只会写代码的程序员要不存在了？大模型浪潮下开发者概念泛化 | InfoQ 研究中心

在大模型时代到来之前，开发者的技能主要围绕在对编程语言的精通、对各种技术栈和软件架构的深入了解、以及如何高效、高质量地编写可长期维护的软件上。在编程语言的掌握方面，强调的是掌握一种或多种编程语言的能力，以及使用这些语言高效地解决问题、实现功能和构建应用程序的技巧。这包括对语言语法的理解、算法和数据结构的掌握，以及编写可读和可维护代码的能力；在软件架构方面，传统的理解涉及到如何设计系统结构以确保应用的可扩展性、安全性和可维护性。开发者需要根据特定项目的需求，选择合适的架构模式，例如微服务、单体应用或服务导向架构。

在大模型时代，开发者面临的能力要求正经历一场突破性的转变。随着 GPT 等大模型的发布，以及依托大模型能力构建的新一代智能编码助手产品的出现，它们所提供的强大能力不仅拓宽了开发者解决问题的范围，也为软件开发的方法和流程带来了革命性的改变。

首先，大模型时代要求开发者掌握与这些模型进行有效交互的技能 。这不仅意味着要理解这些模型的基本工作原理和架构，更需要了解它们的优势、局限性以及如何在特定的应用场景中最有效地利用它们。理解和指导模型，学习如何与 AI 模型交互，以高效地编写代码。

此外，相较于代码编译，专业开发者需要更多地从软件开发的流程整体出发，建立更好的整体思维，以更好地完成需求理解、评审、架构与模块设计、测试等。这样专业开发者可以从大量重复的“体力活”中抽离，以更好地从软件整体进行思考。

此外，大模型的快速演进和新技术的持续涌现要求开发者具备快速学习的能力 。 这不仅涉及最新技术的学习，开发者也需要不断适应新的开发方式，以保持自身的竞争力。

综上所述，大模型时代下，开发者需要具备更高层次的技术理解、整体思维和快速学习的能力。这一转变既是挑战也是机遇，同时为开发者开辟了新的职业路径和创新领域。

在 AI 浪潮下，“开发者”这一概念正在开启其显著的泛化过程的序章，这一变化源于编程和应用开发门槛的显著降低，特别是得益于能够理解和生成自然语言的 AI 大模型的出现。这些模型的高度可访问性和灵活性意味着，最终即使是没有传统编程经验的个人也能够参与到软件开发和数据分析的工作中来，即全民开发者时代。

我们首先需要明晰的是，全民开发者并不完全意味着专业开发者 / 程序员职业的消失，就像短视频和视频手机时代下，各类视频剪辑工具和软件降低了视频剪辑的门槛，“每个人都是自己生活的导演”，但这并不意味着专业导演这一职业的消亡。专业开发者也是如此，只是其的职业内涵和能力要求开始出现了转变。

应用开发者是指缺乏深入编程知识，但在日常工作中存在重复性质工作，需要 AI 应用来提升商业数据分析效率的人群。对这部分人群而言，大模型如同一座桥梁，使他们能够借助 AI 工具，将自己对业务的理解和数据结合起来，更高效地提取重点监测指标和自动化的数据分析。随着时间的推移，这种技术门槛的降低将使更多的个人和企业能够参与到应用开发中来，充分挖掘数据的潜力，加速数字化转型的步伐。

随着开发工具和平台变得更加直观和用户友好，全民开发者的概念应运而生。这一群体可能包括没有正式编程训练的创意人士、教育工作者、小企业主和业余爱好者，但是可以他们利用大模型和其他 AI 工具，通过自然语言或图像等参与到软件开发中来。这使得编程和应用开发不再是少数技术专家的专利，而是变成了一种广泛参与的、创造性的活动，使得更多的人能够实现自己的想法和解决实际问题。

总之，大模型时代下开发者概念的泛化是技术发展的自然结果，也是社会进步的体现。通过降低参与门槛，提供更加强大和灵活的工具，这一趋势不仅使得软件开发变得更加民主化，也为创新和合作打开了新的可能性。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩展，我们可以期待一个更加多元化、包容性强的开发者社区的形成，推动技术和社会共同前进。

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