2026 年，你还应该学习编程吗？
答案并不像我曾经相信的那样明显。
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现在，记住那个关于 84% 的开发人员正在使用 AI 的统计数据？这是非常重要的一个后续信息。
Stack Overflow 发现，46% 的开发人员积极不信任 AI 生成的代码，而从一年前的 31% 增长。只有 3% 的人说他们对 AI 生成的代码"高度信任"，"几乎正确，但不太完全"——这使得调试比以前更耗时，而不是更少。
我是 84% 的开发人员之一，正在使用 AI，但也属于 46% 积极不信任 AI 生成代码的那部分人。
1、工作如何变化
那么让我向你展示我现在不再编写代码的工作实际上是什么样子的。
从三个阶段思考软件工作：
- 编码之前：我们在构建什么，以及为什么？有哪些约束——延迟、成本和隐私？什么可能会出错？谁是利益相关者，以及他们为什么关心这些？
- 编码阶段：构建和测试什么？
- 编码之后：这是从部署到监控再到合规再到事件响应以及与所有利益相关者沟通的一切。进行生产系统决策所需的所有东西。
AI 压缩了编码阶段，但并没有神奇地在此之前和之后删除它。它实际上使工作比以前有更多的关注，而不是它们以前那样。
这第一部分真的很重要。你需要对正在构建的内容以及为什么有清晰的了解，以便 AI 能够成功。我确实认为这解释了仍然存在的 AI 怀疑论者的原因。
2、劳工统计局的数据怎么说
让我们先从就业市场开始。
美国劳工统计局显示"计算机程序员"职位在两年内下降了约 27%，并且到 2034 年预计将再下降 6%。而那些职位基本上是平的。而美国劳工统计局实际上预测软件开发者职位到 2034 年将增长 15%。这是平均所有职业增长速度的五倍。
所有这一切都发生在 AI 使用不断增长的同时。Stack Overflow 的 2025 年开发者调查发现 84% 的开发人员正在使用或计划使用 AI 工具。而来自 Pragmatic Summit 的全新数据——500 名顶级工程师的聚会——显示 AI 需求甚至更高了。93% 的开发人员现在使用 AI 工具，每周平均节省四个小时。AI 编写的代码从 2025 年第一季度的 22% 跃升到 2026 年 2 月的 27%。仅仅一个季度的巨大变化。
所以，数据讲述的比标题所暗示的更复杂的故事。
"程序员"职位正在消亡，但"软件开发者"职位仅下降了 0.3%。这基本上是平的。而美国劳工统计局实际上预测软件开发者职位到 2034 年将增长 15%。这是平均所有职业增长速度的五倍。
这两类之间的区别是什么？
3、程序员与开发人员的区别
"程序员"历来负责将规范转换为语法。他们会采纳需求并将其转换为可以运行的代码。这实际上一直是 AI 擅长的工作目标——在 ChatGPT 之前很久就朝着自动化方向发展。
"开发者"和"工程师"职位涉及设计决策、可靠性、权衡分析、跨职能沟通以及事件响应。所有生产系统都需要这些东西。
"程序员"职位正在消亡，但"软件开发者"职位仅下降了 0.3%。这基本上是平的。
4、如何在 2026 年学习编程
所以，如果你正在观看这种思维，"我为什么要花多年时间学习某种东西，而 AI 已经可以做了？"，那是一个公平的反应。但在数据告诉我们市场正在发生相反的事情时，这种思维在 2026 年是危险的。
我们可以将其分解为三个步骤：
4.1 基础知识。选择一门语言并真正掌握它
选择一门语言并真正掌握它。Python 或 JavaScript 是不错的起点。理解数据结构、API、身份验证基础以及数据库如何工作。编写单元测试和集成测试。练习阅读不熟悉的代码并解释它的作用。这是在仅用于解释概念并测试你的理解——不要将你的学习外包给 AI 的时间使用 AI 仅生成概念。
一旦你学习了一段时间，问问自己一些问题：我能阅读代码并理解它在做什么吗？我能调试失败的测试吗？我能否推理数据流和失败情况？如果能回答"是"，请进入第二步。
4.2 有效地与 AI 协作
学习在具有约束和清晰定义的情况下构建提示词。
这是"有效地与 AI 协作"层。学习使用约束和完成定义构建结构化提示词。使用 AI 生成测试，然后对其进行批判性审核。编写 AI 输出的评估检查。将代码审查作为一项主要技能。练习小而专注的 PR，而不是大规模变更。为非技术人员撰写清晰的技术规格和设计文档。向非技术人员解释技术决策——和你的妈妈一起练习。培养一种事件响应思维模式：当系统崩溃时，你如何分诊、确定优先级和修复它们？
一旦你确信可以使用 AI 加速而不牺牲正确性，你可以进入第三步。
4.3 人工参与
学会判断、问责和战略。
这是人类层，你开始练习专业层面的判断。
考虑一下诸如性能与成本、一致性与可用性、安全与合规之类的事情的权衡。撰写清晰的技术规格和设计文档。理解系统——数据库、网络、并发和故障模式。你无法调试无法读取的生产事故日志、堆栈跟踪或数据库查询。你无法做出良好的架构决策，如果你不理解系统。
你的目标应该是从端到端地拥有一个产品，从需求到生产。只有这样，你才能在 AI 面前保持竞争力。
而现在，你可能会问自己，"但如果 AI 在 2-3 年内变得好得多，学习所有这些还有什么意义？"
5、所以，编程死了吗？
你可能听说过最近某个版本的"编程已死"的说法。也许是 NVIDIA 的 CEO 说没人再需要编程了。或者也许是 Anthropic 的 CEO 预测 AI 将在 6 个月内编写 90% 的代码（这实际上是一年前的事情）。
但正如 François Chollet——Keras 的创造者，所指出的那样，"软件工程已经自 2023 年初以来一直在持续消亡。"COBOL 的类英语语法旨在让管理者完全绕过开发者。但现实中，对理解系统的人的需求并没有消失，实际上是增长了。
每一个主要抽象——编译器、高级语言、面向对象编程——都被提议为让软件工程师过时的东西。但现实中，对理解系统的人的需求并没有消失，实际上是增长了。
所以你不太晚，也不要让说 AI 的倡导者让你泄气。
原文链接：Should You Still Learn to Code in 2026?
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