在AI编程狂潮中，程序员的未来到底在何方？看看Claude Opus 4.5和阿里Qoder的最新动态吧！

最近我看到Claude Code推出了最新版本Claude Opus 4.5，这款工具的编程能力真是让人惊叹。Vercel的首席技术官Malte Ubl在一周内用它完成了一个原本需要一年才能搞定的复杂项目。更厉害的是，很多从来没接触过编程的小伙伴也用它成功开发了他们的第一个软件。同时，DeepSeek公司也在准备推出DeepSeek v4模型，它的AI编程能力据说已经超越了GPT和Claude。

与此同时，阿里也更新了他们的Qoder，推出了Quest 1.0智能体。这个智能体可以完全自我运作，从理解需求到交付代码，整个流程都不需要人工干预，真是让不会写代码的朋友们也能轻松开发应用。

（阿里Qoder上线了自我学习与快速进化的智能体Quest 1.0）

随着AI技术的不断更新，尤其是AI编程的飞速进展，各种讨论声音也开始在技术圈里蔓延，大家都在说“程序员可能会被取代”。这让不少程序员感到紧张，因为AI已经开始深入到软件开发的每一个环节，从自动补全到生成完整的函数，这让许多程序员心里不禁一紧：我的工作会被AI抢走吗？

那么，程序员真的会被淘汰吗？

程序员不会消失

根据我对各种AI编程工具的使用经验来看，程序员不会被完全取代，但那些重复性的工作肯定会被替代，前后端的界限也在逐渐模糊，大家更倾向于全栈开发。就像一年前百度的CEO李彦宏提到的“随着AI的迅猛发展，未来将不会再有‘程序员’这种职业”当时引发了不少讨论，但一年后我们发现，程序员依然存在。不过，现在那些低端、重复性、简单的工作确实可以被AI替代，程序员的角色更像是“AI指挥官”和“代码组装师”。

为什么这么说？

现在市面上有不少AI辅助编程工具，像是ideal、cursor、VS Code等，它们在理解和编程上都很厉害。不过，归根结底，这些工具还是得靠人来操作，哪怕是再简单的指令，也需要人工输入。结合我自己使用AI编程的经验，可以总结出以下几点，说明程序员并不会被淘汰：

AI需要正确的提示词

无论是通过网页对话生成代码的AI，还是集成到开发工具中的插件，都离不开人的参与。专业人士得提供“准确的提示词”和反馈，这直接影响到AI生成代码的“正确性”。如果提示词不准确，生成的代码就可能出现问题。虽然网上有人宣称只需一个指令就能生成网站或应用，但仔细一看，往往只是一些简单的功能，比如普通网页、单页应用或简单的后台管理系统等。对于像电商平台或企业管理系统这样复杂的生产系统，尤其是涉及到老旧系统和多代码库时，加上权限等因素，AI往往无法完全理解所有代码。这时，程序员就得把需求转化为AI能理解的提示词，确保生成的程序能满足功能需求。我曾看到某个开发者使用JoyCode开发补库存时的提示词：

请参考 com.jdwl.wms.inventory.count.CountTaskController#drawGuidedCountTask 方法，在 com.jdwl.wms.inventory.transfer.ReplenishTaskController 类中开发一个类似的方法，方法命名为 drawGuidedReplenishTask，方法注释为认领引导式补货任务，其中资源码@MenuPermission中的codes值配置与 com.jdwl.wms.inventory.transfer.ReplenishTaskController#drawTask 中的@MenuPermission配置一致。有以下信息输入：
1、ReplenishTaskController 类中新定义 drawGuidedReplenishTask 方法的入参类定义名字为 GuidedReplenishDrawRequest ，返回值定义为 Result ，其中 GuidedReplenishDrawResponse 也是新定义的类
2、GuidedReplenishDrawRequest 中有一个属性字段，定义为 taskNo，类型为String
3、GuidedReplenishDrawResponse 中定义的字段分别为 orderNo、taskNo、taskType、taskStatus，其中 orderNo、taskNo 定义为String类型，taskType、taskStatus 定义为 Integer 类型
4、在 drawGuidedReplenishTask 里面，最终会调用 com.jdwl.wms.inventory.interfaces.transfer.task.ReplenishTaskAppService 中的 drawGuidedReplenishTask 方法，其中 ReplenishTaskAppService中的drawGuidedReplenishTask 目前没有，需要新增开发，这个方法的入参类 定义为 GuidedReplenishDrawDto ，返回值类型为 Result ，其中 GuidedReplenishDrawResult 也是新定义的类
5、GuidedReplenishDrawDto 中的字段定义与 GuidedReplenishDrawRequest 一致
6、GuidedReplenishDrawResult 中的字段定义与 GuidedReplenishDrawResponse 一致
7、在 com.jdwl.wms.inventory.transfer.mapper.ReplenishMapper 中定义相应的方法，实现 GuidedReplenishDrawRequest 到 GuidedReplenishDrawDto的转换，以及 GuidedReplenishDrawResult 到 GuidedReplenishDrawResponse 的转换，可其他代码风格
8、请先实现以上内容，ReplenishTaskAppService中的drawGuidedReplenishTask 方法的具体实现，稍后我会再次给输入信息

以及AI运行的截图

你是否发现提示词的复杂性？

你可能会发现，这些提示词的复杂程度并不是普通人能随便写出来的，显然还是得靠程序员来编写。如果让不了解需求和代码逻辑的人来提供提示词，生成的程序就很难和原有代码对接，也就无法完成预期的功能开发（当然，未来可能会有其他解决方案来应对这些复杂的提示词）。

需要人工配置规则与检查修改

在使用AI进行编程时，如果没有相关的规划或模板，比如公司的编码规范，AI生成的代码可能会变得杂乱无章，命名、逻辑可能与原来的程序不一致，甚至可能重复出现相同的功能。就拿Cursor、Trae等AI编程工具来说，通常都需要配置一定的编程规则。这些规则的制定和修改工作，还是得由专业程序员来负责。即便是新推出的Claude Skills规范，看似简单，但背后也需要专业人才来处理，让普通不懂技术的人来编写和修改，确实有一定难度。

生成结果的不确定性与人工反馈

我发现用AI工具的时候，即使是同样的提示，生成的代码也各有不同。这就意味着AI的输出结果并不总是可靠的，得有“专业人士”来进行审核和校正。只有在他们反馈后，AI才能进行修改和优化，直到最终结果正确为止。

AI不懂真实的业务场景

虽然AI能快速分析信息并整理数据，只要你给出提示，它就能迅速生成与你的想法相似的结果，但如果想要完全一致，那就得详细描述你的想法。毕竟，现实中的业务环境往往复杂多变，需求细腻。在实际开发中，把模糊的需求转化为清晰的技术方案，并判断代码的安全性和可扩展性，这些都需要人类的经验和创造力，而这正是AI的短板。就像当初计算器并没有取代数学家，AI编程工具最终也会成为程序员的“超级助手”。

结果的责任归属问题

AI可以协助编码、修改文档、排除故障、起草方案和整理信息，但在需求取舍、系统边界、风险评估、跨团队沟通、线上决策以及为结果负责这些方面，它还是无法替代人类。就像阿里Qoder的新版本提到的，AI可以覆盖需求理解到上线的整个过程，但如果上线后出现问题，责任在谁？是AI吗？正如之前提到的，AI生成的结果存在不确定性，越复杂的任务成功率越低，大约只有66%（根据Anthropic的《经济指数》第四期）。因此，技术团队的任务不应是让每个人都去写提示词，而是要把校验机制产品化：规范输入、约束输出、保证结果可以回滚，及时发现错误。所谓的“提示词是新代码”的说法，其实很难经得起实践的考验。软件系统的复杂性、业务逻辑的独特性，以及长期维护的需求，使得完全依赖AI来生成可维护、可靠的企业级系统并不现实。

AI带来的不是“取代”，而是“重组”

现在的AI能力是通过抓取和吸收现有知识形成的智能，利用类神经元的方式处理信息，从而根据输入生成输出。AI确实在改变编程的方式，打开主流的代码编辑器，AI助手已经成为标配。它们能够实时分析上下文，生成代码、给出建议，甚至根据注释生成功能模块，但这些仍然需要开发者密切关注AI的执行过程，并且需要人来审查内容、手动修正错误。正如Qoder的负责人丁宇所说：“AI编程经历了从代码补全到结对编程的演变，但本质上它仍是一种工具思维，即‘AI做一步，人确认一步’。”

经过深入使用AI工具后，我真心觉得它带来了超级便利。它能把我们原本的技能（比如查资料、学习编程、写代码等）提升到更高的水平。例如，我虽然不懂React，但我可以让AI迅速构建一个React前端网站。不过，通过我的审查，发现它生成的代码还是有不少缺陷，最终还得我去反馈，甚至需要手动调整。

结语

程序员可真是一群充满创造力的技术人才！从一开始的那行代码，到如今各种炫酷的图形界面操作系统、丰富多彩的手机应用，还有那些让人爱不释手的游戏，程序员的工作可不仅仅是写代码哦，他们还是技术的探索者和创新的先锋。在软件开发的每一个环节，程序员都扮演着重要角色，从需求分析、系统设计、到代码的编写以及测试调试，真的是无所不包。说实话，AI即便再厉害，这种创造性和解决问题的能力也还是难以复制的。

不过，面对AI时代的到来，程序员们可不能自满哦！应该主动去拥抱AI，利用AI让我们的工作更轻松，成为这个智能工具的“指挥官”和“组装大师”。