AI与代码品味：当机器开始“创作”，我们程序员的价值还剩多少？

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一条评论

作者：技术老金

引子：从一个“能跑就行”的AI代码片段说起

上周，团队里一个刚毕业的小伙子，兴奋地向我展示他用AI写的代码。

“老大，你看，我只用一句话描述需求，它几秒钟就生成了这段Python脚本，功能完美实现，直接能用！”

我凑过去看。确实，代码跑起来毫无问题，功能也符合预期。但我的眉头，却不由自主地皱了起来。

变量名是随意的temp_list, data_result；一个本可以用几行代码清晰表达的逻辑，却被AI用一个复杂的嵌套循环来实现；更别提它为了“炫技”而引入的一个冷门第三方库，给整个项目平添了不必要的依赖。

我问他：“如果下周，这个功能的逻辑要扩展一倍，你有多大把握，能不重构就改好这段代码？”

小伙子愣住了，没说话。

这，就是我们今天面临的最现实的场景。AI能写出“能用”的代码，但它有“品味”吗？当“实现功能”这件事本身变得越来越廉价，我们程序员的真正价值，到底还剩下多少？

第一部分：到底什么是“代码品味”？——超越“对错”的程序员内功

在讨论AI之前，我们必须先给“代码品味”这个看似玄学的词，下一个清晰的定义。

它不是教科书上的“对”与“错”，而是资深开发者在无数次权衡与取舍后，沉淀下来的一种内功。它至少包含四个层次：

简约之美 (Simplicity)： 好代码，像一篇好散文，形散而神不散。它追求的不是代码行数越少越好，而是用最直白、最没有认知负担的逻辑去解决问题。一个有品味的程序员，会抵制所有“炫技”的冲动，让代码本身就能“解释”自己。
一致性之美 (Consistency)： 从命名风格（驼峰还是下划线？）、代码结构（模块如何划分？），到设计模式的选择，在整个项目中都保持高度统一。这种一致性，带来的是一种“秩序感”，它能让团队协作的成本降到最低。
远见之美 (Foresight)： 菜鸟写代码，考虑的是“现在”；而高手写代码，脑子里想的是“未来”。一个有品味的设计，会为未来的功能扩展、需求变更，提前留好“接口”和“余地”。这样的代码，是有“弹性”的，经得起时间的考验。
权衡之美 (Trade-offs)： 技术世界里，没有银弹，处处都是权衡。是在这里牺牲一点可读性，换取极致的性能？还是为了快速上线，暂时放弃一部分架构的优雅？有品味的代码，背后一定有一个有品味的决策者，他基于对业务、对场景、对团队的深刻理解，做出了在当下最合适的“取舍”。

第二部分：AI目前能做什么？——一个不知疲倦的“实现者”，而非一个有远见的“设计师”

现在我们再来看AI。

平心而论，今天的AI代码工具，是一个完美的“战术执行者”。它在以下方面，已经远超绝大多数人类：

生成样板代码： 你想写个Web服务器、连个数据库？它瞬间就能给你一个完整的框架。
实现标准算法： 排序、查找、图像处理……这些有标准答案的领域，是它的绝对强项。
翻译与重构： 把一段Python代码转成Go，或者把一堆“面条代码”重构成函数，它做得又快又好。
编写单元测试： 它是你最不知疲倦的测试工程师，能为你的代码生成各种边界条件的测试用例。

但它的局限，也恰恰在此。AI是一个顶级的“实现者”，但不是一个有远见的“设计师”。

它缺乏对整个系统、整个业务的“全局视野”。它能告诉你“如何实现”，但不能告诉你“为何要这样实现”。它能通过学习海量代码，去模仿“品味”，但它无法真正“拥有”品味，因为它不理解代码背后，那一次次关于业务、关于未来的艰难“权衡”。

第三部分：当AI负责“实现”，我们的新价值在哪里？

那么，当繁重的“实现”工作被AI大量接管后，我们的价值究竟体现在哪里？

答案是：从“编码者”(Coder)，全面进化为“品味官”(Curator)与“架构师”(Architect)。

我们的核心价值，将聚焦于四件AI无法胜任的事情上：

价值一：问题定义者 (Problem Definer)。 AI需要清晰的指令才能工作。而我们的首要价值，就是将来自产品经理、来自市场的模糊业务需求，精准地“翻译”和“定义”成清晰、可执行、有合理边界的技术问题。这是从0到1的创造，是AI无法涉足的起点。
价值二：架构决策者 (Architect)。 在微服务、单体、Serverless等无数技术选型中，在各种设计模式和框架的利弊中，做出最符合公司当下利益和未来发展的权衡与决策。这考验的，是我们对技术广度、深度、以及对商业的理解力。
价值三：代码品味官 (Code Curator)。 我们将成为AI生成代码的“最终审核人”和“艺术加工者”。我们未来的核心工作，可能不再是逐行编写，而是对AI提交的“代码草稿”，进行深度的Code Review，为其注入我们前面所说的“简约、一致、远见、权衡”的品味，为代码注入“灵魂”。
价值四：系统思考者 (System Thinker)。 当一个Bug的出现，不是因为某一行代码写错，而是因为两个服务之间的交互协议没定义好，或是因为缓存策略与数据库的事务隔离级别产生了冲突……这种需要理解整个系统才能定位和解决的复杂问题，是AI的绝对盲区，却是我们资深开发者的核心价值所在。

延伸阅读
在本文中，我们深入探讨了当AI负责“实现”时，我们程序员应该如何通过提升“代码品味”来放大自身价值。
如果你对这个话题意犹未尽，希望从更多维度进行思考，我推荐你继续阅读以下两篇文章，它们将共同构成我们应对AI挑战的完整图景：
   《AI代码生成：是解放生产力的“银弹”，还是架构师的“新噩梦”？》
       这篇文章更侧重于AI代码生成技术本身的“双面性”，深入分析了它带来的具体优势、潜在风险以及我们应该如何建立正确的预期。
   《当AI能生成“正确”的代码，我们这些35岁+的老程序员，到底“贵”在哪？》
      如果说“品味”是我们应对AI的“术”，那么这篇文章探讨的，则是更底层的“道”——我们的核心竞争力“经验”，在新的时代背景下，究竟是应该被继承，还是被重构。