以下是能力储备与提升方式的极简总结：
1. 工具掌握：AI提效
- 生成代码：用Copilot/ChatGPT生成代码框架，手动优化逻辑与边界。
- 测试调试：AI生成测试用例+人工补充边界场景。
- 优化重构：AI扫描性能瓶颈，人工适配业务需求。
2. 技术深度：领域专精
- 懂AI原理：学习Prompt Engineering，精准控制生成结果。
- 深耕业务：强化金融/医疗等垂直领域知识，补全AI的通用逻辑短板。
- 架构设计：主导系统级设计（如微服务拆分），避免AI的碎片化输出。
3. 思维升级：人审AI代码
- 严格审查：检查AI代码的安全性（如SQL注入）、性能与业务逻辑合理性。
- 批判性训练：用AI生成错误案例，反向提升代码敏感度。
4. 软技能延伸
- 协作推动：用AI生成文档/任务清单，提升团队协作效率。
- 跨学科融合：结合数据科学、设计思维拓展技术边界（如AI+低代码工具）。
5. 持续实战驱动
- 开源贡献：用AI辅助快速理解复杂项目，参与代码优化。
- 个人项目：AI生成原型（如前端界面），手动深化后端/业务逻辑。
- 跟踪趋势：关注AI代码工具动态（如动态并行化、智能缓存）。
核心逻辑：AI是“放大器”，程序员需以领域知识和架构能力为根基，用AI加速执行，用人工把控方向。
