初七的高铁上，旁边的年轻人穿着格子衫，全程都在用 Cursor 写代码。他既没打开传统的 IDE，也没打开谷歌搜索，就是对着 AI 说话，然后时不时敲上几行。
我悄悄瞄了一眼他的屏幕，一个完整的用户模块已经快搭完了。这让我想起了 2002 年，自己用 VB 拖控件画界面的那些日子。那时候，完成同样的功能，我需要花上一周。
二十年，弹指一挥间。
一、那些被我们亲手埋葬的技术
现在还有多少人记得 JSP 的全称？Java Server Pages，在当年可是正经的 Web 开发标配。
我经历过 C/S 架构最后的辉煌时期。用 PowerBuilder 画数据窗口，用 Delphi 写客户端，那时候“三层架构”还是个高级概念，谁能把业务逻辑从界面层里抽出来，谁就能在团队里当技术骨干。
后来技术栈换成了 Struts、Spring、Hibernate，讲的是 SOA 面向服务，再到后来的 微服务 拆分。每一代技术登场时，都说自己是“银弹”，而每一代又几乎都被下一代拍在沙滩上。
我们这一代程序员，似乎一直在学习，也一直在“过时”。
以前总觉得这是行业常态。从 J2EE 到云原生，虽然变化巨大，但底层逻辑没变——始终是人写代码，机器执行，只不过我们写得越来越快，部署得越来越顺畅。
直到今年春节，我感觉有些东西真的不一样了。
二、这次不一样：工具开始造工具了
除夕夜，表弟问我：“哥，现在学编程还来得及吗？”
我本想给他推荐几本经典，从《Java核心技术》到《深入理解计算机系统》，这些都是我们当年啃过的硬骨头。可话到嘴边，我却突然卡住了。
这些书，现在还那么重要吗？
年假结束后，我亲自试了试 Claude Code。我不仅仅是用它辅助写代码，而是让它独立完成一个完整的需求：从数据库设计到 API 接口，再从前端页面到部署脚本。
二十分钟后，它交卷了。生成的代码算不上多么优雅，但确实能跑。更让我感到一丝寒意的是，它似乎理解我问的“优雅”是什么意思——我让它重构，它真的抽出了公共层，还补上了异常处理。
我突然意识到，以前我们总嘲笑 AI “不懂业务”，现在它已经开始理解业务了。这不是死记硬背，而是某种程度上的“举一反三”。
这让我想起 2008 年第一次看到 jQuery 时的震撼：原来写前端可以这么省事？但那一次，只是工具的进化；而这一次，我感觉是工具在某种程度上“人格化”了。
三、那些“硬功夫”还硬吗？
以前带团队的时候，我最看重几样东西：
- 代码规范。命名要有意义，注释要写清楚，圈复杂度不能超过 10。现在 AI 生成的代码，规范性可能已经超过了 80% 的程序员。
- 设计模式。单例、工厂、观察者，当年背得滚瓜烂熟。现在 AI 能直接生成最合适的代码结构，而你甚至不需要知道这具体叫什么模式。
- 系统架构。高并发怎么拆分，分布式事务如何处理，这些“硬功夫”攒了十几年。现在 AI 已经能自己调优数据库连接池，自己选择合适的缓存策略。
并不是说这些知识没用了，而是它们正在变成一种“默认配置”。
就像当年我们从汇编跳到 C，从 C 跳到 Java，每一次抽象层级的提升，都有一批“底层技能”被封装进黑盒子。而这一次的黑盒子，似乎格外深。
四、我还在写什么？
既然 AI 能写代码了，那我这个老程序员的价值，又体现在哪里呢？
这个问题，我在高铁上想了一路。直到再次看向那个用 Cursor 的年轻人——我发现，他并不是在“写代码”，而是在“指挥”代码。他的工作是描述需求、审查 AI 给出的结果、并及时纠正偏差。
这让我想起更早的时候。2000 年初，公司里有一位老工程师，他几乎不写具体的代码，只画流程图。我们当时私下里都觉得他是个“管理层混子”，现在才恍然大悟，他其实在做更高层级的抽象工作。
也许未来的程序员，都得转变成“流程图工程师”。
不是完全不写代码，而是写的层次变了。以前我们写“怎么遍历一个列表”，现在要写“怎么让 AI Agent 理解业务规则”；以前我们调整“数据库连接参数”，现在可能要调试“多智能体间的协作策略”。
最近我在做一个内部工具，发现最大的工作量根本不是编码，而是定义各种边界——哪些任务放心交给 AI 做，哪些必须由人亲自把关，以及当 AI 出错时，我们设计的兜底机制是什么。
这种工作，没有现成的设计模式可以参考，也缺乏所谓的最佳实践。它依赖的是经验直觉，以及对业务逻辑和技术实现的双重深刻理解。
这或许，是我们这些老程序员最后的护城河了。想了解更多开发者对这类趋势的讨论，可以来 云栈社区 的开发者广场看看。
五、返乡路上的两个画面
高铁经过黄河大桥时，我的手机震动了一下。是老家表弟发来的截图：他用某个 AI 工具，只花了半小时就搭出了一个家庭记账系统。
“哥，我这样学下去，以后能找着工作吗？”
我一时不知如何回复。放在以前，我会斩钉截铁地说“先把基础打牢，算法要刷，原理要懂”。但在今天，这句话说出来，连我自己都觉得有些苍白。
基础当然还在，但“打牢基础”的方式，恐怕已经变了。
另一个画面来自初五的同学聚会。一个做财务的同学，正在用 AI 写 Python 脚本来处理报表。她从未系统学过编程，但因为能把需求描述得非常清楚，AI 给她的代码居然真的能用。
“这比去求 IT 部门快多了，”她说，“他们总说排期要排到下周。”
把这两个画面放在一起看，感觉有些魔幻。
一个想进入这个行业的新人，面对着似乎被降低的门槛，却在犹豫还要不要费力去爬那座名叫“基本功”的大山。而另一个行业外的人，已经借助工具翻过了山，在山的那一边开始“收割”了。
六、写在最后：没有答案，只有过程
回到北京时，天已经黑了。我收拾行李，发现包里还装着那本《设计模式：可复用面向对象软件的基础》。
这本书出版于 1994 年，比我的职业生涯还要老。书页已经泛黄，里面还夹着当年的笔记，写得密密麻麻。
现在回头看，很多经典模式其实早已内嵌在主流框架里了。工厂模式？Spring Boot 的自动配置帮你做了。观察者模式？消息队列默认就支持。我们当年背得死去活来的东西，如今成了唾手可得的基础设施。
但我不觉得那几年的钻研是白费的。恰恰是这些“过时”的训练，塑造了我今天快速理解 AI 生成代码逻辑的能力，让我能一眼看出哪里可能埋着坑，也让我能在 AI 给出三个备选方案时，迅速选出最契合业务需求的那个。
这种基于深厚经验的判断力，暂时还无法被替代。
出站台时，手机又震了一下，是团队发来的消息：我们正在试用的某个 AI 编程工具，今天自动修复了三个生产环境下的 Bug，其中一个是三个月前由于人为疏忽留下的。
我的心情有些复杂，既感到欣慰，又夹杂着一丝失落。
欣慰的是，工具终于聪明到能为我们兜底了。失落的是，那种“在关键时刻凭借深厚技术力力挽狂澜”所带来的纯粹成就感，未来可能会变得越来越稀少了。
但无论如何，路还很长。从 VB 到 AI，从拖拽控件到对话式编程，变化的只是工具和形式，不变的是人类解决问题的根本欲望。
只要这份欲望还在，我们就还不算老。
发表于 13 小时前
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