从7年Java程序员转型AI应用开发工程师的经历。工作内容从写CRUD接口转变为研究大模型能力边界和设计AI业务流程,开发方式从直接写代码变为与AI工具协作。他认为AI时代不是AI替代程序员,而是会用AI的程序员更具竞争力,鼓励有经验的开发者站在过去经验基础上拥抱AI,创造更大价值。



去年6月份,我做了一个连自己都觉得疯狂的决定:

裸辞,All in AI。

没有退路,没有备选方案,就是要在AI这个赛道上,杀出一条血路。
如今,一年过去了,我已经完全告别了写了7年的Java,成功转型为AI应用开发工程师。
入职新公司一个多月,每天醒来都觉得自己在做不一样的工作,过不一样的人生。

01 | 工作内容的彻底颠覆

以前的我:

  • • 写CRUD接口
  • • 处理各种业务逻辑

现在的我:

  • • 研究大模型能力边界
  • • 设计AI业务编排流程
  • • 让智能体理解复杂场景

最大的区别是什么?

以前是我在写代码,现在是我在"调教"AI。

我需要深度理解大模型到底能做什么,做到什么程度。
然后像产品经理一样,把AI的能力和具体业务无缝结合。

举个例子:客户想要一个智能客服系统。
传统开发思路:设计数据库→写接口→做前端→调试
AI应用开发思路:分析客服场景→设计对话流程→编排多个智能体→让AI理解业务规则
这不是在写代码,这是在编排智能。

而且prompt工程真的很考验产品思维。
你得站在用户角度,把复杂的业务需求,用AI能理解的方式表达出来。
有时候一个prompt的好坏,直接决定了整个功能的成败。

02 | 开发方式的革命性改变

更神奇的是开发工具的变化。
现在我几乎不直接写代码了,我的工作流程是这样的:

我: “帮我写一个用户权限管理模块”
Cursor: 快速生成完整代码
我: Review,提出优化建议
Cursor: 根据反馈迭代改进

这种人机协作的感觉,就像有了一个永远不会累、反应超快的编程搭档。
最让我惊喜的是,AI有时候比我想得更全面。
开发效率提升了至少300%,但更重要的是,产品思考的深度也在AI的启发下不断进化。

03 | 从Java程序员到AI应用工程师的蜕变

回头看这一年的转型路,我发现:

最大的收获不是学会了新技术,而是思维方式的彻底升级。

以前我是一个"工具人":

  • • 需求来了就写代码
  • • 出bug了就调试修复
  • • 功能完成了就交付

现在我是一个"编排师":

  • • 思考AI能在哪个环节创造价值
  • • 设计人机协作的最优流程
  • • 让技术真正服务于业务目标

7年Java经验没有白费,反而成了我最大的优势:

  • • 我懂系统架构,所以知道AI应用该怎么设计
  • • 我踩过无数坑,所以知道AI生成的代码哪里可能有问题
  • • 我理解业务逻辑,所以我的prompt写得特别精准

这不是抛弃过去,而是站在过去的肩膀上,拥抱未来。

AI时代,不是AI会替代程序员,而是会用AI的程序员,会替代不会用AI的程序员。
而我们这些有多年开发经验的人,恰恰是最有机会成为"AI时代程序员"的那一群。


接下来100天,我会记录从Java程序员到AI应用开发工程师的完整转型路:每一个困惑、每一次突破、每一个真实瞬间。

如果你也想了解AI应用开发到底是什么,如果你也在考虑转型但还在犹豫,
那就跟着我的记录,一起探索。


大模型未来如何发展?普通人如何抓住AI大模型的风口?

※领取方式在文末

为什么要学习大模型?——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展,大模型的应用已从理论走向大规模落地,渗透到社会经济的方方面面。

  • 技术能力上:其强大的数据处理与模式识别能力,正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
  • 行业应用上:开源人工智能大模型已走出实验室,广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域,应用占比已超过30%,正在创造实实在在的价值。

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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:
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同时,AI大模型技术的爆发,直接催生了产业链上一批高薪新职业,相关岗位需求井喷:
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AI浪潮已至,对技术人而言,学习大模型不再是选择,而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来,刻不容缓!


那么,我们如何学习AI大模型呢?

在一线互联网企业工作十余年里,我指导过不少同行后辈,经常会收到一些问题,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题,也不是三言两语啊就能讲明白的。

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