在AI时代，程序员应专注培养哪些关键能力？

在AI时代，程序员该如何提升自己的能力呢？

嘿，大家好，我是人月聊IT，今天咱们来聊聊一个挺有意思的话题。

你有没有注意到，现在在AI辅助编程的环境下，即使使用同样的Gemini或Claude大模型，那些技能水平差不多的程序员，在开发和交付效率上仍然会有很大的差异？这可真让人感到惊讶。

最近，我有个小项目用到了AI和预测技术，团队的正哥居然在不到两周内就把所有功能开发完毕。要是按全力以赴的时间算，可能也就一周。而这个APP很快就会在国外的软件市场上线。如果当初把这个任务交给另一个架构师，估计时间得翻倍；要是交给一个普通的开发人员，前期沟通需求就要花上两周。

这其中的差距，其实就是在AI时代，程序员最应该培养的能力。

经过近一年的观察，我发现随着AI和大模型技术的发展，很多人开始感到焦虑，担心自己的工作会被取代，或者在过度依赖AI后失去独立思考的能力。那么，在这个AI时代，我们该如何提升自己的思维能力呢？

我之前画过一个图，强调在AI时代，个人能力的提升是一个持续的学习、实践和反思的闭环。这个过程包含三个关键环节：洞察力、执行力和反思力。

首先，洞察力是个人成长的基础。

在AI时代，我们得保持对外界事物的强烈好奇心和观察力，这可是提升知识能力的根本。其实，你的核心武器反而是对外部事物的感知能力，只有这样才能获取新信息，有了信息才能更好地与AI进行互动。

其次，执行力是一个完整的问题分析、定义和解决的过程。

在AI时代，我将这个过程分为两个关键步骤：想清楚和做出来。

所谓“想清楚”，不仅仅是对事物的理解，还要深入剖析。正如我在前一个视频中提到的，真正的学习不是死记硬背，而是需要通过逻辑推理和归纳分析进行多层次的理解。只有清晰地定义问题，AI才能更好地执行。至于“做出来”，在AI时代这部分主要由AI来完成，但执行效果往往取决于问题是否定义明确。

最后，反思力是当前最被忽视的一个环节。

很多人过度依赖AI，既不认真审核AI的输出，也不从中学习。这导致提示语越来越简略，对AI输出质量缺乏把关机制。要想实现真正的进步，我们必须对AI的输出进行反思和复盘。

基于上述的思考力和能力模型，我们更容易理解程序员在AI时代能力提升的重点。

1. 洞察力和快速理解用户意图：在AI时代，程序员的开发模式已经从传统的代码开发转变为面向规约的开发。你的核心任务不是简单地写代码，而是能够详细描述需求，形成有效的提示或上下文。因此，你需要快速理解用户的意图，并将其转化为清晰的需求文档。这对程序员来说是一个新挑战，以前的开发多是被动的，现在得主动出击，理解需求。对于一些小项目，程序员的角色就更像是需求或规约定义者，而AI则是实际的编码者。
2. 快速学习能力：在AI时代，快速学习的能力变得尤为重要，AI也可以帮助加速学习。但是很多人并没有形成自己的学习方法，对新领域的学习常常无从下手。比如之前提到的预测软件，涉及到很多基础知识，但正哥只花了20分钟就能跟我沟通清楚，并通过参考资料迅速掌握新知识。这种能力对于理解用户需求至关重要。
3. 复盘和反思的能力：大家想想，同样一个需求，为何你的同事能在AI辅助下30分钟搞定，而你却可能花一上午？也许是因为别人一次性提供了完整的提示，而你则需要反复与AI迭代、纠错。复盘的核心在于向AI学习，提升提问的水平，减少迭代次数。大多数程序员其实不具备一次性定义问题的能力，往往是边做边想，这就导致和AI的沟通不够顺畅。而一次性清晰定义问题的能力正是你在开发中积累的设计能力。因此，提供完整的设计文档，找任何编码人员其实都能做到大同小异。

最后，我想重申一下，近年来随着AI编程的快速发展，那些只能依赖完整需求文档和原型进行开发的程序员，会逐渐被淘汰。未来的AI软件工程将从面向代码的编程转向面向规约的编程，你虽然还是程序员，但你的重心应该是快速理解用户意图，并撰写出清晰的需求文档。