最近有个有趣的现象让我思考了很久：当AI编程工具越来越普及，当非专业人士也能通过自然语言生成代码时，那些有着十几年经验的老程序员们，他们的价值非但没有降低，反而在持续上升。这听起来像是个悖论，不是吗？
记得上周和一个创业公司的CTO聊天，他说现在招人特别有意思——刚毕业的学生能用ChatGPT快速产出代码，但真正能把握系统架构、理解业务复杂性的，还是那些有十年以上经验的资深工程师。这让我想起经济学家熊彼特说的「创造性破坏」——新技术不会简单地替代旧技能，而是会重新定义什么才是真正重要的能力。
在Vibe Coding的世界里，情况变得更加明显。当我实践氛围编程时发现，写提示词、定义接口规范这些看似简单的工作，背后需要的恰恰是深厚的工程经验。就像搭积木，小孩子和大人都能搭，但建筑师搭出来的就是不一样。为什么？因为建筑师懂得结构力学，知道什么样的组合最稳固，什么样的设计最优雅。
我观察过很多团队使用AI编程工具的情况。新手往往陷入「提示词炼金术」的陷阱——不停地调整提示词，指望AI能 magically 产出完美的代码。而有经验的开发者呢？他们会从系统层面思考：这个功能在整个架构中的位置是什么？它需要遵循哪些设计原则？未来的扩展性如何保证？
这里有个很实际的例子。某金融科技公司在重构他们的交易系统时，让两组人分别尝试：一组是刚学会使用AI编程工具的实习生，另一组是有着丰富金融系统开发经验的资深工程师。结果很有意思——实习生组产出的代码量是资深组的3倍，但资深组设计的系统在可维护性、安全性和性能上都完胜。为什么？因为资深工程师懂得金融系统的特殊要求：交易的一致性、数据的准确性、系统的容错能力，这些都不是简单的代码生成能够解决的。
在我看来，Vibe Coding实际上把编程分成了两个层次：表层是代码的生成，底层是意图的定义和系统的设计。而经验丰富的开发者，他们的价值正在从「写代码」转向「定义意图」和「设计系统」。这就像从工匠变成了建筑师——工匠的技能很重要，但建筑师的视野和判断力更为关键。
有个比喻我觉得很贴切：AI编程工具就像是给了每个人一支神奇的画笔，但画什么、怎么构图、用什么色彩，这些艺术层面的决策仍然需要画家的专业素养。在软件开发的语境下，这种专业素养就是多年的工程经验、对业务的理解、对系统设计的直觉。
更值得思考的是，随着Vibe Coding理念的深入，我们正在见证软件开发范式的根本性转变。代码本身变得越来越「临时」，而意图描述、接口规范、设计原则这些抽象的概念正在成为软件开发的核心资产。在这个转变中，经验丰富的开发者拥有的正是定义这些核心资产的能力。
所以，下次当你看到又一个「AI将取代程序员」的标题时，不妨换个角度思考：也许AI不是在取代程序员，而是在重新定义什么才是优秀的程序员。就像汽车没有取代司机，而是让驾驶技能以新的形式延续一样。
你认为在AI编程时代，什么才是开发者最应该培养的核心能力？是学习最新的AI工具，还是夯实传统的软件工程基础？也许答案比我们想象的要复杂得多。