从 Copilot、Claude Code、Codex 等代码辅助工具，到各类 Agent 和自动化套件，单纯“写代码”这项技能本身，其稀缺性正在被快速稀释。
最近和前同事聊天，他刚经历了被优化，感觉挺突然的。这件事也让人不禁思考：如果写了这么多年代码，安全感还仅仅依赖于公司给予的平台，那我们的处境就太被动了。当国内互联网赛道内卷加剧，技术人的价值天花板似乎越压越低时，或许我们需要换个思路——利用技术能力，结合 AI 工具，去探索更广阔的可能性，例如打造一款数字产品出海。
AI编程的本质：放大技术杠杆，而非替代
提起 AI 编程，许多人首先想到的是效率提升：写 CRUD 不用逐行敲、查 Bug 少费半天功夫、一句话生成 Demo 原型。但这些只是最表层的好处。
AI 带来的真正变革在于，它为技术人首次提供了接近零边际成本的执行力。
在 AI 普及之前，程序员的能力放大杠杆始终有限，主要就两类：一是人力杠杆，靠带团队来放大个人能力；二是时间杠杆，靠加班或优化个人效率来挤出更多产出。这两种方式都存在明显的天花板。
而 AI 的出现，补上了最关键也是最有效的第三类杠杆——“软件+自动化+AI”的复合技术杠杆。它能让个体能力的放大效应突破传统边界，实现指数级增长。
这种杠杆的核心价值在于 “可复用、可沉淀、可放大”：
- 你为某个业务问题写的一次性解决方案，可以封装成可复用的工具，供团队反复使用。
- 踩过的一次线上故障坑，能转化为标准化的排查流程，系统性规避后续类似问题。
- 个人的技术经验，不再随着项目结束而消散，而是能沉淀为可以长期产生价值的数字资产。
这或许解释了，为什么越来越多的资深技术人不再执着于刷算法题或追逐框架新版本，转而深耕工具开发、自动化流程和 AI Agent 研发。这些方向的本质，就是在搭建属于自己的 “杠杆系统”，让一次性的智力投入获得持续回报，从而跳出“写代码-交付-再写代码”的重复劳动循环。
AI时代最值钱的能力：是“跑通闭环”，而非“会写代码”
职场中有个常见现象：不少技术人谈起架构和理念头头是道，但一到实际动手落地却屡屡受阻。有句话精准地指出了这种痛点：“指点江山人人都会，一到实操就各种懵逼”。而AI编程的到来，进一步拉大了这种“认知”与“执行”之间的鸿沟。
原因很简单：AI 已经把“产出代码”的门槛降到了历史最低点。即便是技术基础相对薄弱的人，也能借助 AI 生成可用的代码片段。此时，真正决定差距的，不再是“会不会写代码”，而是 “能不能把一件事从模糊想法到稳定交付，完整地跑通闭环”。
具体来说，考验的是以下四项核心能力：
- 需求拆解能力：能否将模糊、抽象的需求，拆解成具体、可落地的技术模块？
- 全流程打通能力：能否独立打通从开发、测试到部署上线的完整链条？
- 流程固化能力：能否将验证有效的临时方案，固化为稳定、标准的流程？
- 持续优化能力：能否对项目进行迭代优化，而不是停留在一次性的 Demo 阶段？
因此，我常建议有技术基础的朋友：减少那些“看起来高级却无效”的理论学习，多做 “完整项目的闭环实践”。哪怕目标很小，比如开发一个自动处理日报的脚本、搭建一个提升团队协作效率的内部工具，或者落地一个 AI + RPA 的简易审批流程。只要你能从 0 到 1 跑通它，再持续优化到稳定可用，这个过程所创造的价值和积累的经验，将远超单纯的理论堆砌。
举个简单的例子：在我的课程里曾有一个小项目——用 Bolt.new 在 5 分钟内做一个「中文取名神器」。
原点：我自己有两个孩子，当初取名时费了不少周折。于是就想，能不能做个工具，以后既能帮别人，或许还能赚个小红包。
步骤极其简单：登录 Bolt.new → 用自然语言描述需求 → 等待 AI 自动生成页面 → 点击一键部署（Deploy）。
结果：从产生想法到一个可访问的网站正式上线，整个过程大约只需要 5 分钟。
小贴士：如果想做得更精细，可以提前与 ChatGPT 或 Claude 深入沟通，把需求描述得更详尽，再将优化后的提示词交给 Bolt.new，效果会更好。
这个例子说明，许多过去认为需要复杂开发才能实现的网站或应用，在 AI 时代其构建门槛已大大降低。现在的挑战和机会，更多转向了需求挖掘、产品打磨与市场推广。后续，这个“取名神器”完全可以增加更多功能，如结合生辰八字、喜好选项来生成更精准的名字，或提供一次生成多个名字的选项，使其从一个玩具演变成真正的产品。
AI编程+产品化：实现技术价值的最大化
在 AI 时代，技术人的核心破局点在于跳出 “单纯写代码” 的执行者思维，学会 “把技术能力产品化”。
过去，技术人多是“被动接单”，完成需求交付即告结束；现在，借助 AI 的赋能，技术人能够以极低的边际成本，将个人能力转化为可复用、可规模化的产品或服务。这条路径，无疑比单纯的定制开发更具长期价值和增长潜力。
对于技术人而言，有三个最容易切入且性价比极高的方向：
1. 小工具/内部工具产品化
爬虫与数据清洗脚本、日常工作自动化工具、AI 内容生成/分析助手、团队内部的效率套件……这些看似“不起眼”的日常痛点，恰恰是产品化的绝佳起点。
例如，你可以把每周都要手工处理的 Excel 报表合并工作，做成一键运行的脚本工具；把团队频繁使用的 API 测试流程，封装成带有图形界面的标准化工具。这类工具一旦实现标准化和自动化，就能持续为个人、团队创造价值，甚至有机会作为轻量级 SaaS 对外提供服务。
2. AI + RPA 自动化流程落地
AI 擅长“决策判断”与“内容生成”，RPA 擅长“执行固定流程”与“跨系统操作”，两者结合，本质是将人类从高度重复的脑力与体力操作中解放出来。
例如，自动抓取竞品数据并生成分析报告、自动完成跨平台（如钉钉、ERP、CRM）的审批流转、自动对客户咨询进行初步分类与应答。这类场景落地难度可控，却能极大提升商业效率，无论是服务内部还是承接外部需求，都有明确的价值和市场。
3. 技术能力服务化
告别“一对一写代码”的苦力模式，将你的技术能力升维，转化为咨询、解决方案设计、标准化模板（SOP）输出、训练营陪跑等高价值服务。
例如，针对跨境电商行业的物流追踪痛点，提供定制化的技术解决方案；将自己成功落地的自动化流程项目经验，总结成可复用的 SOP 文档或课程；开设小型的实战训练营，带领新手完成从 0 到 1 的项目落地。AI 可以帮你处理大量重复性的解释和基础交付工作，让你能更专注于提供更具差异化和深度的核心服务。
建立“长期资产意识”：让价值可被看见和复用
许多程序员有一个认知误区：只要技术足够好，机会自然会找上门。但现实往往是，市场并不会主动去发现你的价值——尤其是在 AI 让“会写代码”变得越来越不稀缺的时代。“让别人知道你是谁、能解决什么问题”，其重要性已经超越了单纯的技术提升。
在 AI 时代，技术人的竞争优势，早已不止于技术深度本身，更在于 “可被感知、可被信任、可被复用的价值沉淀”。
这并不意味着你必须去做自媒体或刻意营销，但至少应该努力做到以下四点：
- 有可公开展示的完整项目：证明你的实操能力，而非空谈理论。
- 有持续输出的技术记录：通过博客、开源项目贡献等方式，展现你的成长轨迹与思考深度。
- 有清晰易记的技术标签：例如“AI自动化落地专家”、“内部工具产品化先行者”，让人能快速记住你的核心优势。
- 有可复用的成果资产：将经验沉淀为工具、模板、SOP，极大降低他人与你合作的门槛和成本，从而提升你的自身价值。
请记住：你写的每一行可复用代码、开发的每一个效率工具、总结的每一套踩坑经验、梳理的每一个标准流程，本质上都是你的 “长期资产” 。这些资产会随着时间不断积累和增值，帮助你在机会来临时快速抓住，甚至能主动吸引和创造新的机会。
结语
当下，真正的核心竞争力是 “技术能力 + 流程思维 + 产品意识” 的三元组合。如果你已经具备了一定的技术基础，那么是时候跳出编程语言和具体框架的内卷，将目光聚焦于更本质的三件事上：搭建属于自己的技术杠杆系统、跑通从想法到交付的完整闭环、有意识地沉淀可复用的长期资产。
毕竟，未来最具优势的技术人，未必是写代码最快的那一个，而一定是能够将技术、AI、流程与产品思维深度融合，真正解决问题并为他人持续创造长期价值的人。
欢迎在 云栈社区 分享你的“杠杆系统”搭建心得或项目实践。
发表于 12 小时前
|
查看: 3|
回复: 0
