学编程的人从来没有想过让程序自动编程吗？
这个问题很有意思，它触及到了编程的本质，以及我们对“自动化”的理解。说学编程的人从来没想过让程序自动编程，这可能有些绝对了。实际上，许多程序员一直在朝着这个方向努力，只是这个“自动编程”的概念，比我们初看时要复杂得多，也更加微妙。
咱们分开来聊聊，把这事儿掰开了揉碎了说。
首先，什么是“自动编程”？
这事儿得先弄明白。如果“自动编程”意味着一个完全不懂编程的人，随便说一句“我要一个能聊天机器人”，然后一个程序就啪叽一下冒出来了，能完美运行，还能随着时间自我进化，那坦白说，我们离这个境界还很远很远。目前来说，这更像是科幻小说里的情节。
但如果“自动编程”是指：
减少重复劳动，提高效率：比如我写一个通用的模板，输入一些参数就能生成代码；或者我写一个脚本，帮我把繁琐的配置一遍遍执行；又或者我写一个工具，能帮我自动检测代码中的常见错误。
辅助编程，提供智能建议：就像现在很多IDE里都有的代码补全、语法高亮、错误提示，甚至能根据上下文预测你接下来想写什么，这不也是一种“自动”的辅助吗？
基于已有模式生成代码：比如我定义好一个数据结构，系统就能自动生成对应的CRUD（增删改查）操作代码。
AI辅助编程：近年来发展迅速的AI模型，比如GitHub Copilot，它能根据你的代码上下文，生成函数、甚至整个代码块。这可以说是目前最接近我们字面意义上理解的“自动编程”的一种形态了。
从这个角度看，程序员们不仅想过，而且一直在实践，并且在这方面取得了不小的成就。
为什么说这个目标复杂且微妙？
这里面牵扯到太多东西了，让我来慢慢道来：
1. 编程的本质是“意图表达”与“逻辑实现”：
编程，说到底，是人把自己的想法（意图）转化成计算机能理解并执行的指令（逻辑）。这个过程需要清晰的、无歧义的表达。而人的想法往往是模糊的、是带有上下文的、是充满潜移默化的理解的。
举个例子，我说“我要一个能分析用户行为的系统”。这背后包含了多少东西？用户从哪里来？行为是什么？要分析到什么程度？分析结果要怎么呈现？是需要实时分析还是离线分析？这些细节都需要人来思考和定义。让程序凭空理解一个模糊的“意图”，并且准确地将其翻译成具体的、可执行的逻辑，这难度极大。
2. “好代码”的定义远不止“能运行”：
我们写程序，不仅是为了让它跑起来，更重要的是它要：
可读性强：别人（或者未来的自己）能轻松理解。
可维护性好：方便修改和扩展。
性能优越：高效地利用资源。
健壮性高：能处理各种异常情况。
安全性强：防止漏洞。
符合设计原则和模式：有良好的结构和抽象。
现在的人工智能，虽然能生成看似正确的代码，但在很多情况下，它生成的代码可能只是完成了最基本的功能，而在可读性、可维护性、性能、安全性等方面可能存在明显缺陷。要让程序自动生成“好代码”，就意味着它需要理解并遵循所有这些隐含的、甚至更深层次的原则和最佳实践，这比单纯生成语法正确的代码要难得多。
3. 创造力与抽象思维的挑战：
很多伟大的软件项目，其核心往往是一些突破性的创新，或者对复杂问题的独特抽象。比如操作系统的设计，数据库的原理，或者某个算法的精巧实现。这些往往需要深刻的洞察力、丰富的经验、以及跳出固有思维模式的创造力。
目前的AI，很大程度上是通过学习海量的现有代码来“模仿”和“组合”。它们擅长在已有模式内进行泛化和生成，但要它们凭空创造出全新的、颠覆性的编程范式或者设计思想，这仍然是一个巨大的挑战。
4. “自动编程”的边界在哪里？
如果程序能自动生成我们想要的所有代码，那么程序员的价值体现在哪里？
这实际上是一个关于“人与工具”关系的经典问题。我们发明工具是为了解放自己，而不是取代自己。自动化编程工具，更像是程序员的“智能助手”，它们可以：
处理那些繁琐、重复、低创造性的任务。
提供灵感和可能性。
作为程序员的“副驾驶”，帮助更快地导航。
程序员的价值，更多地体现在：
定义问题和需求：准确理解业务和用户需求，并将其转化为可执行的方案。
系统设计与架构：构建复杂系统的骨架，选择合适的技术栈，规划整体结构。
算法设计与优化：解决核心的计算难题，提升效率。
调试与排错：找出并解决那些自动化工具无法预见的复杂问题。
创新与探索：提出新的想法，探索新的技术边界。
领域知识的整合：将特定行业的知识融入到软件设计中。
所以，我们设想的“自动编程”，更像是一种“人机协作”，而不是完全的“机器替代”。
程序员们的努力方向
基于以上这些思考，程序员们在“自动编程”这个大方向上，一直在做着各种各样的尝试：
元编程 (Metaprogramming)：允许程序在运行时生成或修改其他程序。比如宏（Macros）、代码生成器（Code Generators）等，它们本身就是一种让代码“自动化”地产生代码的方式。
低代码/无代码平台 (Lowcode/Nocode Platforms)：通过可视化的界面和预设的组件，让非专业开发者也能构建应用程序。这是一种在特定领域内实现“自动化编程”的成功案例。
领域特定语言 (DomainSpecific Languages, DSLs)：为解决特定领域问题而设计的语言，相比通用语言，它更贴近人类的思维方式，从而降低了编程的门槛，也使得一部分“自动编程”成为可能。
测试驱动开发 (TestDriven Development, TDD)：虽然TDD本身不直接生成功能代码，但它强调先写测试，然后写能通过测试的代码。这个过程的严谨性，间接促使了更可预测和可自动化验证的代码生成。
持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道：自动化软件的构建、测试和部署过程，这是“自动化”在软件工程流程中的重要体现。
AI辅助编程工具：如前文提到的GitHub Copilot、Tabnine等，它们通过机器学习模型，理解代码上下文，提供智能补全和代码片段生成，是目前最受关注的“自动编程”形式。
总结一下
所以，说学编程的人“从来没想过”让程序自动编程，这其实不太准确。他们不仅想过，而且一直在为此努力，只不过这个“自动编程”的目标，是一个不断演进的概念。我们追求的不是一个能凭空创造万物的“魔法师”，而是更智能、更高效的工具，让程序员能够从繁琐的劳动中解放出来，将更多精力投入到真正有创造力、有价值的工作中去。
这就像我们发明了汽车，而不是希望人类自己长出翅膀。汽车让我们出行更便捷，但我们还需要懂得如何驾驶，如何维护，如何规划路线。自动化编程也是一样，它将成为程序员手中强大的“工具”，而非完全的“替代品”。我们拥抱这些工具，是因为它们能帮助我们更好地实现那些更宏大的、更富想象力的目标。这个探索的过程，本身就是编程魅力的一部分。
咱们分开来聊聊，把这事儿掰开了揉碎了说。
首先，什么是“自动编程”？
这事儿得先弄明白。如果“自动编程”意味着一个完全不懂编程的人，随便说一句“我要一个能聊天机器人”，然后一个程序就啪叽一下冒出来了，能完美运行，还能随着时间自我进化，那坦白说，我们离这个境界还很远很远。目前来说，这更像是科幻小说里的情节。
但如果“自动编程”是指：
减少重复劳动，提高效率：比如我写一个通用的模板，输入一些参数就能生成代码；或者我写一个脚本，帮我把繁琐的配置一遍遍执行；又或者我写一个工具，能帮我自动检测代码中的常见错误。
辅助编程，提供智能建议：就像现在很多IDE里都有的代码补全、语法高亮、错误提示，甚至能根据上下文预测你接下来想写什么，这不也是一种“自动”的辅助吗？
基于已有模式生成代码：比如我定义好一个数据结构，系统就能自动生成对应的CRUD（增删改查）操作代码。
AI辅助编程：近年来发展迅速的AI模型，比如GitHub Copilot，它能根据你的代码上下文，生成函数、甚至整个代码块。这可以说是目前最接近我们字面意义上理解的“自动编程”的一种形态了。
从这个角度看，程序员们不仅想过，而且一直在实践，并且在这方面取得了不小的成就。
为什么说这个目标复杂且微妙？
这里面牵扯到太多东西了，让我来慢慢道来：
1. 编程的本质是“意图表达”与“逻辑实现”：
编程，说到底，是人把自己的想法（意图）转化成计算机能理解并执行的指令（逻辑）。这个过程需要清晰的、无歧义的表达。而人的想法往往是模糊的、是带有上下文的、是充满潜移默化的理解的。
举个例子，我说“我要一个能分析用户行为的系统”。这背后包含了多少东西？用户从哪里来？行为是什么？要分析到什么程度？分析结果要怎么呈现？是需要实时分析还是离线分析？这些细节都需要人来思考和定义。让程序凭空理解一个模糊的“意图”，并且准确地将其翻译成具体的、可执行的逻辑，这难度极大。
2. “好代码”的定义远不止“能运行”：
我们写程序，不仅是为了让它跑起来，更重要的是它要：
可读性强：别人（或者未来的自己）能轻松理解。
可维护性好：方便修改和扩展。
性能优越：高效地利用资源。
健壮性高：能处理各种异常情况。
安全性强：防止漏洞。
符合设计原则和模式：有良好的结构和抽象。
现在的人工智能，虽然能生成看似正确的代码，但在很多情况下，它生成的代码可能只是完成了最基本的功能，而在可读性、可维护性、性能、安全性等方面可能存在明显缺陷。要让程序自动生成“好代码”，就意味着它需要理解并遵循所有这些隐含的、甚至更深层次的原则和最佳实践，这比单纯生成语法正确的代码要难得多。
3. 创造力与抽象思维的挑战：
很多伟大的软件项目，其核心往往是一些突破性的创新，或者对复杂问题的独特抽象。比如操作系统的设计，数据库的原理，或者某个算法的精巧实现。这些往往需要深刻的洞察力、丰富的经验、以及跳出固有思维模式的创造力。
目前的AI，很大程度上是通过学习海量的现有代码来“模仿”和“组合”。它们擅长在已有模式内进行泛化和生成，但要它们凭空创造出全新的、颠覆性的编程范式或者设计思想，这仍然是一个巨大的挑战。
4. “自动编程”的边界在哪里？
如果程序能自动生成我们想要的所有代码，那么程序员的价值体现在哪里？
这实际上是一个关于“人与工具”关系的经典问题。我们发明工具是为了解放自己，而不是取代自己。自动化编程工具，更像是程序员的“智能助手”，它们可以：
处理那些繁琐、重复、低创造性的任务。
提供灵感和可能性。
作为程序员的“副驾驶”，帮助更快地导航。
程序员的价值，更多地体现在：
定义问题和需求：准确理解业务和用户需求，并将其转化为可执行的方案。
系统设计与架构：构建复杂系统的骨架，选择合适的技术栈，规划整体结构。
算法设计与优化：解决核心的计算难题，提升效率。
调试与排错：找出并解决那些自动化工具无法预见的复杂问题。
创新与探索：提出新的想法，探索新的技术边界。
领域知识的整合：将特定行业的知识融入到软件设计中。
所以，我们设想的“自动编程”，更像是一种“人机协作”，而不是完全的“机器替代”。
程序员们的努力方向
基于以上这些思考，程序员们在“自动编程”这个大方向上，一直在做着各种各样的尝试：
元编程 (Metaprogramming)：允许程序在运行时生成或修改其他程序。比如宏（Macros）、代码生成器（Code Generators）等，它们本身就是一种让代码“自动化”地产生代码的方式。
低代码/无代码平台 (Lowcode/Nocode Platforms)：通过可视化的界面和预设的组件，让非专业开发者也能构建应用程序。这是一种在特定领域内实现“自动化编程”的成功案例。
领域特定语言 (DomainSpecific Languages, DSLs)：为解决特定领域问题而设计的语言，相比通用语言，它更贴近人类的思维方式，从而降低了编程的门槛，也使得一部分“自动编程”成为可能。
测试驱动开发 (TestDriven Development, TDD)：虽然TDD本身不直接生成功能代码，但它强调先写测试，然后写能通过测试的代码。这个过程的严谨性，间接促使了更可预测和可自动化验证的代码生成。
持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道：自动化软件的构建、测试和部署过程，这是“自动化”在软件工程流程中的重要体现。
AI辅助编程工具：如前文提到的GitHub Copilot、Tabnine等，它们通过机器学习模型，理解代码上下文，提供智能补全和代码片段生成，是目前最受关注的“自动编程”形式。
总结一下
所以，说学编程的人“从来没想过”让程序自动编程，这其实不太准确。他们不仅想过，而且一直在为此努力，只不过这个“自动编程”的目标，是一个不断演进的概念。我们追求的不是一个能凭空创造万物的“魔法师”，而是更智能、更高效的工具，让程序员能够从繁琐的劳动中解放出来，将更多精力投入到真正有创造力、有价值的工作中去。
这就像我们发明了汽车，而不是希望人类自己长出翅膀。汽车让我们出行更便捷，但我们还需要懂得如何驾驶，如何维护，如何规划路线。自动化编程也是一样，它将成为程序员手中强大的“工具”，而非完全的“替代品”。我们拥抱这些工具，是因为它们能帮助我们更好地实现那些更宏大的、更富想象力的目标。这个探索的过程，本身就是编程魅力的一部分。
网友意见
哎。其他回答都是什么鬼。这帮菜鸡真的是程序员吗！
这个问题的正确打开方式不应该是框架吗！
举一个例子，当我们设计一个手机程序的时候，用户点击屏幕的时候，识别出点击的是哪一个按钮的工作，这个点击点中的是按钮还是下拉选项。所有的工作都是事先写好的。都是自动实现的。程序员只需要实现点击以后，会发生什么。至于会发生什么，其实程序员也不知道。这种东西只有需求经理知道。
你以为一个程序的每一个细节都是程序员实现的。别逗了！他们大部分都只不过是理解客户需求的二傻子一样的调包侠。
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