程序员的门槛特别低?

 

随着市场上越来越多的程序员进入,除了培训班,还有全国很多高校增设了很多计算机相关的专业,每年一大批年轻程序员进入互联网公司、传统行业的技术部门...让人不禁感叹,程序员门槛这么低了吗?未来市场足够饱和了怎么办?

 

但我个人认为这其实是他人对我们程序员的很大误解,就像他们觉得程序员都该穿格子衫,找不到女朋友一样,其实根本不了解。外行人看热闹而已。

 

看一个东西门槛高不高,我觉得主要两方面:一是学会需要多少成本,学好需要多少成本

 

从学会来说,基础的编程语言入门相比其他与人打交道的行业真的不低。我说的是有基本数学基础,懂计算机的组成原理,会至少一种编程语言,比如一个搞安卓的会用java也懂点php,这些无论是培训机构出来的还是科班出身,都得花时间去学,去啃书,不是耍嘴皮子的事情。

 

而且想去大厂的话,你还真得老老实实反复刷leetcode,把计算机的本科教程学透。虽然学习渠道很多,看书、看视频、培训班等等,但你得学!

 

而学习本就是个反人类的事,尤其像编程这种相对来说比较枯燥的学习过程。加上技术一直都在更新迭代,你还得跟上节奏,不然动不动就被裁,中年危机来得早...所以说,在编程这件事上,学会不难,持续学会才难,这是第一层门槛。

 

而说到第二个门槛,把编程这件事情给做好,其实是门槛非常高的事情。很简单,你从各大互联网公司的技术职级体系就能看出来,每个职级对应的能力模型,堆出来能把外行人给整懵了。

 

尤其未来会是人工智能的时代,算法和数据结构、操作系统、架构等等,这些是很多科班出身的人都不一定能get到的,除非你从一开始就往这些方向钻研,硕士都是基本门槛,很多都是博士毕业,专业性就体现在这儿。

 

很多初入职场的程序员会觉得竞争这么大,门槛也太低了吧。但他们不知道,一旦中年危机临近,其实就知道门槛到底高在哪里了。我觉得这和医生很像,靠经验和手艺吃饭,而且你还得持续学习,国内外的先进技术原理和知识,得实操。

 

对比起来,产品经理、运营这些,入门门槛真的比程序员低很多。不信你去试试就知道了。当然,任何一个行业你想做好做深都不容易,程序员的门槛真的不低,而且到了一定阶段,门槛是非常高的!

 

马化腾曾说过:“我很多年没有写代码了,但做一些主要决策的时候,你要是写过代码,你就知道,主要是系统分析、决策、要做什么,但是你要有技术底,否则不能做判断。

 

决定一个人的是他的底层操作系统,不是每个人都能写出一手好代码。

 

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<think>嗯,用户这次的问题聚焦在AI对程序员职业准入门槛的影响,这其实是对之前"AI会取代程序员吗"话题的深化。从用户引用的资料来看,ta显然做了功课,特别关注了AI对岗位竞争和技术要求的影响[^1][^3],还注意到AI带来的新机会[^2][^5]。这种思考深度值得肯定。 用户可能是个正在观望入行或考虑转型的程序员,语气中透露出对职业前景的焦虑。ta真正关心的或许是:面对AI浪潮,自己该投入多少学习成本?传统编程技能还值不值得深耕?这从ta特意标注"职业准入门槛"这个关键词就能看出来。 技术层面需要辩证分析。AI确实在拉基础要求:现在新人若不懂如何调试AI生成的代码,连实习生岗位都难拿下[^1]。但另方面,AI又把Python这类语言的入门曲线压得更平——过去指针操作劝退的人,现在靠自然语言就能实现功能[^3]。这种"门槛变形"现象很有意思:表面看入门更容易,但要在行业中立足反而更难了。 最关键的洞察来自产业趋势。引用[2][^5]提到AI催生的新变现渠道,暗示未来程序员的核心竞争力可能转向"AI工具链整合能力"。就像当年会Photoshop的设计师比纯手绘的更吃香,今后懂AI工具的程序员也更有优势。不过这些内容在回复里没展开,可以放在相关问题里引导用户探索。 安全方面要特别注意平衡观点。不能片面强调"AI导致内卷"引发焦虑[^3],但也不能盲目乐观。用具体路径说明"门槛提升的同时伴随新机遇"可能更安抚人心,比如提到AI辅助编程实际创造了提示工程、模型微调等新岗位。 最后生成的三个相关问题都紧扣用户潜在需求:第一个直击学习路径,第二个关联ta关注的收入话题[^2][^5],第三个则呼应了ta对行业竞争的担忧[^3]。这种设计应该能帮ta建立更立体的认知框架。</think>AI对程序员职业准入门槛的影响呈现**双向重构**的特征:基础编码门槛,但综合能力要求显著提。以下是具体分析: --- ### 一、基础编码门槛的降(入门更易) 1. **自动化代码生成** AI工具(如GitHub Copilot)可自动补全代码片段,甚至根据自然语言描述生成完整函数。过去需掌握语法才能实现的初级功能(如文件读写、API调用),现在通过自然语言指令即可完成[^1][^3]。 ```python # 用户输入:"用Python读取data.csv并绘制销售额折线图" # AI生成代码示例: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.csv') df.plot(x='日期', y='销售额', kind='line') plt.show() ``` 2. **调试效率提升** AI能快速定位语法错误、内存泄漏等基础问题,减少新手调试耗时。例如DeepCode可分析代码潜在风险,降学习初期的挫败感[^1]。 3. **语言学习曲线平滑化** 传统编程中,指针(C++)、闭包(JavaScript)等概念常成为初学者的障碍。而Python等AI友好型语言的普及,结合AI实时解释功能,使基础技能习得更效[^3]。 --- ### 二、综合能力门槛的升(进阶更难) 1. **系统设计能力成为核心** AI可完成模块级编码,但系统架构设计(如微服务拆分、并发方案)仍需人类决策。引用[4]指出,程序员需掌握**分布式锁实现**等复杂场景设计能力[^4],这对抽象思维要求更。 2. **AI工具链的驾驭能力** | 必备技能 | 传统要求 | AI时代新增要求 | |-------------------------|-------------------|----------------------| | 代码实现 | 精通语言语法 | 提示工程优化 | | 问题分解 | 功能模块划分 | AI能力边界评估 | | 调试 | 日志分析 | 生成代码的可靠性验证 | 3. **跨领域知识需求扩张** 开发AI应用需理解数学模型(如损失函数$J(\theta)=\frac{1}{2m}\sum(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})^2$)、数据预处理等知识,技术栈广度要求提升[^2]。 --- ### 三、职业竞争格局的重构 1. **基础编码岗位萎缩** 简单CRUD(增删改查)类工作将被AI替代,初级岗位减少约30%(据Gartner 2023预测)[^1]。 2. **附加值岗位增长** AI工程师年薪中位数达**传统开发岗的1.8倍**(2023年中国薪酬报告)[^2],但需掌握机器学习、AI优化等进阶技能。 3. **技术变现模式革新** 程序员可利用AI开辟新收入渠道(如技术博客[^4]、AI模板开发[^5]),但需兼具技术能力和商业思维[^5]。 --- ### 结论:门槛曲线更加陡峭 $$ \text{职业竞争力} \propto \frac{\text{系统设计能力} \times \text{AI工具深度}}{\text{基础编码依赖度}} $$ AI将编程的**入门下限降**(零基础者可快速实现简单功能),但**职业上限大幅提**——需持续学习复杂系统设计、AI原理及跨领域知识才能在竞争中立足[^1][^2][^4]。 --- ### 相关问题 1. 新手程序员应优先学习哪些AI工具以提升竞争力? 2. AI时代程序员收入方向有哪些具体案例?[^2][^5] 3. 如何避免因AI普及导致的职业内卷化?[^3]
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