AI Coding入门篇

前言

在最近两年，有一句话被反复提起：

未来 10 年，程序员不会被 AI 取代，只会被“会用 AI 的程序员”取代

但现实是：

AI 工具装了一堆
Copilot、ChatGPT、Cursor 都用过
却只停留在：
👉 “帮我写个方法”
👉 “帮我改个 Bug”

一旦被问到：

AI Coding 到底在干什么？
它为什么能写代码？
它和搜索、模板生成有什么本质区别？

很多人回答不上来。

这一篇，我们不背名词，
不从“大模型原理”开始，
而是从 “AI 是怎么一步步写出代码的” 开始，
把 AI Coding 的底层逻辑彻底讲清楚。

一、如果没有 AI，程序员是怎么写代码的？

先把“人类写代码”的流程想清楚。

1. 传统编码的真实流程

以一个最普通的需求为例：

写一个下单接口

你的真实行为是：

理解业务（参数、规则、异常）

想好整体结构

查文档 / 搜历史代码

写 Controller

写 Service

写 DAO

调试、修 Bug

👉 本质是：
“用经验 + 记忆 + 搜索”完成代码拼装

2. 这个流程的最大瓶颈是什么？

不是你不会写。

而是：

上下文切换成本极高

大量重复模式

注意力被消耗在“低价值细节”

👉 写代码慢，更多是“想 + 查 + 对齐”慢

二、AI Coding 的本质到底是什么？

很多人以为 AI Coding 是“自动写代码”，其实不是。

1. 一句话解释 AI Coding 的本质

👉 AI Coding = 基于上下文的“代码预测引擎”

它做的只有一件事：

在当前上下文下，预测“最可能出现的下一段代码”

不是理解业务
不是有意识
而是：
极其强大的模式匹配

2.AI 不是在“思考”，而是在“补全”

你写下：

public User createUser(CreateUserRequest req) {

AI 做的事情是：

看方法名

看参数名

看当前项目风格

看你前面写过什么

然后预测：

👉 下一步你“最可能”会写什么

这和 IDE 的代码补全是同一类事情，
只是 AI 的上下文窗口更大、模式更多。

三、为什么 AI 能写出“看起来很懂业务”的代码？

这是很多人最困惑的点。

1. AI 并不懂你的业务

AI 不知道你们公司做什么
不知道你的数据库长什么样
也不知道你线上流量有多大

它只是发现：

“当程序员写到这里，通常会这样写”

2. AI 的能力来源只有一个

👉 海量高质量代码语料

包括：

GitHub 开源项目

技术博客

框架源码

单测、注释、文档

它学到的不是“业务”，
而是：

MVC 长什么样

Service 怎么拆

异常一般怎么抛

日志一般怎么打

四、AI Coding 工具是怎么“接管”你编码流程的？

以目前最常见的三类工具为例。

1. Copilot：代码级补全

特点：

深度集成 IDE

基于当前文件预测下一段代码

适合场景：

写 CRUD

写 DTO / VO

写模板化代码

👉 减少手部劳动

2. ChatGPT：逻辑级生成

特点：

擅长从“自然语言 → 代码结构”

适合从 0 到 1

适合场景：

设计接口

写算法

重构逻辑

👉 减少思考成本

3. Cursor / Windsurf：上下文级重构

特点：

能理解整个项目

支持跨文件修改

适合场景：

批量重构

架构调整

老代码改造

👉 减少认知负担

五、为什么 AI Coding 对“有经验的程序员”更友好？

这是一个反直觉但真实的结论。

1. AI 输出 ≠ 正确答案

AI 给你的只是：

👉 “概率最高的方案”

而不是：

最安全

最优性能

最符合你业务的

2. 真正决定质量的是谁？

是你。

你需要判断：

这段代码有没有坑？

并发安全吗？

有没有隐藏性能问题？

是否符合现有架构？

👉 AI 是放大器，不是替代品

六、AI Coding 的 6 个常见“翻车点”

这是新手最容易踩的雷。

盲信 AI 生成的代码

不给上下文就让 AI 写复杂逻辑

把安全 / 金融 / 资金代码完全交给 AI

不写测试，直接上线

让 AI 决定架构

不 review 直接 copy

👉 AI 最大的风险不是写错，而是“写得太像对的”

七、AI Coding 的正确打开方式（实战思路）

一个成熟程序员的使用方式是：

1. 让 AI 干“体力活”

DTO / BO

校验代码

单测模板

日志、异常

2. 人类负责“决策层”

架构设计

数据一致性

边界条件

性能与安全

👉 人做判断，AI 做执行

八、AI Coding 会不会取代程序员？

答案很明确：

不会，但会淘汰一大批人。

淘汰的是：

只会照着写

不理解系统本质

不会设计、不敢决策

留下的是：

懂业务

懂架构

会用 AI 提升产出的人

九、一个现实可行的 AI Coding 成长路径

给后端 / Java 程序员的建议路径：

用 AI 写模板代码

用 AI 改 Bug

用 AI 重构模块

用 AI 辅助设计方案

最终：用 AI 放大个人产出

总结

这一篇，你只要真正理解 5 点：

AI Coding 本质是“代码预测”

AI 不懂业务，只懂模式

上下文决定 AI 质量

人的判断比 AI 更重要

会用 AI 的程序员，效率是指数级提升

未来的编程，不是 “人 vs AI”，
而是：

会不会用 AI，决定你写代码的速度上限。