整个春节就两个爆点，一个小哪吒，一个DeepSeek。后者，对我们生活的影响会更为深远。今天不想用故事吐槽的形式写了，直白的说下我的感受吧。
从年后上班开始，就一直在使用DeepSeek，也私有部署了R1版本的1.5B、7B和14B，但相对于满血版，这些还是输在了能力上，不过还是有它们的用武之地。
用户使用AI的门槛变低了，大家都在用，方方面面的在用。AI写代码，写软件设计文档，画图，写产品文档，画流程图，写论文，写工作中各种文档，等等。真是遍地开花。
那作为一个程序员，对我们有哪些冲击，我们又需要做何改变呢？

1. 编程技能的重心转移

• 从写代码到写提示词

  • 核心技能转变为用自然语言描述需求，要求清晰的逻辑表达和业务理解能力
  • 示例：生成快速排序算法只需输入"请生成支持降序排列且处理空值的快速排序算法"

• 从调试代码到调试AI

  • 需要识别并修正AI的误解（如将"登录失败"误判为"服务器宕机"）
  • 通过精准提示词校准AI输出

• 从技术深度到技术广度

  • 需掌握跨领域知识（产品设计/用户体验/数据分析）以配合AI协作

2. 工作内容的重新定义

• 需求分析与架构设计成为核心

  • 重点转向为AI提供高质量输入（如描述"设计高并发电商系统包含用户/订单/支付模块"）

• 代码审查的升级

  • 检查重点转向业务契合度与潜在性能问题，而非具体实现细节

• AI生成代码的优化与维护

  • 消除冗余代码（如减少AI可能生成的30%冗余代码量）
  • 维护代码库与业务需求的同步

3. 职业发展的新方向

• 提示词工程师

  • 研究精准描述复杂逻辑的提示词（如用最少词汇描述电商促销规则）

• AI训练师与调优师

  • 通过标注数据训练垂直领域模型（如医疗/金融等特殊行业）

• 技术顾问与解决方案专家

  • 提供基于AI的企业级解决方案（如用DeepSeek+低代码平台构建ERP系统）

4. 行业生态的重塑

• 初级程序员门槛提高

  • 基础编码能力要求转化为综合素质要求（沟通/业务理解/提示词编写）

• 开源社区的变革

  • 开源项目转向提示词模板共享（如GitHub出现prompt-for-blockchain等仓库）

• 教育与培训的转型

  • 培训机构开设《提示词工程》《AI协作开发》等新课纲

5. 程序员的价值重构

• 从"代码生产者"到"问题解决者"

  • 价值体现在复杂问题拆解能力（如将模糊需求转化为可执行的AI指令）

• 创造力与批判性思维的提升

  • 需识别AI的潜在错误（如发现AI生成的金融系统存在并发漏洞）

• 技术伦理与责任感的增强

  • 需审查AI代码的伦理问题（如算法歧视或数据隐私风险）

6. 潜在的挑战与危机

• 职业焦虑与技能断层

  • 一个大胆预测，到2030年60%基础编码岗位将转型为AI协作岗

• AI生成代码的可靠性问题

  • 企业需建立AI代码审核机制（如金融系统强制人工复核关键模块）

• 技术垄断与行业洗牌

  • 可能出现"提示词专利"等新型技术壁垒

总结：当DeepSeek成为现实，程序员将经历从"造轮子"到"驯服AI"的转变。核心竞争力将转向：

• 业务需求的精准翻译能力
• AI生成代码的缺陷洞察力
• 人机协同的系统设计思维
  未来的编程，是与机器共享智慧的艺术。