“需求 AI 一把梭”已经是不少新人入职的常态。

打开 IDE 第一件事不是看需求文档，而是把任务原封不动甩给 Cursor、Claude，等代码生成完直接交差。

短期看效率确实高，老板满意、需求按时上线。

但很多同学心里都犯嘀咕：自己到底学到了什么？这种活儿换谁都能干，万一公司要砍人，第一刀会不会就落自己头上？

尤其是被划到 AI 组、纯做 AI 应用的同学，焦虑感会被放大十倍，业务一点不懂，技术全靠模型，个人价值约等于零。

今天分享 编程导航 里一位同学的困惑：26 届双非硕入职中厂，每天都是 AI 跑代码，感觉没有个人价值体现，内心很焦虑，一起看看导师给到的建议，相信对你有帮助。

鱼友问题

我是 26 届双非本硕，秋招拿到 offer，目前在提前实习。

进组面的是 Java，前期也参与过一部分业务开发，后来部门要大力发展 AI，我就被划到了 AI 小组，跟着 Leader 做 AI 相关的内容，比如知识库、MCP、Skills 等的管理，后续也基本不会接触组里业务了。

最让我害怕的是：现在做的这些活儿，可以说 100% 的代码都是 AI 生成的，基本上一行没手写过。

虽然能理解公司的策略，但我经常觉得心里发虚，长此以往，业务比不过组里其他同事，技术上也是个“提示词工程师”，公司又给所有人开了模型权限，我做的这些事，随便换一个人都能做。

万一后续公司裁员，我真的很担心被裁的那个就是我。

感受不到成长，看不到进步，对未来很担忧。虽然大家都在说 AI 是红利期，但说实话，心里就是没底。希望鱼皮哥能帮我解解惑，谢谢~

导师回答

现在这个时代，不用担心手写代码的能力退化了，绝大多数公司都会允许利用 AI 生成代码的，而且 AI 编程会越来越普及、能力越来越强，程序员的职责重心已经改变了。

AI 这个赛道大致分三层：最底下是模型层（训练大模型、做后训练、做对齐），一般是大厂算法岗在干。

中间是 Infra 层（GPU 调度、推理优化、向量数据库、Agent 框架），有点门槛，和传统后端有重叠。

最上面是应用层（知识库、MCP、Skills、Agent 编排），也就是你现在做的事。

应用层确实门槛低，但不等于“没护城河”，护城河来自于你对业务的理解，以及把 AI 工程化落地的能力。

举个例子，同样做一个业务的智能客服，只会调 API 的人两小时能搭一个 Demo，真正懂业务的人能想到怎么处理“用户改签和退票的边界”、“OTA 多供应商库存一致性”、“凌晨值班 Agent 的回退兜底”，这才是 AI 时代公司需要的人才。

所以重点提升的是自己的 工程能力、积累做项目的经验，驾驭 AI。未来的事儿谁说的准呢？至少在目前这个阶段是要做这个事情。

不要因为太遥远的未来而焦虑，做好眼下的事情，紧跟时代就足够了。你本来就比组内同事入职晚，业务不如他们也是正常的，为什么要因此焦虑？没必要做无谓的对比。

平时多关注新技术，多看像我和一些程序员、AI 编程博主的分享，绝对比大多数职场老油条进步要快了，没啥好担心的。