《当代码不再稀缺：程序员真正稀缺的是判断力》

学习了

为什么文章的标题前面会多出 ###. 还是 md 格式渲染有问题

很深刻的思考

@liangc230323 这个主题的设计就是这样，其实我还挺喜欢这个的，就一直没改

好文点赞

赞同博主，比如 AI 造成了人才断档，新人没办法从头到尾的培养学习。

我感觉就是人类兜底，无论再怎么智能，仍然需要那一小撮人能不依赖 ai 来进行开发和维护的兜底，角色再扩大一点，不限于程序员这个角色，那就是判断力的兜底。所谓兜底，就是在某种层面能够接近或超越 ai ，力大砖飞这个层面肯定是不行了。

判断力是个通用技能吧，只要是人都稀缺

我也写了一篇类似的公众号，强调的也是判断力和品味。https://mp.weixin.qq.com/s/gUPeywG2ZGSqmwPqNuK7zQ

标题一眼 ai

作为程序员，你会思考：


什么是判断力？


判断力的来源是什么？

OP 做的事情都是我向往和感兴趣的。

学习了，感谢

好文

感觉很久之前看过“线上故障应急处理：4 年多 on call 经验总结”那篇文章
但是已经忘了从那个渠道看到了
今天在这还能刷到作者

很诚恳的好文，留个赞

感谢分享，你的文章文风读起来很舒服。

@wetalk 嘿嘿，我原来自己写的标题是这个 《关于 AI 时代下程序员的价值：一些可能会过期的个人思考》
然后 claude code 和 codex 评审我博客的时候，强烈要求换标题。。。我没坚持住，我觉得这个新的标题可能酷炫点。
另外，AI 疯狂建议我删内容，说写的有点散，影响阅读体验。我实在是不想删，好不容易写的，都是回忆。
最后，我只是拿 AI 把错别字和病句都改了。
现在想，我要不要把标题改回来。。。

写得很好，比读 AI 文舒服多了，期待后续更新。👍

想起了刚毕业的时候，老大带我熬夜发布的日子。

去年看过大佬的《线上故障应急处理》写得真不错。

@swananan 大佬，拜读完了，能否转到我的个人公众号，会标注转载来源

最近几年读到的 AI 文章太多了，像这样有人味文章已经很少见了

写的很棒 很久没有这样读完一篇文章了👍🏻

OP 引用大佬的发言：
> Jon Gjengset: How do you convince yourself you are building the right thing in the right way, and that it runs correctly?

这种人具备人生四阶求导能力（convince > runs right > in right way > the right thing)，一般人根本实现不了哇

的确，让我想起了纳瓦尔宝典中的一句话：当下的年轻人不是不够努力，而是缺少判断力。

所以这句话用在不同的领域，依然合适。

感谢分享

本来以为这又是一篇贩卖焦虑的营销号垃圾（标题确实很像），捏着鼻子点进去看的。
但读下来发现，这其实是一篇客观中肯，有思想的优质文章。如今已经很少能看到这种发自内心的深刻讨论了。

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不过作为一个常年混迹于自由软件社区的编程爱好者，我对于所谓的 agentic coding 持杜绝态度。
除了私下进行的用于试探 LLM 能力边界的实验性工作，我无意将其用于任何实际的软件开发。

这一点不同于 OP 。或许过段时间我也会写篇博客来讨论一下自己的感受。

老生常谈的观点，得比 ai 更懂才能掌控 vibe coding 的项目，而判断力来自于经验，陷入死循环

没有手写代码的经验，哪来的判断力的提升？

也许你真的是手敲，但可能你自己阅读太多 AI 输出被同化了。不管是文章组织还是遣词用句，还是信息密度，我觉得和 AI 文章没明显区别。不认同评论区的溢美之词。

感谢分享，很深刻的思考

有点长

@wetalk ai 看多了吧，我觉得这标题挺中规中矩的

好文

@jacketma 确实很难，特别是我在写这篇博客的时候，也一直感觉写的有点磕磕绊绊的。
但对我个人而言，能够主动意识到这些问题的存在，并且在每一次实践中，都去练习，总归会有一些成长。

感谢 op 分享。好文，学习！

‘分别是如何相信你做的事情是正确的，如果确保以正确的方式去做这件事情，以及最后如何确保事情是按照正确的方式运行。’ ------ 这个可以总结成：
1.做对的事情
2.把事情做对
3.怎么保证自己死后这个事情还在进行

@kneo 其实如果把这篇文章的主旨交给 Claude code 来写，肯定会写的比我更流畅，甚至删掉很多冗余的部分，信息量和阅读体验也可能会上一个台阶。

不过，AI 写的东西，终究没有我个人的经历和情感在，自己动手写，更多的都是自己当年的回忆，这也是写博客的主要快乐来源。

好文，感谢分享

从不说安全词？ 这个安全词是我理解的那个吗

写得不错 读完了

太长了，看了一半，接着快速浏览了下，到一大半时，关了。感觉你是个半吊子工程师。
正如当年我看《黑客与画家》一样，那个作者也是个半吊子程序员。个人感觉。

AI 带来了老登的春天

学习了👍，另外很喜欢这个主题色，红色点缀+选中变红

别的不说，你自己起的标题比 AI 写的好，AI 写的这个太标准化了，单看这标题真觉得是 AI slop

@raylax7 本站就有。https://www.v2ex.com/t/1126452

@swananan #4 这种风格可以，很多时候从视觉上并不能看出谁是大标题，谁是小标题。

好文章

只要是手写的我一律点赞！

跟很多大佬的看法一致

比起“判断力”我觉得“品味”会不会更精确

@archxm 没毛病，和很多大佬比，我确实是半吊子。不过，我更蛋疼的是，我大概知道怎么慢慢积累和成长，只不过我不太确定，积累的东西，在未来 AI 高速发展的情况下，是否还有用。这也是我硬着头皮写这篇文章的原因。

@cccn 存在这种问题，所以我搞了侧边栏，方便导航

@xyooyx 我一开始也是准备用 “品味” 的，但是考虑到三个问题拆解的核心，都是 how to convince ，所以我最后还是用了“判断力”。

以后顾的都是决策者了，起码中上层级别的 code 是这样，因为实现已经有 AI 来完成了。
再往下非专业场景就是个人助手，不需要 App ，纯和设备自然语言交流就能实现任意功能。
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说个题外话（，我第一次觉得程序员职业危机是智能手机普及，
更多人接触到电子计算设备会大幅增加群众对这方面知识了解间接增加非常多程序员。
实际上并没有，从人性和资本市场需要考虑都没有发生，毕竟普及就意味着要放低门槛。
大部分人还是不理解：为什么我复制了快捷方式到 u 盘在其他电脑上不能运行或者压缩文件是什么。
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我觉得学技术还是有必要的，但就是技术和钱强相关这道门槛被拉高了。。

展开一下要是真的谈，挣钱，我觉得这是一场资本引来的革命。
高精尖技术这下会被强垄断在那些大企业上面，
所以不止程序员会被干爆倒是。
以后想赚钱都给靠洞察人性了，找人性的弱点，再折腾出对应的骗钱方法。。

判断力？哪个行业都稀缺啊，执行力，判断力，专注力。有这三个干啥不成，甚至人情世故都不是重要的。

写的挺好的，我想判断力的养成和文章里说的“缄默知识”，都是人之所为人的锚点。目前的 AI 只有文字和少量的世界知识能学习，应该还不能感受那种现场问题排查的氛围的，我想目前程序员的竞争力在哪呢？
行业 know how,品味。还有呢，我也不知道了

我记得在 TED 上好像看到过类似的演讲

@swananan #54 我逐渐意识到，真正的抉择往往发生在“哪个更适合”，而不是“哪个最正确”。这其中包含了无法被完全理性化的主体判断。由于 AI 基于 next token prediction 的生成机制，如果一味追求所谓的“最优解”，很容易陷入不断扩展可能性的无限优化循环，最终失去行动。

判断力是要靠写代码喂出来的。普通人哪里有那么神，直接在纸上写算法一遍就出来的？

所以说写代码不重要的，其实都是忽略了自己当初是如何学习写代码的。就算你们是搞算法的，难道从头到尾都是在纸上搞的，和老早在 mainframe 上，琢磨一个月，写一个小时，递交一遍就对？那算你们牛。

@xyooyx #60 design skills 横行加速了品味同质化，独特品味就愈发弥足珍贵

op 有没有想过，职业的产生，依赖当时环境的生产力和生产关系，每当生产力变化，对应的生产关系也是会变化的，变化会催生新的组织结构变化，催生新的职业，所以 AI 的出现以及后续迭代，将会导致现有的生产关系发生变化。

IT 产品基础流程：需求产生-产品设计定型-研发/测试-交付
传统流程下 IT 职业：运营/销售/产品/开发/测试
AI 流程下的 IT 职业：运营/销售/AI 全职业栈(产品/研发/测试)或 AI 产品(产品)+AI 技术全栈(研发/测试)

AI 的出现，会合并原来多个职业，如果产品设计的越标准，则 AI 越容易直接从产品原型一步到位生成代码和测试用例，尤其是简单的 CURD 业务，所以 AI 的发展，我觉得将会催生：AI 全职业栈(有产品能力+较强的技术架构能力)/AI 产品(依赖 AI 高效输出标准化产品)和 AI 技术全栈(较强技术架构能力)

AI 现在还在迭代，很多行业还在探索阶段，在没有形成完整工业化落地方案前，传统职业还能拿 AI 提效继续生存，AI 工业化落地后，对产品能力强和技术架构+经验能力强的人来说是一件好事，但对只会拿 AI CURD 的程序员来说，则是致命的。

哈，我最近也有类似的想法，判断力、审美、销售能力（广义的）将是下一个十年内决定一个创作者影响力或收益的决定性因素，代码很快就会完全交给 AI 来写了。程序员在当前的节点，优势是有一定的领域知识，但是领域知识的壁垒比代码能力小的多。鉴于代码能力壁垒已经被 AI 打破，任何一个有一定学习能力的人，经过短期学习后，完全可以用 AI 工具来开发产品。

感谢 op, 很喜欢看这种人味重的文章, 像纪录片一样, 也学到了一些东西