AI编程
在 AI 浪潮下，程序员的角色正在不断转变，与以往单纯依赖技术实现相比，现在更需要从业务和需求出发，深度参与方案设计和决策。我最近在工作中也有一些感触，尤其是在处理 B 端和 C 端场景时，发现二者在需求逻辑和开发重点上差异很大。比如，是否需要分页这样的基础问题，在不同场景下可能会带来完全不同的实现方式和用户体验。
以前做 C 端开发时，更注重快速迭代和用户体验的灵活性，常常会设计一些冗余字段，以便后续扩展。然而在 B 端开发中，数据一致性和严谨性变得更加重要，这种差异在方案设计阶段就会显现出来。如果一开始没有深刻理解业务需求，直接进入开发，很容易导致返工，甚至对项目整体交付产生影响。
需要更多的思考
基于这些体会，我认为程序员在项目中需要更主动地参与需求分析，而不是单纯被动地执行任务。通过深入分析业务场景，提出多个可行方案并与团队协作优化，不仅能显著减少后期修改成本，还能锻炼全局把控能力，推动项目质量提升。
以查询用户编写教材的设计为例，这个场景让我深刻意识到，针对具体需求选择合理的技术方案，比盲目追求“最佳实践”更重要。假设有一个需求，需要展示用户编写的教材列表，同时支持筛选和排序。按照数据库设计三范式的要求，通常需要分表存储教材信息及其关联数据。为了实现自定义排序（比如按用户编辑时间排序），在数据量较大的场景中，可能需要为不同用户维护各自的索引表，从而优化查询性能。
但如果结合实际场景分析就会发现，这种设计对用户编写教材的数量较少（几十本以内）时显得过于复杂。既然无需分页，完全可以一次性查询出所有数据，并在内存中完成排序和筛选。这种方式不仅减少了索引维护的成本，还避免了多表关联可能导致的数据一致性问题。通过简单的设计实现需求，既降低了开发复杂度，又提升了系统的健壮性。
AI提示词工程师
AI 工具的发展确实让一些基础的编码工作逐渐自动化，但它们无法取代程序员对业务的理解和全局的判断力。我们需要转变思维，从单纯的技术实现者向综合性解决方案提供者转型，这样才能在未来的竞争中找到自己的位置。
