AI让你的思考变深了还是变浅了？

作为程序员，最近很好奇自己到底有多大概率在AI时代幸存，想找一份个性化问卷测一测，搜了一圈市面上好像没有，于是就自己捣鼓了一个。 数据来源：O*NET Database + OpenAI Research 技术栈：React + Redis + MySQL + fastapi 效果：  网站上线了，大家帮忙测测准不准，提提Bug -> AI时代生存测试

现在写代码、想方案，第一反应就是喊AI。以前遇到个bug，会翻MDN csdn看源码，一点点捋逻辑，现在直接甩问题等答案，连报错提示都懒得细看。刷算法题更明显，思路卡壳就搜AI解题，看一眼懂了，但啥也记不住。久而久之，脑子像生了锈。不是说AI不好，只是太依赖的话，我们就慢慢丢了深度思考的耐心，变成了只会抄作业工具人。

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...

——背景 我是一名全栈，但主 Java 的程序员。使用 AI 帮我问答，作图，做 PPT，写代码等工作。——正文最开始的时候，我还是习惯让他帮我补全代码，很多时候不用想那么多，一直 tabtab。这个阶段我的重复思考减少了很多。后来 AI 有了更主动性的权限，我只需要提需求，他来帮我完成全部流程。如果是初级的简单的，那他做的还是不错的。但复杂起来，就需要我把提示词写好了，而写好提示词就是需要我对这个任务的认识清晰，所有的 case 考虑到位。这个时候我从编码者的思想，上升到了设计者。现在身份的变化，并不算是思考变深或浅，而是一种注意力转移，方向的变化。而日常问答中，我随地大小思的频率更多了，因为有了一个身边的百科全书。

今天打开手机一看，通义千问居然可以帮我点外卖了，前段时间刚刚听到阿里all in ai的新闻，没想到这么快。 看来对于阿里来说，平静的湖面下深藏危机，以至于他们刻不容缓得开始实施。 未来三年，阿里将全部身价投入ai，背水一战。成功，阿里将是未来ai时代的头部，失败，恐怕阿里就要落幕了，所以阿里到底能不能成，我们一起来分析。一、战略眼光 这是商业路线之争，阿里的豪赌，其根本目标并非单纯“做一个领先的AI模型”，而是要定义并建设一整套未来AI时代的基础设施，从而让自己成为新时代不可绕过的平台。 这里段段用自己的语言，来汇总一下未来阿里到底想干什么。 技术层，实现AI全生态自研，不只局限于技术，还包...

我觉得 AI 对我的影响，真得分两个角度看。一方面，它确实简化了底层基础知识的学习，很多以前要翻书、查博客才能搞懂的点，现在一句话就能帮你捋清思路，入门速度快太多了。但另一方面，AI 反而加深了我对业务整体的理解。当你不断追问“为什么这么设计”“还有没有更优解”时，它会把零散的技术点串成一条完整链路，从需求到架构再到落地实现。

作为刚入职的实习生，每天都在和AI打交道。写周报时它帮我捋清逻辑，查资料时它秒速汇总信息，确实省了不少死磕的时间。但偶尔也会犯懒，遇到问题第一反应不是自己琢磨，而是直接问AI要答案。慢慢发现，AI更像个“思维拐杖”，用好了能帮我站得更高看得更远，把精力放在更深度的思考上；可一旦依赖过度，大脑就会悄悄变“懒”，连简单的逻辑梳理都懒得动手。

首先来说说优点吧，之前没有AI的时候，我们可能去获取新技术，新思路的方案都回去很多很多的论坛等等，去根据关键词等去寻找方案。会花费大量的时间来寻找合适的方案。现在有了AI 我们可以高效的去获取新的方案新的知识，学习起来是真的快很多了呀。但是了呢？我们写代码的时候AI的思路可能会打断我们思考的思路，这样不利于我们的更新和思考！

ai出来之后，我使用它生成过单元测试、写过逻辑代码、画过流程图。近期使用公司的ai平台 快速搭建了很多小应用，虽比不上前端手搓的精美页面 但是一些莫名其妙的想法可以随时实现。上周ai生成评论，通过生成 我生成了一个小demo，代码0开发，实现了自己调用llm来生成。ai让我们更加聚焦于创造。

搞理财的都知道，最近AI应用板块大涨，AI又成了资本的香饽饽（虽然一直都是），但是今天我要说一下AI应用对审美降级的影响。虽然牛客基本都是大老爷们不咋关注这些，但是，当你发现，你的二次元老婆从精美细腻的定制美人变成油腻高光流水线的AI产品，想跟老婆互动没变便宜还要额外充钱。AI应用作用于美术层面，最显著的特征是成本降低，曾经要付给画师、设计师工资稿酬，现在只需要AI生图软件启动，有点审美的老板会让画师在AI作图的基础上修改调整，而更多的老板选择砍掉设计岗位，让AI代替画师、设计师。成本降低了，但消费者的消费成本并没有降低，AI生图从22年就开始了，但相关的物品售价有降低吗？当大街小巷的广告被假...

高中时候我不用AI来辅助学习，那个时候感觉自己一大帮人一起探讨一个数学19题完全没有压力。现在自从AI依赖症上瘾之后，每天一旦什么东西不会了马上去AI老师出动，，导致我现在写代码完全写不动，写几行就想直接DeepSeek启动，。最近正在努力克服对AI的依赖。

接了AI之后，发现自己鼠目寸光。知道的东西太少了，感觉可替代性太强了，虽然总是问AI问题，但是不知道自己应该会什么，想什么，从哪里思考，怎么理清头绪。可能是因为不太会使用AI，需要增强。

先说结论，我认为AI 并没有偷走我们的思考，反而帮我们把思考的重心，从怎么实现抬到了为什么这么实现。以前遇到技术难题，比如排查分布式事务的 bug，可能得去翻遍论坛、啃完几篇源码解析，才能摸到一点门道，大部分时间都耗在找答案的低效率环节。现在可以把报错日志、代码片段丢给 AI，让它快速列出可能的原因和解决方案。但不建议直接照搬，而是把 AI 给的思路当成解题线索—— 它说可能是 Seata 的事务模式配置错了，我就去深挖 AT 模式和 TCC 模式的底层差异；它说可以用 Redis 分布式锁规避问题，我就去研究锁的过期策略和重入机制。AI 省掉了试错的时间成本，可以帮助我们养成追根溯源的习惯。以前写代码，满足于功能能跑就行；现在拿到 AI 生成的 CRUD 代码，我们应该下意识琢磨：这段代码有没有考虑高并发场景？索引设计是否合理？有没有更优雅的设计模式可以重构？有人说，依赖 AI 会让人变懒，思维变浅。但我认为，AI 更像是一个高效的助手，它可以帮助我们砍掉重复劳动的枝叶，让开发者有精力去深耕技术的根。真正的思考，从来不是从零开始的摸索，而是站在工具的肩膀上，去探索更深处的逻辑与价值。

这个问题我感觉还是有点意思，现在ai看着可以，平时对于一些低端的代码和报错以及逻辑啥的基本上都会进行操作，我感觉这样会让自己思考少了，我平时写代码都是拿ai来写

是杭州一家初创公司，人员学历背景挺高的，海归或者名校，我还在想难道是把我学历看成南洋理工了？他们需要交叉复合型人才，所以笔试题有五个，前端题，后端题，python，爬虫，大模型算法。虽然我投的是java后端，不过人家也说了尽可能多的完成，所以我就只搞了前后端的题，具体题目如图所示。第一次笔试，跟想象中的不太一样。不过感觉这家公司挺包容，开放的，笔试是开放做的，给你一个飞书文档，什么时候做完了什么时候发邮件，不限制时间，不限制做题方法。

先说结论：AI 让懒惰的人更浅薄（沦为 Prompt 工程师），让勤奋的人更深刻（进化为系统架构师）。今年AI的井喷式发展，尤其是Claude，Gemini这些里程碑式模型的出现，对我这种需要coding 的人影响是非常大的：以前写代码，把手放在键盘上，脑子先转几圈；现在写代码，把手放在 Tab 键上，等着 AI 给我补全，或者把需求给AI直接化身无情的“CV工程师”。AI 确实让效率起飞了，但夜深人静的时候，我偶尔会心虚：如果拔掉网线，我是否已经变成了一个空壳？1.肌肉记忆正在消失 这一点开发同学应该极有共鸣。曾经的代码全是自己一个个字符敲出来的，常用的模块早已形成了肌肉记忆，闭着眼都能敲出...

过去做项目写东西时，我总免不了被环境配置，版本不匹配等这类琐事绊住脚步。光是调试依赖版本、解决软件包兼容问题，就得耗去大半天时间，等把这些小麻烦理顺，原本用来琢磨核心难题的精力已经所剩无几，搞的好累但有了AI工具之后，情况大不一样了——不管是查询某个框架的安装指令，还是排查代码运行时的报错信息，我都能快速从AI那里得到精准的指引，不用再一遍遍翻找论坛帖子和官方文档。一些简单的增删改查代码，AI可以帮助我直接完成省下来的时间，我可以全部投入到真正有价值的思考中，比如打磨方案的核心逻辑、推敲解决问题的关键路径。现在能挖得更深、想得更透，AI就像一个得力的助手，帮助我效率咔咔提高，直接锁定解决难题。

自从常用AI，查资料、写初稿快多了，但发现自己越来越依赖它。有次写论文，没先理清思路就让AI生成，结果内容空洞，还得重来。现在我先手写提纲再用AI辅助，既省时又保思考深度——AI是工具，关键在怎么用。

AI 帮我拆解复杂算法和硬件逻辑，省出时间深挖底层原理，不是变浅，而是站在工具肩膀上，把思考扎得更深。