最近收到一个读者的灵魂拷问：

"晚枫，现在AI都能写代码了，我还需要学编程吗？"

这个问题，我在2023年、2024年、2025年都被问过。

作为一个写了6年代码、做了5年自媒体的程序员，我的答案一直是一样的：需要。但学的东西要变。

我不是天赋异禀，我只是比大多数人早一步想明白了这个道理。

一、AI写代码，到底能写到什么程度？

先泼一盆冷水：

AI确实能写代码，但离"替代程序员"还差得远。

AI能做什么？

  • ✅ 写简单的CRUD（增删改查）
  • ✅ 生成样板代码
  • ✅ 调试常见的bug
  • ✅ 解释代码逻辑
  • ✅ 做代码重构

AI不能做什么？

  • ❌ 理解复杂的业务需求
  • ❌ 设计系统架构
  • ❌ 做技术选型决策
  • ❌ 处理边界情况和异常
  • ❌ 对代码质量负责

一个真实的例子

我让AI写一个"用户登录功能"，它很快就写出来了。

但当我问它：

  • 密码怎么加密存储？
  • 如何防止暴力破解？
  • 登录失败怎么处理？
  • 如何支持多设备登录？

它就懵了，或者说一些"建议咨询安全专家"的废话。

AI能写代码，但写不出好的、安全的、可维护的代码。

二、2025年，程序员应该学什么？

既然AI能写代码，那程序员的价值在哪里？

我的观点是：从"写代码的人"变成"定义问题的人"。

1. 学业务理解能力

AI不懂你的业务，它只会根据你的描述生成代码。

如果你的描述是模糊的，AI生成的代码就是错的。

比如：

  • 烂需求："做一个电商网站"
  • 好需求："做一个支持秒杀、库存扣减、订单幂等的电商系统，QPS要求10000，可用性99.99%"

能把业务需求转化为技术方案的能力，AI替代不了。

2. 学系统架构能力

AI能写函数，但设计不了架构。

架构设计需要考虑：

  • 系统的可扩展性
  • 数据的一致性
  • 服务的可用性
  • 技术的选型

这些需要经验、判断力和权衡能力，不是AI能替代的。

3. 学代码审查能力

AI写的代码不一定对，需要人审查。

审查代码需要：

  • 理解代码的意图
  • 发现潜在的问题
  • 评估代码的质量
  • 提出改进建议

能看懂代码、能发现bug、能评估质量的能力，会越来越值钱。

4. 学AI协作能力

既然AI是工具，那就要学会用工具。

包括：

  • 怎么写Prompt让AI理解你的需求
  • 怎么分解任务让AI高效执行
  • 怎么验证AI生成的代码
  • 怎么和AI迭代优化

会用AI的程序员，淘汰不会用AI的程序员。

三、不同阶段的程序员，该怎么调整？

如果你是初学者（0-1年）

建议：先学好基础，再学AI工具。

不要一上来就用AI写代码，否则：

  • 你不知道代码为什么这样写
  • 出了问题不知道怎么调试
  • 无法判断AI生成的代码好不好

学习路径：

  1. 学好一门编程语言（推荐Python）
  2. 学好数据结构和算法
  3. 做几个完整的项目
  4. 再开始用AI工具提效

如果你是中级开发者（1-3年）

建议：深耕业务，学会用AI提效。

这个阶段，你应该：

  • 深入理解所在行业的业务
  • 学会用AI工具提升开发效率
  • 开始接触架构设计
  • 培养代码审查能力

重点不是写更多代码，而是写更有价值的代码。

如果你是高级开发者（3年以上）

建议：转型架构师或技术专家。

AI时代，纯编码的价值在下降，但以下能力更值钱：

  • 系统架构设计
  • 技术选型决策
  • 团队技术管理
  • 业务价值创造

你的目标应该是：让AI帮你写代码，你负责思考和决策。

四、我的亲身经历

作为一个从法学转行做程序员的人，我经历了完整的"学编程→用AI编程→教AI编程"的过程。

2019年：零基础学Python

那时候我还是一个法律硕士，在北京一家科技公司做数据合规。白天处理法律文件，晚上自学Python。

没有AI辅助，全靠啃文档、看视频、做项目。记得有一次，为了搞懂一个Excel自动化的问题，我连续3个晚上查到凌晨2点。

就是在那段时间，我萌生了做python-office的想法——一个让职场人用一行代码实现办公自动化的Python库。

从0到1000 star，花了3年。期间我经历了：

  • 代码被吐槽"太烂"，重构了3次
  • 文档写得不清楚，被用户骂
  • 功能不够完善，star数长期卡在100

但我坚持下来了。因为我自己就是目标用户，我知道职场人需要什么。

2023年：开始用ChatGPT

ChatGPT出来的时候，我正在为python-office写一个复杂的PDF处理功能。这个功能涉及：

  • 读取PDF的文本和表格
  • 提取特定格式的数据
  • 生成新的PDF报告

原本预计需要2周，但用ChatGPT辅助，我只用了4天就完成了。

那一刻我意识到：AI不是来抢饭碗的，是来送工具的。

但我很快也发现：AI能帮我做执行，但做不了决策。

比如有一次，我让AI帮我优化python-office的Excel模块。AI给出了一个方案，代码看起来很漂亮，但运行效率反而下降了30%。

为什么？因为AI不懂python-office的用户场景——他们大多是办公人员，电脑配置不高，需要的是"跑得慢但稳定"，而不是"跑得快但内存占用高"。

这个业务判断，AI做不了，只能人来。

2024年：All in AI编程

2024年初，我做了一个决定：从广州搬到重庆。

很多人不理解：你在广州做得好好的，为什么要去重庆？

我的答案是：我要为40岁退休做准备。

广州的生活成本太高，房租、交通、吃饭，一个月下来存不了多少钱。而重庆的生活成本低很多，同样的收入，生活质量能提升一个档次。

更重要的是，我想把更多时间花在"真正重要"的事情上——不是写代码，而是教别人用AI写代码。

于是我开始专注做AI编程培训，和图灵社区合作推出了《30讲·AI编程训练营》。

在备课的过程中，我发现了一个惊人的事实：会用AI的人，和不会用AI的人，效率差距是10倍。

同样的任务，会用AI的人30分钟搞定，不会用AI的人可能要3小时。

这个差距，不是智商的差距，是工具的差距。

2025年：重新定义程序员

现在的我，每天的时间分配大概是这样：

  • 上午：审核AI生成的课程内容，调整大纲和重点
  • 下午：和学员答疑，解决他们在AI编程中遇到的问题
  • 晚上：研究新的AI工具，测试它们在python-office项目中的应用

我很少写代码了，但python-office的迭代速度反而更快了。

为什么？因为我用AI帮我写代码，我负责：

  • 设计新功能的架构
  • 定义需求的优先级
  • 审核AI生成的代码质量
  • 决定项目的方向

我不是不写代码了，我是升级了——从"代码工人"变成了"AI项目经理"。

这也是我对所有程序员的建议：不要害怕AI，要学会驾驭AI。

五、写在最后

回到开头的问题：2025年，程序员还需要学编程吗？

我的答案是：需要，但学的东西要升级。

  • 不要只学语法和API
  • 要学业务理解、架构设计、代码审查
  • 要学怎么和AI协作
  • 要学怎么定义问题和创造价值

AI是杠杆，不是对手。

会用AI的人，会淘汰不会用AI的人。

但懂业务、懂架构、能创造价值的人，永远不会被淘汰。

🎁 福利时间

想系统学习AI编程？送你一份**《AI编程学习路线图》**：

  • 从0到1的学习路径
  • 每个阶段的学习资源
  • 我的个人学习笔记

👉 点击免费领取

📚 想系统学习AI编程？

《30讲 · AI编程训练营》 —— 从0到1掌握AI编程实战。

另外，大家去给小明的小红书👇账号点点赞吧~！

🧧 领个红包再走呗~

程序员晚枫，专注AI编程培训，法律硕士转行的Python程序员，开源项目 python-office 作者。

🎓 AI 编程实战课程

想系统学习 AI 编程？程序员晚枫的 AI 编程实战课 帮你从零上手！