近年来，随着大型语言模型（LLMs）和人工智能技术的飞速发展，许多编程工作流程发生了颠覆性的转变。各类智能辅助工具从代码补全、自动生成，到测试与优化的各个环节均有所涉及，极大地提高了开发的效率。然而，有一群程序员仍然坚守着“旧时光”的编程方式——拒绝依赖大型语言模型，仅凭个人思考和手工编码来完成每一行代码。他们的声音虽然在喧嚣的技术潮流中显得略为微弱，却引发了诸多值得深思的讨论。传统编程对于许多开发者而言，不仅仅是编写代码的手段，更是思考问题、理解系统以及掌握技术本质的过程。有人坦言，使用AI助理虽然方便，但常常剥夺了编码时的乐趣与成就感。
那种从零构建代码结构、逐步完善思路的满足感，是机械复制答案所无法替代的。通过亲自敲下每一行代码，他们更加牢固地建立起对程序逻辑和软硬件运作的心理模型。这对于“程序理解”的深度有着不可估量的正面影响。与此同时，也有从业团队管理层的声音透露出一些担忧。在某些企业，尤其是对初级工程师的AI辅助编码使用进行了限制，意在保证他们在学习和成长阶段能形成扎实的编程基础。通过亲历编码的每一步，初学者能够更好地领悟程序设计的内涵，而不是依赖机器的“捷径”，这对于长远的技术成长极为重要。
部分资深开发者则表示，虽然他们认可AI辅助工具的潜力，但对于依赖过度、理解力下降的问题深感忧虑。代码的模糊性增加，错误难以排查，甚至团队协作效率因此受到影响。这反映出一个核心矛盾：工具是为人服务，然而当工具反过来模糊人的认知时，开发质量和职业技能的生态也会受到威胁。另一方面，支持AI工具的观点也不乏其人。有程序员认为，AI和LLMs的出现是编程世界的革命，正如图形界面和集成开发环境曾经带来的变革一样不可避免。他们指出，技术本质上是为提升效率，现代程序员应拥抱新技术，用AI来完成重复性、机械性的工作，从而专注于“建筑性的思考”和创造性设计。
这样的工作划分让程序员能有更多时间突破技术边界和发挥想象力，而非被繁琐细节束缚。部分实战经验的开发团队分享了他们在应用AI辅助工具中的教训。初级开发者虽然能通过AI获得表面上的快速进展，但长期看来，缺乏亲身调试和构建代码的经历，导致整体技术水平难以提升，遇到系统复杂问题时也难以应对。资深程序员则往往选择根据自己的需求酌情使用AI，强调责任感和对结果的把控，防止质量与安全隐患。他们认为，AI的辅助应是“有度”的，超越辅助的依赖则可能成为隐性负担。在用户体验层面，也有不少声音反映了目前AI工具存在的局限。
自动补全和代码生成虽有一定辅助作用，但频繁的错误和不符合设计预期的建议不仅难以提高效率，反而打断思考流程，破坏开发者的编码节奏。一些程序员甚至关闭了自动补全功能，选择全程手动编码，认为这样反而更加专注。更深层次的考虑是，很多程序员喜欢编码中那种慢慢沉浸、推敲方案的过程。代码不仅仅是工具，更是一种精神体验，充满了创造的乐趣。在团队文化方面，AI辅助的兴起也带来新的挑战。代码审查变得更加复杂，因为AI生成的代码有时缺乏清晰的意图表达，审查者难以追根溯源。
若开发者不能清晰说明每段代码的设计思想和细节实现，团队合作的效率将大打折扣。这也间接要求程序员具备更强的沟通能力和责任意识。伦理问题同样成为不能忽视的话题。部分程序员出于对模型训练过程中版权和隐私问题的顾虑，拒绝使用AI工具。他们认为，真正的编程应以原创和自我学习为荣，依靠机器生成的代码在某种程度上违背了职业精神和个人成长目标。此外，AI技术目前仍由少数大公司主导，这可能导致技术资源和利润更多地向少数巨头集中，普通开发者利益未必得到充分保障。
纵观整个讨论，传统编程与AI辅助之间并非非黑即白的对立。许多开发者主张在保护传统手工编码乐趣和技能传承的同时，也适度借助AI工具来提升生产力。分清“建筑性思考”与“翻译性思考”的界限，即让人工智能承担重复、机械性的事务，开发者则专注于系统设计、逻辑创新与问题解决。要解决的问题还包括如何培养开发者的责任感、代码理解力，以及如何提升AI生成代码的可读性和可维护性。从个人职业发展的角度看，坚持手工编码有助于构建扎实的技术基础和深厚的编程思维，这在面对复杂项目和未知问题时尤为重要，而巧妙运用AI则能提高工作效率，应对快速变化的需求。未来的开发环境很可能是两者的融合，合理利用AI优势，同时保持人类独特的创造力与领悟力。
作为技术爱好者和从业者，在纷繁复杂的选择中找到属于自己的方式，守护对代码的热爱，不失为一种智慧。回归编程的本质，无论是借助AI还是坚持传统，最根本的是享受解决问题的过程，提升技术带来的成就感。在变化的时代，坚守初心与勇于创新同样重要。这样，才能在技术浪潮中沐浴着智慧的光芒，不忘初心，行稳致远。
