人工智能，尤其是生成式人工智能（Generative AI），近几年在软件开发领域引发了巨大的变革浪潮。越来越多的开发者开始借助大语言模型（LLM）来辅助写代码，甚至出现了“vibe coding”——让AI灵感主导编码过程的趋势。这种技术进步让许多人猜测，在不远的将来，我们是否真的可以“不再关心代码”，甚至像对待汇编语言那样，把代码视为无关紧要的底层细节。然而，作为一名拥有20多年开发与架构经验的软件资深工程师，我深刻体会到，无论工具如何先进，关心代码依然是每一个开发者不能放弃的责任和使命。首先，代码不仅是软件功能的载体，更是团队协作与系统演进的重要纽带。即便AI可以帮助快速生成代码片段，理解、维护和改进这些代码依然需要人类的智慧。
特别是在敏捷开发和持续交付环境下，代码质量直接影响产品的稳定性与用户体验。更何况，开发者还需要对代码的正确性和鲁棒性负责，这意味着他们必须真切关注自己提交的代码，不能完全依赖机器完成所有工作。当你在负责应用的生产环境，无论是开发人员还是运维人员，一旦发生故障夜半紧急叫醒的场景都会让你意识到代码质量的价值所在。如果你在深夜接到报警电话，你必然希望代码是经过充分测试的、且易于理解和排查的。持续集成和良好的测试用例能够显著降低意外事件的发生，减少你被“叫醒”的次数。尤其是在管理大规模的代码变更时，如几千行的代码提交，任何微小的错误都可能造成灾难性的后果。
其次，尽管大语言模型具备极强的自然语言处理能力，但它们本质上并非传统意义上的编译器或解释器。编译器的特点是接受结构化输入，产生可重复且可预测的输出，而LLM的输出具有概率性和非确定性特质。这就导致他们在生成代码时可能会出现“幻觉”——即生成不准确或不符合预期的代码片段。开发者无法完全依赖AI生成的代码，无论是因为技术限制，还是业务复杂度，都必须进行持续的风险评估。风险评估由多方面组成，其中包括潜在错误的影响、错误发生的概率以及错误被检测的可能性。在关键业务系统或低容错的应用场景中，对代码的严格把控尤为重要。
我们需要每日权衡AI带来的开发效率提升与其固有风险。这样的权衡不是简单地放弃编写和审查代码，而是结合人机协作的最佳实践，同时强化测试和监控体系。近年来，有一种观点提倡“与AI协作，抛弃代码”的极端做法，认为代码不再是开发的核心，AI能直接驱动产品演进。尽管这种设想充满创新活力，但在当前阶段，依然存在大量现实挑战。尤其是在传承性、代码可维护性和漏洞防护等方面，没有开发者对代码的深入理解和关注，项目难以长远发展。实际上，现代软件开发需要面向未来的架构设计和重构策略，AI是辅助工具而非替代品。
代码不仅仅是机器可执行的指令集合，它体现了知识的积累、设计的思想和业务的复杂性。只有在代码中注入清晰的意图和合理的结构，软件才能保持长久的生命力。再者，测试代码的作用不容忽视。面对AI生成的代码，最有效的保障方式之一就是开发人员依然亲自编写和维护大量的测试用例。测试不仅提高代码的可验证性，也大幅降低潜在发布风险。无论是自动化测试、单元测试还是集成测试，测试代码是开发者对项目负责的具体体现。
它是不可或缺的安全网，可以有效鉴别出AI可能带来的不确定性和失误。此外，软件开发的责任链依然无法被完全AI取代。开发者不仅是代码的创造者，更是系统稳定和性能的守护者。特别在当今DevOps理念盛行的时代，开发和运维职责的融合促使开发者更加关注系统运行状态和故障响应能力。拥有“上岗”责任意识的开发者，天然会更注重代码的质量和可靠性。最后，技术的进步并不意味着我们应该放弃对基础的关心，而是要转变关注点，拥抱新的开发范式。
随着生成式AI技术不断完善，开发角色将从“代码实现者”向“智能系统设计者”转型，我们的责任从写代码转向设计整个系统的安全性、健壮性和用户体验。我们仍需保持对代码的洞察力，理解代码的运行机制及其背后的业务价值，才能在未来依然成为不可替代的核心力量。在这个充满变革的时代，“我依然关心代码”不仅是对传统软件开发价值的坚守，更是对创新与责任的平衡。只有理解并尊重代码的力量，我们才能真正发挥人工智能的辅助优势，实现更高效、更安全的软件交付。技术升级带来新机遇，也提出了更严峻的挑战。作为开发者，我们既要拥抱AI带来的便利，也要秉持扎实的工程纪律，不断提升自身对代码质量的追求。
唯有如此，才能守护软件的未来，引领行业健康发展。
