大模型时代，后端程序员如何避免被AI卷死？

我是王中阳，专注帮程序员升职加薪。

最近后台收到很多留言：“AI都能写代码了，咱们后端是不是要失业了？” 说实话，去年我也慌过。当看到AI能够快速生成代码，甚至某些简单的代码任务完成得比牛马程序员还要出色时，内心的焦虑感油然而生。但后来我通过深入研究和实践发现，这波AI浪潮里藏着巨大的升职加薪机会。今天说点大实话，教你怎么把AI变成涨薪工具。

先泼盆冷水：这3类程序员真的危险了

只会CRUD的API搬运工

在传统的后端开发中，有一类程序员主要负责创建、读取、更新和删除（CRUD）操作，他们就像API的搬运工，将数据从数据库搬运到前端展示。然而，现在的AI技术已经能够轻松应对这类工作。例如，用DeepSeek - V3生成个用户管理模块，比实习生写得还规范。这是因为AI可以根据预设的规则和模板，快速生成标准化的代码，而且不会出现人为的疏忽和错误。这类程序员如果不寻求改变，很容易被AI取代，因为他们的工作缺乏创造性和深度，只是简单的重复劳动。

Ctrl + C/V专业户

有些程序员习惯了在GitHub等代码托管平台上寻找现成的代码，然后通过复制粘贴（Ctrl + C/V）的方式完成自己的项目。再加上Cursor等工具的自动补全功能，让他们的开发过程变得更加依赖外部代码。但在AI时代，这种工作方式就显得效率低下了。AI干这事比你快10倍，它可以瞬间从海量的代码库中筛选出合适的代码片段，并且根据具体需求进行优化和调整。这类程序员如果不提升自己的代码编写能力和创新思维，很可能会在竞争中被淘汰。

拒绝学新技术的躺平党

技术是不断发展和进步的，后端开发领域也不例外。然而，有些程序员却拒绝学习新技术，死守着旧有的框架和技术栈。比如我学员里那些死守SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架的，今年已经有被裁的了。随着大模型时代的到来，新的技术和框架层出不穷，如深度学习框架、云原生技术等。如果程序员不能及时跟上技术的发展步伐，就会逐渐失去竞争力，无法满足企业对新技术的需求，最终面临被淘汰的风险。

但别慌！重点说说咱们该怎么反击

第一招：把AI变成你的代码帮手
在大模型时代，我们要转变思维，不要跟AI抢拧螺丝的活，要学会让它给你打下手。

让AI写重复代码

在后端开发中，有很多工作是重复性的，比如生成Swagger文档。Swagger文档是用于描述和规范RESTful API的工具，它可以帮助开发者更好地理解和使用API。传统的方式是手动编写Swagger文档，这不仅耗时耗力，而且容易出错。而现在，我们可以使用/imagine等工具让AI来生成Swagger文档，效率直接翻倍。AI可以根据代码的结构和注释，自动生成规范的Swagger文档，大大节省了开发时间。

让AI背黑锅

代码出bug是后端开发中常见的问题。当出现bug时，我们可以先甩锅给AI生成的代码。这并不是说要逃避责任，而是利用AI来进行初步的排查和分析。然后，我们可以秀一手Arthas热修复操作。Arthas是一款开源的Java诊断工具，它可以在不重启应用的情况下对代码进行热修复。通过这种方式，我们可以快速解决问题，同时也展示了自己的技术能力。

让AI当陪练

在学习和提升技术的过程中，刷题是必不可少的环节。我们可以用LeetCode AI助手刷题，专攻动态规划这些硬骨头。动态规划是算法设计中的一种重要方法，它可以解决很多复杂的问题，但学习起来也比较困难。LeetCode AI助手可以提供解题思路、代码示例和详细的解释，帮助我们更好地理解和掌握动态规划算法。通过与AI的互动和练习，我们可以不断提高自己的算法水平。

最近的AI辅助开发SOP

在实际的开发过程中，我们可以采用一套AI辅助开发的标准操作流程（SOP）。首先，用ChatGPT梳理业务流程图。ChatGPT具有强大的自然语言处理能力，它可以根据需求文档和业务描述，生成清晰的业务流程图，帮助我们更好地理解业务逻辑。然后，拿DeepSeek R1生成领域模型初稿。领域模型是对业务领域的抽象和建模，它可以帮助我们更好地设计和开发系统。最后，自己专注搞分布式事务和缓存穿透方案。分布式事务和缓存穿透是后端开发中的难点问题，需要我们深入研究和解决。通过这种分工合作的方式，我们可以提高开发效率，同时也能保证代码的质量。

第二招：在AI的盲区建立起自己的优势

虽然AI在很多方面都表现出色，但它也有自己的盲区。我们可以在这些盲区建立起自己的优势。

给老板画大饼

在企业中，技术方案不仅要具有技术可行性，还要能够为企业带来实际的价值。这就需要我们把技术方案包装成降本增效的故事，向老板展示技术方案的商业价值。例如，我们可以通过分析数据和案例，说明采用新的技术方案可以降低企业的运营成本、提高生产效率、增加市场竞争力等。AI虽然可以生成技术方案，但它很难理解企业的商业需求和战略目标，因此在这方面我们具有天然的优势。

背事故黑锅

线上系统出现故障是不可避免的，当出现问题时，我们需要能够半夜爬起来回滚代码。这不仅需要我们具备扎实的技术功底，还需要我们有责任心和敬业精神。AI无法承担这种责任和压力，它只能按照预设的规则进行处理。因此，在处理线上事故方面，我们的经验和能力是AI无法替代的。

和产品经理撕逼

在项目开发过程中，产品经理和程序员之间经常会出现需求不一致的情况。这时，我们可以用UML时序图证明需求不合理。UML时序图是一种用于描述对象之间交互顺序的图形化工具，它可以清晰地展示系统的运行流程和数据流向。通过UML时序图，我们可以向产品经理解释为什么某些需求在技术上是不可行的，或者会带来哪些风险和问题。AI虽然可以生成UML图，但它无法理解需求的背景和业务逻辑，因此在与产品经理沟通和协调方面，我们的沟通能力和业务理解能力是AI无法替代的。

重点修炼这些AI替代不了的硬技能

除了上述软技能外，我们还需要重点修炼一些AI替代不了的硬技能。

性能调优玄学

性能调优是后端开发中的一项重要技能，它涉及到从JVM垃圾回收机制到Redis热点Key探测等多个方面。JVM垃圾回收机制是Java虚拟机中的一项重要功能，它可以自动回收不再使用的内存，提高系统的性能和稳定性。Redis热点Key探测可以帮助我们及时发现和处理Redis中的热点数据，避免出现性能瓶颈。最新玩法是给大模型推理服务做性能优化，时薪能到3000 +。大模型推理服务需要处理大量的数据和复杂的计算，对性能要求非常高。通过对大模型推理服务进行性能优化，我们可以提高服务的响应速度和吞吐量，满足用户的需求。

架构设计权谋

架构设计是后端开发中的核心技能，它决定了系统的整体结构和性能。我们要学会用DDD（领域驱动设计）领域建模抢话语权。DDD是一种以业务领域为核心的设计方法，它可以帮助我们更好地理解业务需求，设计出高内聚、低耦合的系统架构。掌握Service Mesh这些云原生武器。Service Mesh是一种用于管理微服务通信的基础设施，它可以提供服务发现、负载均衡、流量控制等功能，提高微服务系统的可靠性和可维护性。通过掌握这些架构设计技能，我们可以在团队中发挥更大的作用，提升自己的职业价值。

第三招：用AI包装你的技术影响力

在大模型时代，我们不仅要具备扎实的技术能力，还要学会用AI包装自己的技术影响力，让自己的价值得到更好的体现。

送你三个马上能用的涨薪话术

面试时说：“我主导的AI代码审查系统降低事故率40%”。在面试中，我们可以通过具体的数据和案例来展示自己的技术能力和工作成果。AI代码审查系统可以自动检查代码中的潜在问题和漏洞，提高代码的质量和安全性。通过降低事故率，我们可以为企业节省大量的成本和时间，这是企业非常看重的能力。

述职时说：“通过大模型辅助设计，需求交付周期缩短60%”。在述职报告中，我们可以强调自己如何利用大模型技术提高工作效率和项目质量。大模型辅助设计可以帮助我们快速生成设计方案和代码框架，减少人工设计和开发的时间。通过缩短需求交付周期，我们可以为企业更快地推出产品和服务，提高企业的市场竞争力。

要资源时说：“建议采购AutoDev平台，预计提升团队人效30%”。在向领导申请资源时，我们可以通过分析和预测来展示资源的价值和作用。AutoDev平台是一种自动化开发平台，它可以集成各种开发工具和技术，实现开发过程的自动化和智能化。通过提升团队人效，我们可以为企业创造更多的价值和利润。

未来3年的学习路线图

为了在大模型时代保持竞争力，我们需要制定一个长期的学习计划。以下是未来3年的学习路线图：

今年必须掌握的

LangChain玩转Agent开发：LangChain是一个用于开发大模型应用的Python库，它可以帮助我们构建各种智能应用，如聊天机器人、智能助手等。Agent开发是LangChain中的一个重要功能，它可以让我们创建具有自主决策能力的智能代理。

Postman的AI协作功能：Postman是一款常用的API开发和测试工具，它提供了丰富的功能和插件。最近，Postman推出了AI协作功能，它可以帮助团队成员更好地协作和沟通，提高开发效率。
K8s调度优化（AI服务特别吃资源）：Kubernetes（K8s）是一种开源的容器编排系统，它可以帮助我们管理和部署容器化应用。AI服务通常需要大量的计算资源和存储资源，因此对K8s的调度优化非常重要。通过优化K8s的调度策略，我们可以提高AI服务的性能和稳定性。

明年要布局的

大模型微调实战：大模型微调是指在预训练模型的基础上，根据具体的任务和数据进行微调，以提高模型的性能和效果。现在学大模型微调实战就是第一批吃螃蟹的，因为随着大模型技术的不断发展，越来越多的企业和项目需要进行大模型微调。

RAG增强检索（解决AI幻觉问题的神器）：RAG（Retrieval - Augmented Generation）增强检索是一种结合检索和生成的技术，它可以解决AI幻觉问题。AI幻觉是指AI生成的内容与事实不符或存在错误的情况。通过RAG增强检索，我们可以从外部知识库中检索相关信息，然后结合生成模型生成更加准确和可靠的内容。

长期投资的

技术管理：随着AI技术的不断发展，企业对技术管理的需求也越来越高。懂业务的Tech Lead（技术主管）可以更好地协调团队成员之间的工作，制定合理的技术方案和项目计划，提高团队的工作效率和项目质量。因此，学习技术管理是一项长期的投资，它可以帮助我们在职业生涯中实现更高的发展。

行业认知：在大模型时代，我们不仅要掌握技术，还要了解行业的发展趋势和需求。只有这样，我们才能判断哪些业务适合AI改造，为企业提供更有价值的技术解决方案。通过不断学习和积累行业知识，我们可以提高自己的行业认知水平，为自己的职业发展打下坚实的基础。

最后说句扎心的：现在还在问“AI会不会取代程序员”的，就像马车夫担心汽车抢生意。真正的老司机，早就开着AI这辆超跑去碾压同行了。在大模型时代，我们要积极拥抱AI，将其作为我们的工具和伙伴，不断提升自己的能力和价值，才能在激烈的竞争中立于不败之地。让我们一起抓住这波AI浪潮带来的机遇，实现职业的跃迁和发展。

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