作者作为10年Android开发工程师，通过体验Copilot等AI工具带来的"氛围编程"工作方式，意识到AI正在快速改变编程行业。AI虽不能完全替代程序员，但能处理大部分实现工作。因此，作者决定从技术转向产品方向，形成"人负责判断、取舍和责任，AI负责实现、验证和加速"的新型工作分工，从"把代码写好"转向"把事情想明白"。
在转行之前，我是码农，也叫程序媛。做android app开发的，在一家美国小银行的上海研发中心做了十年。因为App 只在美国上线，又是金融业务，安全优先级极高，所以技术栈非常传统也非常规范：完全遵循 Google Guideline，原生代码，用 Google 官方服务，几乎不碰任何灰色或激进的技术方案。
这两年，公司开始推进 AI 辅助编程。开发工具里直接集成了 Copilot，接入了各大 AI 公司的 Agent。所以我也用上了后来被称为Vibe Coding（氛围编程）的工作方式。遇到 bug，不再一行行去定位，而是直接把问题描述给 Agent：它会分析代码、指出问题、给出修改方案，直接改好代码。我只需要点击应用，运行，看问题有没有解决，没有解决，就继续补充描述，再来一轮。只要问题描述得足够清楚、上下文给得足够完整，大部分事情 AI 都能帮我处理掉。
还有个同事，自己一行代码都没写，完全靠“指挥”AI，最后上线了一个功能完整的微信小程序。
我突然意识到，AI 也许暂时还不能替代大多数程序员，但它进化得太快了。
等我成长为一个成熟的产品经理时，它很可能已经足够帮我把“想做的事情”直接变成“能用的产品”。
这也是我下定决心转向产品方向的重要原因之一。
当写代码本身不再稀缺，真正稀缺的，是把事情讲清楚、把风险想透、为结果负责的能力。
从这个角度看，氛围编程并不是一场单纯的技术升级，而是一种工作分工的重新划线：
人负责判断、取舍和责任
AI 负责实现、验证和加速
所以我决定，从“把代码写好”，转向“把事情想明白”。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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