早上leader说'以后这类工作先用AI试试'，我突然不知道明天该学什么。那些熬夜啃的源码、背的八股文、攒的实战经验，是不是都成了沉没成本？

　　这样的问题， 我们所有猿类都遇到了。。。

　　这种不属于技术危机，而是范式切换后的价值错位感。。。

　　AI把我们的技能价值压缩了，但没有抹掉我们的“认知价值”（PS：并且还增加了）。

　　这句话不是鸡汤，而是产业规律。

　　2025年尾， LLM火3年了，可以确定的是，那些凡是可被明确描述、可被稳定复用、可被数学化表达的工作，

　　都被AI碾压得体无完肤了。

　　这不是我们的失败，而是技术路线改变的必然。

　　但关键问题是：程序员的真正价值从来都不是“把算法写出来”！

　　而是以下维度来解析自己所处的境地：

AI做的是“局部最优”工程师。我们做的是全局约束下的正确工程。

　　AI能写代码，但它不知道你的业务边界、长期演进路径、团队协作模式、线上风险成本、灰度机制、版本回滚策略、SLO、SLA、合规与审计需求…………它能给你更优算法，但不知道它的复杂度是否会导致下游接口雪崩，也不知道它不稳定时带来的后果会不会让法务冲进你的办公室……

……………………

　　所谓“沉没成本”，是你无法复用的东西。你的经验，它摆在那里，恰恰是相反是， 它会变成你使用AI的“加速器”。

　　别人问AI的提示是这样：“帮我优化这个算法。”

　　你问AI的提示会变成：“根据我给出的业务侧约束、流量模型、边界条件、线上稳定性要求、资源限制，生成最优可维护解，同时输出隐含假设与回退方案。。。。”

　　结果差距不会是 10% 。而是维度差异。。。。。。

　　未来写代码的速度不重要。提问题的能力才是核心竞争力。

　　我们真正需要学的不是更多语法，而是“AI协作工程”。

　　未来程序员分三类。

    会写代码但不会用AI： 薪资快速--。 把AI当成更强的StackOverflow ： 能提升效率，但很快遇到瓶颈。 能让AI成为自己的“工程智囊”：此类会变成未来的“1人顶10人”的核心产能。

　　你需要学习的方向其实只有三条线（ 这3者中的任意一个都能让我们杀出重围）： AI辅助编程。

　　系统级抽象能力。

　　产品与业务理解。

　　AI不是在夺走你的价值。AI在夺走的是你不值得花时间的那部分价值。

　　真正被淘汰的不是你积累的经验，而是旧模式下的“执行型程序员”。

　　现在的我们站在一个分叉口： 要么继续把自己定义为“写代码的人”。 要么拥抱工具，把自己升级为“能驱动复杂工程体系的人”。

　　十年经验从未过期。只有旧的职业定位会过期。

　　共勉！