Q56｜10X程序员：如何构建“可迁移”的核心竞争力？
常扬
作者介绍：常扬，复旦 AI 博士，某知名 AI 公司产品研发总监
Q：AI 框架、模型快速更迭，程序员如何构建“可迁移”的核心竞争力？
常扬：“AI 会写代码”是既定事实，意味着程序员真正的杠杆不再是手撕编程语言的速度，而是能否让 AI 替你完成可机械化的 80%，把精力集中到 20% 的黄金地带，是作为 10X 效率程序员要重点关注的。
首先要把 AI 模型当成合作伙伴，而不只是高级自动补全：每一次需求拆分、接口设计、方法、性能，都先以清晰的规范与约束喂给模型，再对生成结果做审阅。人主导规则和审核，AI 负责实现，这不仅压缩“写对代码”的成本，也让你的注意力沉到“写什么、为什么这样写”上，加重思考在工作中的占比。
其次，是驾驭超大规模的系统复杂性，权衡条件极多，人在这个部分长期来看也会比 AI 做得更好。软件一旦跨越单机与功能模块，挑战就从“写得对”变成“稳定性”。稳定靠的是抽象边界、演化策略和可靠设计。换句话说，你在做的是微服务、事件流、多模型推理之间的架构设计，而 AI 只是在每个局部做执行。当故障链、流量峰值、线上反馈同时拉扯系统，真正难以被替代的，是洞察耦合点、定位问题的能力。
最后，是让代码转化为可量化的业务价值。无论模型多先进，终点都不是“跑起来”，而是实现商业价值，获取营收或者降本增效。这要求程序员把收益、成本指标嵌进技术决策：功能上线后看运营数字，校准 ROI，再反向调整软件、流程与优先级。把技术工作对齐到业务，对齐到营收和利润，决定了你工作的价值。
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1. AI技术对程序员的影响：AI的出现改变了程序员的工作方式，程序员需要将注意力集中在“写什么、为什么这样写”上，而不再是手撕编程语言的速度。 2. AI模型作为合作伙伴：程序员需要将AI模型视为合作伙伴，通过清晰的规范与约束喂给模型，再对生成结果进行审阅，以压缩“写对代码”的成本。 3. 驾驭超大规模的系统复杂性：程序员需要权衡条件极多的系统复杂性，挑战不再是“写得对”，而是“稳定性”，需要洞察耦合点、定位问题的能力。 4. 代码转化为可量化的业务价值：程序员需要将技术工作对齐到业务，对齐到营收和利润，以实现商业价值，获取营收或者降本增效。
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