当AI替我“搬砖”，我的价值是什么？
AI时代，优秀程序员应该是如何的？
夜深了，我合上笔记本，却没有一丝困意。屏幕上，cursor刚刚帮我重构了一大段陈年老代码，效率高得让人有点恍惚。突然想起了刚入行时的自己。
那时候，大概是十几年前吧，我们对“优秀程序员”的定义，是具象的，甚至有点“武侠”色彩。
是那个能在漆黑的房间里，仅凭机械键盘的敲击声就能听出代码bug的大神；是那个能把整个JDK源码背下来，面试时对各种API如数家珍的“活字典”；是那个对Vim或Emacs的指令运用得出神入化，双手不离键盘就能完成一切操作的“键盘侠”。我们崇拜代码行数，崇拜解决复杂算法的能力，崇拜那种“人肉编译器”式的精准和高效。我们曾以为，那就是世界的王，一行行代码就是我们攻城略地的武器。
那是一个属于“工匠”的黄金时代。我们痴迷于“术”的精进，坚信“熟能生巧，巧能通神”。
但今天，这一切似乎都在被悄悄地颠覆。
当我只需要用一句自然语言描述“帮我用Go实现一个支持水平扩展的轻量级RPC框架，需要考虑服务发现和熔断机制”，AI就能在几分钟内生成一个看起来像模像样的骨架时；当一个初级程序员借助AI，就能快速定位到一个资深工程师可能需要半小时才能找到的内存泄漏问题时——我们过去引以为傲的那些“硬功夫”，正在以惊人的速度被“商品化”。
AI就像一个天赋异禀、精力无限但毫无创造力的实习生，它能搞定90%的“实现”细节。于是，一个尖锐的问题摆在了我们面前：如果“实现”本身不再是核心壁垒，那么“优秀”的定义，应该是什么？
最近我越来越觉得，新时代的优秀程序员，价值正在从“写代码”这件事，悄悄转移到另外两个字上：**“品味”（Taste）。**
我知道，“品味”这个词听起来很玄，很“文科生”，跟我们这些天天跟0和1打交道的人谈审美，似乎有点不着边际。但我想说的“品味”，恰恰是植根于我们软件工程最泥泞的土壤里，最接地气的东西。它不是玄学，而是一系列硬核能力的有机结合，是AI在短期内难以模仿的、我们人类程序员的“护城河”。
如果非要把它像解剖手术一样拆开来看，这份“品味”至少由这几个部分构成：
**首先，是对“需求”的穿透力。**AI能很好地执行一个明确的需求，但它很少会反问：“真的需要一个新功能吗？我们能不能用更简单的方式，来解决用户同样的问题？”一个有品味的程序员，拿到的不是PRD上冰冷的文字，而是一个活生生、热腾腾的“问题”。他会像侦探一样去追问需求的“第一性原理”，会跟PM（产品经理）争论方案的合理性。我们圈子里总开玩笑说要“祭天”一个PM，其实很多时候，一个有品味的程序员，恰恰是PM最好的“灵魂伴侣”，能把需求翻译成“价值”，而不仅仅是代码。
**其次，是“行业经验”的厚度。**AI的知识广博如海，但缺少在特定场景下“被毒打过”的记忆。一个有品味的金融软件开发者，他知道代码不仅要快，更要对每一分钱的计算保持绝对的敬畏，因为他见过凌晨三点因为一个四舍五入的bug导致对账不平而全员上线的惨状。一个有品味的电商程序员，他对“高并发”的理解，绝不是书本上的名词，而是刻在骨子里的、对“双十一”零点洪峰的肌肉记忆。这些经验，是无数个不眠之夜和线上事故复盘凝结出的血泪教训。AI可以学习案例，但无法形成那种“老中医”式的望闻问切，看到一个技术方案，就能本能地嗅出其中可能存在的风险。
**再者，是“架构”的远见和取舍。**如果说行业经验是“鉴往”，那架构能力就是“知来”。AI可以给你推荐最流行的微服务架构，但它无法判断，对于你这个只有三个人的初创团队，一个优雅的单体应用才是未来一年内效率最高的选择。架构的本质，从来不是技术的堆砌，而是“取舍的艺术”。这背后是对业务终局的判断，对团队成长曲线的预测。一个有品味的架构师，他的设计图纸上，画的不仅仅是方框和线条，更是公司未来两三年的战略地图。这种“战略品味”，是AI冰冷的逻辑计算所无法企及的。
**最后，也是最重要的一点，是“产品能力”的共情。**我们这一代程序员，从用“小霸王”敲代码开始，总有一种错觉，觉得技术是万能的。但最终，所有的技术，都要服务于“人”。一个有品味的程序员，会不自觉地跳出自己的角色，像一个真实用户一样去感受。他会因为一个动画效果不够“丝滑”，而花半天时间去优化。他不再仅仅是“功能的实现者”，而是“体验的创造者”之一。当你的代码开始真正关心使用它的人的喜怒哀乐时，你的品味，就超越了技术本身。
所以你看，需求穿透力、行业经验、架构远见、产品共情……这些东西组合起来，就构成了我所说的“品味”。我们不再是建造金字塔的工匠，搬运每一块巨石；我们更像是那个总设计师，决定金字塔的朝向、结构和最终呈现给世人的姿态。
AI让“实现”的成本无限降低，这恰恰把我们从繁琐的“搬砖”工作中解放出来，去打磨这些更高维度的能力。
那么，问题也随之而来。当这些“品味”变得比写代码本身更重要时，我们未来的学习路径、成长体系，甚至我们的招聘标准，又该发生怎样天翻地覆的变化呢？我们是该继续“卷”算法题，还是应该花更多时间去理解商业，去和真实的用户聊天？团队组织、管理、项目管理可能都需要新的模式，生产力决定生产关系决定了这个行业要巨变？
这或许，是我们每个软件从业者，都无法回避的思考。