AI 之后，一个从没用过 Git 的人也能上线功能。那我这块写了二十年的招牌，还剩什么？——这个问题是我被 AI 逼出来的。
本系列第 2/5 篇：程序员眼中的人心。
我第一次被人问住
去年有个产品同事找我，说他想让系统多做一件事。我说这个得开发排期，两周。他说不用，我自己跟 AI 聊了半小时，代码都跑通了。
我当时的第一反应不是惊叹，是有点慌。
那面招牌我挂了二十多年：会写、会调、会带人。现在它开始不作数了。
门槛塌了，剩下什么
事情很快变得更清楚。AI 会写代码之后，程序员的核心门槛从"会不会写"变成了"说不说得清"。
你得能把一件模糊的事拆成因果：哪一步先做，做完如果出错怎么判，出错回哪一步。这个能力人人都有，只是不叫"编程"。
于是问题来了：门槛平权了，剩下的差异在哪？
我给自己的答案是三个词：原语、因果、边界。
写作也一样。《黑客与画家》里有句话我一直记着：编程和写作的本质是一样的，都是把想法变成一件可交付的东西。好文章拼的从来不是遣词造句，是思维的秩序。门槛塌的是遣词造句那一层，秩序那一层没塌。
专业人士还剩下什么
一、知道原语的区别。
普通人说"如果不对就重试"，程序员问的是：重试几次？失败之后是回到第一步还是跳过？if 和 switch 摆的位置不同，整段逻辑的形状就不同。会说话不等于看得清结构。
二、看得见系统边界。
AI 很会把一个函数写得很漂亮。它不会主动告诉你，这里其实该拆成两个服务；这里并发一开就死锁；这里的数据删不干净。这些是人跟真实世界打过交道才有的直觉。
三、认得代价。
一行代码跑得通，和它在凌晨三点不炸，是两件事。这份对后果的敏感，是二十年交学费买来的，AI 学不来——它没有为后果负责过。
我要学的东西变了
所以这二十年经验没有作废，只是贬值的方式变了。
以前值钱的是"我写得出来"。现在值钱的是"我知道该写什么、什么时候不该写、写了会付什么代价"。
这对我是件难事。我得从"手艺人"变成"设计判断的人"。前者练手，后者练判断。练手的路径是熟练，练判断的路径是——承认自己会错，并且频繁地承认。
今天可以试的一件事
找一件你这周做过的事，用 AI 重做一遍，但这次你只出判断，不出代码。
先写三句：这件事真正的因果是什么；如果错了回哪一步；最贵的后果是什么。然后让 AI 按你的判断去写。
做完你会发现，你那三句话比代码值钱。
（下一篇讲一件更要紧的事：既然代码只能往前跑，为什么我们记住的过去，却一天比一天不靠谱。）
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