一年前的这个月，Claude Code 悄悄发布了。
没有盛大的发布会，没有铺天盖地的营销，就那么出现了。一个可以在命令行里对话的 AI，理解代码上下文，能修改文件，能跑测试，能自己解决报错。
一年后，r/ClaudeAI 上有人发帖：“On this day last year, coding changed forever. Happy 1st birthday, Claude Code."——1745 人点赞，没有争议。
但真正引爆讨论的，是 Claude Code 创始人在 Fortune 杂志说的那句话：“软件工程师今年可能灭绝。编程，已经被解决了。”
“编程已被解决”，他到底说的是什么
这句话在 Reddit 上炸了。r/programming 的帖子"Creator of Claude Code: Coding is solved"收到 786 条评论，成为本周技术社区讨论最激烈的话题之一。
先别急着反驳，也别急着转发。
“编程已被解决"并不是说"不再需要程序员”。更准确的理解是：写代码这件事，已经不再是稀缺能力了。
一年前，能写出能跑的代码，本身就是门槛。现在呢？你用自然语言描述需求，AI 给你写出来，能跑，基本上没 bug。这个"从零到能跑"的过程，确实被"解决"了。
Anthropic 发布的数据印证了这一点：今天，全球 41% 的代码是由 AI 生成或协助生成的。92% 的美国开发者每天都在使用 AI 编程工具。
这些数字不是预测，是现状。
但问题来了：如果写代码这件事变得这么容易，那程序员这个职业到底发生了什么？
老程序员的反击：AI 不会的，才是你的护城河
在所有的讨论中，有一篇帖子特别值得读。
一位写了 20 多年代码的程序员，发帖说了他对 AI 工具的"诚实看法”。这篇帖子获得了 1797 赞和 415 条评论。他不是在反 AI，恰恰相反，他是 Claude Code 的重度用户。但他说清楚了一件事：
“AI 写得了代码，但理解不了你为什么要这样设计。它解决当前的问题，但它不知道这个系统三年后会长成什么样。”
这话说到点子上了。
举个具体的例子。你让 AI 帮你写一个用户权限系统，它可以写得很完整——角色、权限、接口全都有。但它不知道：你们公司未来两年要做多租户，权限模型需要留出扩展空间；你们团队有三个新人，代码要写得可读不能过度抽象；你们用的是某个特定版本的框架，有个已知的坑要绕过去。
这些上下文，是靠经验积累的判断，不是从代码本身能看出来的。
AI 擅长"给定问题，求解"。人擅长"定义问题，问对问题"。
两者之间，差着一整个工程判断的鸿沟。
AI 在做什么，人在做什么
Opus 4.6 最近做了一件让很多人震惊的事：有人让它自主完成 Blender Donut Tutorial（一个经典的 3D 建模入门教程），它的做法是——看 YouTube 视频，自学，然后做出来。
全程没有人工干预。帖子在 r/ClaudeAI 上获得 1725 赞。
这个演示很有冲击力。AI 已经可以通过视频自学一门技能，然后付诸执行。听起来，好像真的没什么是 AI 做不到的了。
但仔细想想，这个演示展示的是什么？
是执行能力。是"按教程，一步一步做出来"的能力。
而真实的工程工作，恰恰不是"按教程"。教程是已知的、确定的、边界清晰的。工程问题是模糊的、有历史包袱的、充满权衡的。
你遇到的是：一个 10 年前的遗留系统，文档残缺，原作者离职了，代码里有几处奇怪的 hack，不知道是 bug 还是 feature；产品说"加个功能"，但没说清楚，你得去沟通、理解、对齐；上线前发现一个边界情况，要在两个小时内判断：修还是不修，风险有多大。
这些场景里，AI 是你的工具，但不是你的替代品。
价值在哪里转移了
这一年，Claude Code 改变的其实不是"程序员做什么"，而是"程序员把精力放在哪里"。
以前，写代码本身要花大量时间。样板代码、CRUD 接口、单元测试……这些东西技术含量不高，但必须写，还容易写错。现在，AI 把这部分接管了。程序员被解放出来，去做更需要判断的事。
真正发生变化的是这三件事：
第一，系统理解变得更重要了。 AI 能写单个函数，但它不理解你整个系统的架构意图。谁来理解？你。你需要能看懂一个陌生系统，能解释它的设计原因，能预判一个改动的影响范围。这种能力，是靠大量阅读代码、做过真实项目才能积累的。
第二，质量判断变得更核心了。 AI 生成的代码不一定对，就算跑起来了也不一定好。判断代码质量，发现潜在问题，做出取舍——这些事，AI 做得到，但做得没有经验丰富的工程师好。Review AI 代码，成了新的核心技能。
第三，跨领域沟通成了差异化优势。 当写代码不再是门槛，和产品、设计、业务沟通的能力就成了稀缺资源。能把技术方案讲清楚，能把业务需求翻译成可实现的任务，能在会议室里推动决策——这些，AI 暂时替代不了你。
2026 年，程序员最该培养的三个能力
不是危言耸听，也不是盲目乐观。说几个实际的建议：
第一，学会提需求，比学会写代码更紧迫。
用 AI 编程，最大的门槛不是技术，是"把问题说清楚"。你的 Prompt 越准确，上下文越充分，AI 给出的答案越接近你真正想要的。这是一种需要训练的能力，和写作能力高度相关，和技术深度关系不大。
从现在开始，刻意练习用一段话描述一个技术问题：背景是什么，限制是什么，期望的结果是什么，什么是可以接受的次优解。这种能力，AI 时代只会越来越值钱。
第二，读代码，不只是写代码。
AI 生成代码的速度远超人工审查的速度。现在的工程师，一天内会接触到大量 AI 生成的代码。能快速读懂、判断质量、发现隐患，是真正的生产力护城河。
最好的训练方法：读优秀的开源项目，读 PR，读你们系统里那些"不知道为什么这样写"的代码，搞清楚背后的原因。这种能力积累慢，但 AI 替代不了。
第三，建立你的技术品味。
什么是好代码？什么是过度设计？什么时候该用简单实现，什么时候该做抽象？这些判断，没有唯一正确答案，但有高下之分。
技术品味是经验积累的结晶，也是你区别于 AI 的最终壁垒。不断反思自己做的决定，复盘出了问题的代码，保持对"好的工程"的标准——这不是软技能，是核心竞争力。
Claude Code 一岁了，但这场讨论才刚开始。
“编程已被解决"这个说法，与其说是预言，不如说是一个提醒：那些机械的、重复的、按图索骥的编程工作，确实正在被解决。但那些需要判断、需要理解、需要沟通的工程能力，没有被解决，也不会被解决。
那位 20 年工龄的程序员说得对：AI 改变的不是程序员的价值，而是程序员价值的构成。
写代码，从来不是终点。理解问题、做出判断、推动系统演进——这才是工程师真正做的事。
这些，一年前是，一年后也是。
参考来源
- Creator of Claude Code: “Coding is solved”（Reddit r/programming，2128⬆️ 786💬）
- Coding for 20+ years, here is my honest take on AI tools（Reddit r/ClaudeAI，1797⬆️ 415💬）
- I had Opus 4.6 complete the entire Blender Donut Tutorial autonomously（Reddit r/ClaudeAI，1725⬆️）
- Happy 1st birthday, Claude Code（Reddit r/ClaudeAI，1745⬆️）
- ‘It’s going to be painful’: Software engineers could go extinct this year, says Claude Code creator（Fortune）
扩展阅读
- My COMPLETE Agentic Coding Workflow to Build Anything（Cole Medin，YouTube） — 完整的 Agentic 编程工作流实战演示
- Building Beautiful Websites with Claude Code Is Too Easy（Nate Herk，YouTube） — Claude Code 构建网站的真实体验
- Top Vibe Coding Statistics & Trends 2026（Second Talent） — 92%/41% 数据来源
- Claude Code vs Cursor: Complete comparison guide 2026（Northflank） — 两款主流 AI 编程工具深度对比