探讨 AI 时代程序员的核心价值与业务边界

2026 年 11 月 5 日 09:06，掘金发布文章《AI Coding 中，人在做什么？》，围绕 AI 编程场景下开发者还剩哪些工作展开讨论。文章指出，当 AI 能读代码、改功能、补测试，甚至根据报错连续尝试修复时，一个具体问题浮现：如果代码主要由 AI 编写，开发者的工作还剩下什么。

文章的论证方式是考察一次真实的开发过程，认为输入需求和生成代码之间，仍有许多需要人作出判断的地方；代码生成得越快，这些判断越影响最终结果。文章以取消订单为例列出一连串待确认的业务规则：哪些订单可以取消、支付后能不能取消、取消是否需要退款、库存什么时候释放、重复点击如何处理、调用外部系统失败后订单应该停留在哪个状态。文章称 AI 可以帮助列出这些问题，也可以根据已有代码推测答案，但推测需要确认，尤其是在涉及业务规则和利益取舍的时候。

文章同时指出两类容易被忽视的情况。一是用户真正需要的往往只是“提交取消申请”，实际取消仍要审核；如果一开始就让 AI 实现立即取消，代码写得越完整，返工范围可能越大。二是项目已有统一分页入口时，若不提供这一背景，AI 可能写出另一套分页逻辑，单看能运行，放进项目却增加维护成本。文章还提到，当文档与代码实现的规则不一致时，需要有人确认哪一个代表当前业务；这也推动开发者把过去藏在脑子里的经验写下来，变成可查阅、可更新的资料，才能被同事和 AI 稳定使用。

对于 AI 的连续改动——修复一个问题之后整理附近代码、增加接口之后再抽出公共组件——文章的看法是，这些修改可能各有理由，但每增加一处改动，也会扩大理解、审查和验证的范围。文中以“只是修复金额展示的小数位问题”却遭 AI“顺手”扩大改动的情形，点出开发者需要把握的关键路径与业务边界，并据此把人的工作定位为明确值得实现的需求、提供项目背景、找到可信来源、处理资料冲突以及独立验证结果。