對不起，出Bug了！

對程序員來說，那些年的"生存標配"你一定不陌生：查Bug必翻Stack Overflow，寫重復代碼全靠Ctrl+C/V，調試兼容問題能熬到凌晨三點。

但現在，這屆程序員的日常早已變了天，AI編程工具成了新"戰友"，10分鐘生成訂單系統狀態機、一鍵完成跨端部署都不再是神話。

1024程序員節來臨之際，我們和三位來自不同領域的開發者聊了聊。

他們中有深耕前端的大廠工程師，有堅守金融科技的全棧老兵，也有扎根智能硬件的嵌入式專家，聽他們講講，和AI工具共處的日子里，到底是"被替代的焦慮"多，還是"如虎添翼的爽快"多？

陳默（5年前端開發）：AI是"不會累的實習生"，幫我把3天坑活縮成1分鐘

在互聯網大廠做了5年前端的陳默，最頭疼的莫過于微信生態的適配工作。

"以前寫微信小程序支付接口，光是兼容不同機型、適配各個微信版本的坑，就得踩整整3天。"他說起IDE里的騰訊云CodeBuddy插件，語氣里滿是慶幸，"現在我先讓它生成基礎框架，內置的微信生態專屬模板連加密參數配置都弄好了，直接省掉大半功夫。"

AI的高效在電商活動頁開發中更明顯。上周要做一個帶倒計時和優惠券彈窗的Vue組件，陳默沒像往常一樣翻組件庫，而是直接用自然語言跟CodeBuddy描述需求。"1分鐘就拿到了可運行的代碼，剩下的時間我全用來優化交互細節，比如彈窗彈出的動畫節奏、倒計時結束后的跳轉邏輯。"

不過陳默坦言，剛用AI時也有"飯碗焦慮"。"怕自己的工作被AI替代，畢竟基礎CRUD、重復樣式代碼這些活兒，它做得又快又規范。"但用了半年后他徹底放下心來："AI更像個不會累的實習生，把繁瑣的基礎工作扛了，我能專注于業務邏輯設計。當然它也會犯'想當然'的錯，上周生成的優惠券計算邏輯沒考慮滿減疊加，最后還是靠我多年的業務經驗兜底。"

林溪（8年全棧開發）：金融系統90%工作被AI自動化，7天周期縮至2天

金融科技領域對系統安全性、穩定性的要求近乎苛刻，這讓全棧開發者林溪的工作一直充滿"流程感"，以前從后端接口開發到前端可視化，至少要走5個審批和開發流程，一套信貸審批系統做下來得7天。但現在，騰訊云CodeBuddy全套件讓他實現了"全流程自動化"。

林溪翻出工作記錄給我們看："我在CodeBuddy的IDE形態里輸入'信貸審批系統，需包含用戶資質核驗、額度計算、審批記錄存儲功能'，它直接生成了完整代碼倉庫，數據庫配置、接口文檔、前端可視化頁面一套配齊。接著用CLI工具生成運維腳本，一鍵部署到云函數，整個周期從7天壓縮到2天。"

作為團隊里的技術骨干，林溪對AI的定位很清醒："金融系統的核心是風險控制，AI能處理90%的標準化工作，但關鍵決策必須是人來做。比如風控模型的參數權重，百度文心Code能提供參考方案，但最終要結合監管要求和歷史數據調整，這不是AI能獨立完成的。"

這種變化也體現在團隊考核上。"以前比誰代碼寫得快、bug少，現在考核的是'能不能用好AI解決復雜業務問題'。畢竟代碼寫得再快，不如能借助工具把系統穩定性、安全性提上去更有價值。"

張磊（10年嵌入式開發）：AI在硬件領域"水土不服"，但能幫我少熬40%通宵

和前端、全棧領域不同，智能硬件的嵌入式開發里，AI還沒那么"萬能"。

有10年經驗的張磊直言："軟硬結合的場景太特殊，很多代碼要適配定制化設備，AI目前還存在'水土不服'的問題。"

他舉了個例子，鴻蒙系統的硬件驅動開發中，CodeArts能生成基礎框架，但適配特定傳感器的調試代碼，還是得靠他一點點試。"每個硬件的參數、兼容性都不一樣，AI沒有實際調試經驗，沒法精準覆蓋。"但即便如此，AI帶來的效率提升依然明顯："以前排查兼容性問題要熬通宵，現在AI能幫我定位到具體函數，調試時間縮短40%。"

作為團隊里的老大哥，張磊見過不少年輕實習生的"AI依賴癥"，"只會復制AI生成的代碼，問他邏輯原理根本講不清，這樣肯定站不住腳。"

在他看來，AI是工具，但不能替代人的核心價值："真正不可替代的是'技術判斷力'，知道什么時候用AI提效，比如生成基礎框架、排查常規bug，什么時候該親手打磨，這才是程序員的立身之本。"

AI不是對手，是讓專業更閃光的"放大鏡"

從陳默的"實習生戰友"，到林溪的"全流程助手"，再到張磊的"調試輔助器"，三位開發者的故事其實指向了同一個答案：AI從來不是來替代程序員的，而是來解放程序員的。

它把程序員從重復繁瑣的基礎工作中抽離出來，讓大家有更多精力專注于業務邏輯、核心技術、用戶體驗這些"高價值領域"。就像張磊說的，真正的核心競爭力，從來不是"寫代碼的速度"，而是"解決問題的能力"。

1024程序員節，祝每一位開發者都能在AI時代，找到自己的獨特價值，讓技術更有力量，愿世界無Bug～

條漫來源丨新華網（ID：newsxinhua）

文字內容丨獵霸編輯部