时长	9 h/周	4 h/周	–55 %
个人薪资	35 K	42 K	+20 %

AI 不是敌人，是杠杆。
杠杆需要支点，支点就是：领域知识、工程素养、批判性思维。

写给下一个 180 天的自己，也给你

1. 把 AI 当“实习生”而非“替代品”——它能干脏活，但你要签代码。
2. 建立“私有知识库”——再小的团队，也要把规范、踩坑、业务黑话喂给模型。
3. 投资“提示词工程”——未来最缺的不是算法博士，而是能把需求翻译成 AI 语言的“人形 API”。
4. 保持“人类 Only” 技能——架构权衡、跨部门撕逼、线上救火决策，这些才是高薪护城河。

风暴眼里没有安全屋，只有冲浪板。
愿我们都能踩着 AI 的浪头，拿到下一波技术红利。