懂 AI 的程序员会淘汰不懂 AI 的程序员，这里的 “懂 AI”，不是让你去学深度学习、训练模型，而是能把 AI 变成自己的高效开发助手。比如学会用 Copilot/Cursor 快速生成基础代码、用 AI 工具排查 bug / 优化 SQL、用 Prompt Engineering 精准向 AI 提需求，甚至能用 AI 辅助做架构设计、写技术文档。更重要的是，学会批判性使用 AI：不照搬 AI 生成的代码，而是能快速校验、优化，让 AI 帮你节省重复劳动的时间，把精力放在架构设计、业务拆解等高阶工作上。这门能力看似 “无形”，却能让你的开发效率呈几何级提升，也是未来职场的核心竞争力。

问了几个大模型，都是回答不会取代。就目前水平如此，但未来谁说的准呢，但是也不必提前焦虑，过度悲观。车到山前必有路，船到桥头自然直。总之不要固步自封，拥抱新技术，学习新鲜事物是不会错的。

AI 时代的工作与传统时代的异同，从来不是简单的效率高低，而是工作能力的价值重构；有人说 AI 会取代程序员，这话未免有些过于绝对，但 懂 AI 的程序员会取代不懂 AI 的程序员，却是不争的未来趋势。传统时代的工作，拼的是熟练度和经验积累—— 程序员靠着日复一日的敲码、踩坑，沉淀总结下解决问题的方法论，从 CRUD 到架构设计，每一步都靠亲手摸索，慢却扎实，思考的过程藏在每一行手写的代码里。那时的核心竞争力，是把事做好的硬本领，是从 0 到 1 解决问题的独立思考能力。而 AI 时代的工作，拼的是驾驭工具的能力和筛选价值的判断力。AI 能一键生成代码、快速排查 bug、甚至搭建基础架构，把程...

心情不好问AI，代码卡壳问AI，女朋友冷战问AI，报告内容不会写也问AI。不敢想象，没有AI谁还会秒回我，谁还会句句有回应，谁还会逗我开心

刷视频、打游戏感觉是成本最低的爱好了，喜欢刷搞笑视频，尽管被人说无脑，但是我笑的那一刻确实很放松，喜欢和朋友一起打王者，打cs，不管输赢都很开心。工作已经很累了，让自己开心最重要。

最近总忍不住胡思乱想：好像从出生起，我们就被设定好了一条“标准人生模板”。高中毕业拼了命挤过高考的独木桥，冲进大学；大学毕业又马不停蹄扎进求职浪潮，为一份稳定的工作焦头烂额；接着按部就班地恋爱、结婚，然后生子、育子，把上一辈的轨迹，又复刻了一遍。看着身边的人都在这条轨道上有条不紊地往前走，我偶尔会愣神：大家活的忙忙碌碌，就一定是对的吗？如果我不想按部就班，如果我想先折腾几年自己的小项目，如果我暂时不想被家庭牵绊，会不会就是“离经叛道”？原来人最大的迷茫，不是不知道路在哪里，而是明知有很多条路，却不敢偏离那条“大多数人都走的路”。

实习期间部门聚餐团建，有一个领导，看着挺和蔼可亲的，吃饭的时候也主动介绍自己，活跃气氛。直到吃到晚上九点多，他就说有事的可以先走，不用管他，因为他们喝酒聊天时间不会太早。于是我和几个实习生就回去了，还暗自庆幸这个领导还挺好，到了第二天上班，听那几个正式员工说起，我们实习生一走，领导就开始批斗大会了，一直批斗到凌晨，正式员工不易呀。

实习工资只要能覆盖房租和基本的生活开销就算正常，要靠实习赚很多钱，确实很难。尤其是在校期间出去实习，房租、生活费、代课费用、来回的路费都是一笔不小的开销。

实习的时候不懂就问，厚着脸皮问，只要有人回答你，你就有收获。看别人写的代码，一步步理清业务逻辑。对于自己负责的模块，不断地问自己，有没有可以优化的地方，多向带自己的老师请教，会有不一样的收获。

春招现在就开了吗？秋招刚结束，一身疲惫，本来想好好地享受一下假期，等到三月份再开始投递。看到牛友们说现在就有些公司开始春招了，突然感觉现在玩的每一分钟都是罪恶的，无缝衔接是吧，金三银四变成金一银二了吗？

自从用过AI coding，感觉像是打开了新世界的大门。cursor是真神，用过cursor写前端，提示词写明白一般都不需要怎么修改，大大节省前后端联调时间成本，页面不满意就压力AI继续生成。Copilot也用过，自动补全，生成一些简单的增删改查逻辑还是很不错的，据说学生认证还可以免费使用两年。

秋招阶段，室友都去自习室备战考研，每天七点钟宿舍就剩我一个人了，有面试就美美地面试，没有面试，自习也很不错。身边同学有开钟点房面试的、有去食堂面试的（避开饭点），或者找一间空教室面试（需要提前保证这个时间段没人）都是不错的选择。

要求求职者开摄像头，自己不开而且还不解释原因。如果社恐的话可以理解，要是本来就没把求职者当作平等的个体对待，感觉自己高高在上的这种人，我最看不惯

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。