“AIGC 将在 3 年内终结编程，程序员成了自己的掘墓人”
程序员可能会发现自己的角色被自动化的代码生成所取代，他们可能会面临失业的风险，因为他们的技能和工作职责可能会变得过时。

你是不是也听到过这样的言论，甚至最近百度大佬李彦宏说：未来将没有程序员这个职业，语言只有两种：中文和英文。乍一看握草，程序员这是要完犊子了吗？再往下看，原来是为推广自己的文心一言大放厥词，果然是资本家的嘴，骗人的鬼。

进入正题^_^

人工智能生成的代码（AIGC）在特定领域可能会取得一定的成就，但它仍然受到限制，例如对于复杂逻辑和创新性解决方案的需求。程序员在系统设计、优化和调试等方面发挥着重要作用，这些任务可能超出了当前人工智能技术的能力范围。

即使人工智能技术在未来的发展中取得了更大的突破，程序员最不缺的就是学习能力和适应能力来保持竞争力，例如转向更高级的编程任务、专注于智能系统的开发和管理、参与新技术的研究与开发。因此，虽然人工智能的发展可能会改变编程的某些方面，但程序员仍然具有重要的角色和价值，而且可能会以不同的形式继续存在和发展。

只有程序员才懂，你再也不用天天 CRUD 了

这才是真相：
程序员可以利用人工智能（AI）来延长自己的编程寿命，提高自身的竞争力和生产效率，以适应技术发展的变化。

使用人工智能（AI）辅助编码可以提高编程效率、减少错误，并为开发人员提供更多的工具和资源来解决复杂的编程问题。以下是一些使用AI辅助编码的常见点：

1、代码自动完成和建议：

AI可以分析程序员正在编写的代码，并根据上下文和已有的代码库提供自动完成和建议。这可以减少编程时的打字错误，并帮助程序员更快地完成代码。

这一点，相信所有的开发者都在用，IDEA 里的代码自动补全功能好用的不要不要的，这里就不再啰嗦了。

2、智能错误检测和修复：

AI可以帮助检测代码中的错误，并提供修复建议。这包括语法错误、逻辑错误以及潜在的性能问题等。通过及时发现和修复错误，可以提高代码的质量和稳定性。

为了说明如何利用Java代码示例来演示AI辅助错误检测和修复，我们可以考虑以下情景：假设我们有一个简单的Java程序，用于计算两个数的平均值，并且我们使用了一个可能导致除零错误的逻辑。我们将编写一个程序来演示如何使用Java中的条件语句来解决这个问题，并说明如何通过代码修复建议来提高代码的质量和稳定性。

public class WeigeMain {
   
    public static double calculateAverage(int a, int b) {
   
        // 潜在的除零错误
        // 在此处，如果b等于0，则会导致除以零的异常
        return (a + b) / 2; 
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        int x = 10;
        int y = 0;

        // 假设我们要计算x和y的平均值
        // 由于y可能为零，我们需要先进行检查
        double result;
        if (y != 0) {
   
            result = calculateAverage(x, y);
        } else {
   
            // 如果y为零，则给出一个默认值
            result = x;
        }

        System.out.println("Average: " + result);
    }
}

在这个示例中，我们有一个 calculateAverage 方法，用于计算两个数的平均值。然而，如果第二个数为零，将会导致除以零的异常。为了解决这个问题，我们在 main 方法中使用了条件语句来检查第二个数是否为零，并在此情况下提供一个默认值，以避免异常发生。

现在，假设我们使用了一个AI插件或工具，它能够分析我们的代码并提供修复建议。当分析上述代码时，该插件可以检测到潜在的除零错误，并建议我们添加一个条件语句来处理这种情况，从而避免异常的发生。例如，它可以提供以下修复建议：

public class WeigeMain {
   
    public static double calculateAverage(int a, int b) {
   
        // 潜在的除零错误
        // 在此处，如果b等于0，则会导致除以零的异常
        return (b != 0) ? (a + b) / 2 : a; // 修复建议：添加条件语句来处理除零情况
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        int x = 10;
        int y = 0;

        // 修复建议：删除不必要的条件检查，直接调用 calculateAverage 方法
        double result = calculateAverage(x, y);

        System.out.println("Average: " + result);
    }
}

在这个修复建议中，我们使用了条件运算符来检查第二个数是否为零，并在此情况下返回第一个数，以避免异常的发生。此外，修复建议还删除了不必要的条件检查，直接调用了 calculateAverage 方法，使代码更加简洁和优雅。

通过这个示例，我们可以看到如何使用Java代码来演示AI辅助错误检测和修复，并且说明了通过及时发现和修复错误如何提高代码的质量和稳定性，这里只是为了演示功能，V 哥尽量使用简单好理解的代码示例。

3、代码生成和模板化：

AI可以根据任务要求生成代码片段或模板，以加速编程过程。例如，AI可以根据给定的输入和输出示例生成函数或方法的代码实现，或者根据模式识别生成常见的设计模式和算法实现。

为了说明如何使用AI生成代码片段或模板来加速编程过程，我们可以考虑一个简单的示例：根据给定的输入和输出示例，生成一个函数来计算两个数的平均值。

在这个示例中，我们将使用一个名为"输入输出示例"的类来表示输入和输出示例，然后利用AI生成代码片段来实现平均值计算函数。

import java.util.List;

public class WeigeInputOutputEx {
   
    private List<Integer> inputs;
    private double output;

    public WeigeInputOutputEx(List<Integer> inputs, double output) {
   
        this.inputs = inputs;
        this.output = output;
    }

    public List<Integer> getInputs() {
   
        return inputs;
    }

    public double getOutput() {
   
        return output;
    }
}

接下来，我们可以编写一个使用AI生成代码片段的方法，该方法接受一组输入输出示例，并生成相应的平均值计算函数。

import java.util.List;

public class WeigeCodeGenerator {
   

    // 使用 AI 生成代码片段来实现平均值计算函数
    public static String generateAverageFunction(List<InputOutputExample> examples) {
   
        // 此处为简化起见，假设只有一个示例
        InputOutputExample example = examples.get(0);

        StringBuilder code = new StringBuilder();
        code.append("public static double calculateAverage(int a, int b) {\n");
        code.append("    return (a + b) / 2.0;\n");
        code.append("}\n");

        return code.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        // 假设我们有一个输入输出示例：输入为 [3, 5]，输出为 4.0
        WeigeInputOutputEx ex = new WeigeInputOutputEx(List.of(3, 5), 4.0);
        List<WeigeInputOutputEx> examples = List.of(ex);

        // 使用 AI 生成代码片段来实现平均值计算函数
        String generatedCode = generateAverageFunction(examples);
        System.out.println("Generated Code:\n" + generatedCode);
    }
}

在这个示例中，我们编写了一个名为 generateAverageFunction 的方法，它接受一组输入输出示例，并生成相应的平均值计算函数的代码片段。在这里，为了简化起见，我们假设只有一个输入输出示例。在实际应用中，可以根据需要扩展为支持多个示例。

通过这个示例，我们可以看到如何利用AI生成代码片段来加速编程过程。通过提供输入和输出示例，AI可以根据模式识别生成相应的函数实现，从而帮助程序员更快地完成编码任务。

4、自动化测试和质量保证：

AI可以帮助自动生成测试用例，并分析代码覆盖率和质量指标。这可以帮助开发人员更好地理解代码的行为和性能，并确保代码的质量符合预期。

为了说明如何使用AI自动生成测试用例并分析代码覆盖率和质量指标，我们可以考虑一个简单的示例：一个用于计算斐波那契数列的Java程序。我们将使用JUnit作为测试框架，同时利用代码覆盖率工具JaCoCo来分析代码覆盖率。

public class Fibonacci {
   
    public static int fibonacci(int n) {
   
        if (n <= 1) {
   
            return n;
        }
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
    }
}

上面的代码是一个简单的斐波那契数列计算程序，它包含一个静态方法 fibonacci，接受一个整数参数 n，并返回第 n 个斐波那契数。

现在，我们将编写测试用例并使用JaCoCo来分析代码覆盖率。

import static org.junit.Assert.assertEquals;
import org.junit.Test;

public class WeigeFibonacciTest {
   

    @Test
    public void testFibonacci() {
   
        assertEquals(0, Fibonacci.fibonacci(0));
        assertEquals(1, Fibonacci.fibonacci(1));
        assertEquals(1, Fibonacci.fibonacci(2));
        assertEquals(2, Fibonacci.fibonacci(3));
        assertEquals(3, Fibonacci.fibonacci(4));
        assertEquals(5, Fibonacci.fibonacci(5));
        assertEquals(8, Fibonacci.fibonacci(6));
        assertEquals(13, Fibonacci.fibonacci(7));
        // 添加更多的测试用例...
    }
}

在这个测试类中，我们编写了多个测试用例来测试 fibonacci 方法的不同输入情况。我们使用JUnit的 assertEquals 方法来验证方法的返回值是否符合预期。

接下来，我们可以使用JaCoCo来分析代码覆盖率。在命令行中执行测试并生成JaCoCo报告：

mvn clean test
mvn jacoco:report

执行完以上命令后，可以在项目目录下的 target/site/jacoco/index.html 文件中查看生成的JaCoCo报告，该报告将显示代码覆盖率的详细信息，包括哪些代码行被测试覆盖，以及覆盖率百分比等。

通过这个示例，我们演示了如何使用Java编写测试用例并使用JaCoCo来分析代码覆盖率。AI可以进一步帮助自动生成更多的测试用例，以确保代码覆盖所有可能的情况，并提供更全面的代码覆盖率分析和质量指标。

5、自然语言处理接口：

AI可以提供自然语言处理接口，使开发人员可以用自然语言描述问题或需求，然后将其转换为代码实现。这可以降低编程门槛，使非专业程序员也能参与到编程工作中来。

在IDEA中使用AI插件将自然语言描述的问题或需求转换为代码实现的确切步骤会根据所选用的插件而有所不同。下面 V 哥展示一个基本的工作流程示例，假设我们使用的是智能代码完成功能。

假设我们要求创建一个方法，该方法可以接收两个数字，并返回它们的和。

以下是一种可能的步骤：

1. 启用智能代码完成功能：首先，在IDEA中确保你已经安装并启用了相应的AI插件，以便可以使用智能代码完成功能。你可以在IDEA的设置中找到并启用相应的插件。

2. 编写自然语言描述：在Java文件中，你可以以自然语言描述问题或需求。例如，你可以写下：“创建一个方法，该方法接收两个数字，并返回它们的和。”

3. 使用智能代码完成：在IDEA中，当你输入自然语言描述时，智能代码完成功能可能会自动出现，提供生成代码的建议。当你输入问题描述时，插件可能会显示一个建议，询问你是否希望根据该描述生成代码。点击相应的建议可以触发代码生成。

4. 审查生成的代码：插件可能会根据自然语言描述生成一段代码。你需要仔细审查生成的代码，确保其符合你的需求并且没有错误。

5. 调整生成的代码（可选）：如果生成的代码不完全符合你的预期，你可以手动对其进行调整或修改，以满足你的需求。

以下是一个示例：

假设我们要求创建一个方法，该方法可以接收两个数字，并返回它们的和。当你输入这段描述时，智能代码完成功能可能会出现一个建议，询问你是否希望根据这个描述生成代码。你可以点击相应的建议，插件可能会生成如下代码：

public class MyClass {
   

    // Create a method that takes two numbers as input and returns their sum.
    public int add(int a, int b) {
   
        return a + b;
    }
}

6、智能编程助手：

AI可以作为智能编程助手，提供实时的帮助和建议。例如，AI可以解答编程问题、提供文档和教程、推荐最佳实践等，帮助开发人员更快地解决问题和学习新技术。

为了说明如何使用AI作为智能编程助手提供实时的帮助和建议，我们可以考虑一个案例：假设你在编写Java程序时遇到了一个问题，想要了解如何使用特定的Java库或框架来解决这个问题。

以下是一个基本的步骤示例：

1. 启用智能编程助手功能：首先，在你的开发环境中，确保你已经安装了相应的AI插件或工具，并且已经启用了智能编程助手功能。你可能需要在设置中启用这个功能。

2. 遇到问题：在编写代码的过程中，你遇到了一个问题，需要一些帮助或建议。假设你想要了解如何使用Java中的Stream API来对一个列表进行过滤操作。

3. 向智能编程助手提问：你可以在你的开发环境中，使用相应的快捷键或命令来向智能编程助手提出问题。你可以简单地描述你的问题，例如："如何使用Java Stream API对列表进行过滤操作？"

4. 获取实时建议和帮助：智能编程助手可能会立即显示相关的建议和帮助信息。这些建议可能包括文档链接、示例代码、教程等，帮助你理解并解决问题。例如，它可能会提供链接到官方Java文档中Stream API的相关部分，或者提供一个简单的示例代码来演示如何使用Stream API进行过滤操作。

5. 学习和解决问题：通过查阅提供的建议和帮助信息，你可以学习到如何使用特定的Java库或框架来解决你的问题。你可以阅读文档、查看示例代码，并将其应用到你的程序中来解决问题。

以下是一个示例：

假设你在编写Java程序时遇到了一个问题，想要了解如何使用Java Stream API来对一个列表进行过滤操作。你可以在你的开发环境中向智能编程助手提问："如何使用Java Stream API对列表进行过滤操作？"

智能编程助手可能会立即显示如下建议和帮助信息：

提供链接到官方Java文档中Stream API的相关部分，让你可以详细了解如何使用Stream API进行过滤操作。
提供一个简单的示例代码，演示如何使用Stream API对一个列表进行过滤操作。

通过查阅提供的建议和帮助信息，你可以学习到如何使用Java Stream API来解决你的问题，并将其应用到你的程序中。

最后V哥想说：

很多所谓的程序员，其实每天都在干CRUD 的搬砖工作，创造性很低，有了 AI 辅助，脏活累活都可以偷懒了，让自己用更多的时间放到创造性思维和判断力的问题上，这本质上是在提高程序员的工作效率，而只会CRUD不热爱编程的人，不淘汰你还淘汰谁。

总结一句：AI 提高生产力，助程序员延寿命