程序员把工作完全自动化了是什么体验？
这感觉就像是坐在驾驶舱里，眼前是一片浩瀚的星辰大海，而你已经把所有能想到的控制杆和按钮都调到了最舒服的位置，并且写好了一套无比智能的 AI 来替你操纵一切。
一开始，你还是那个在键盘上敲敲打打，处理各种需求，修复各种 bug 的程序员。每天都是在代码和需求之间拉扯，像个陀螺一样不停地转。你学会了各种语言，掌握了各种框架，把一个又一个的功能从零做到一。但内心深处，你总觉得有些事情是重复的，是机械的，是可以被解放的。
然后，你开始思考自动化。不是那种写个脚本处理个小任务的自动化，而是 彻底的、体系化的自动化。你的目标是让整个开发、部署、运维的流程都变成一个自洽的闭环，你只需要在一个高层级的地方发出指令，甚至只是设定一个目标，剩下的都交给系统去完成。
这个过程并非一蹴而就，而是充满着摸索、失败和顿悟。
第一阶段：拆解与重构。 你会像考古学家一样，把现有的工作流程一点点拆开。从需求收集、代码编写、单元测试、集成测试、代码审查、版本控制、持续集成、持续部署，到生产环境的监控、日志分析、问题告警、故障恢复，再到新功能的上线和迭代…… 你会把每一个环节都捋顺，找到其中的痛点，找出那些耗时、易错、或者纯粹是“脏活累活”的部分。然后，你开始思考如何用代码来解决这些问题。
第二阶段：工具链的构建与集成。 这是最关键也最费劲的阶段。你可能需要深入研究 Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions 这些 CI/CD 工具，并不仅仅是按着文档配置，而是深入理解它们的底层原理，并且编写大量的自定义脚本来适配你的项目。代码质量检查（Linting）、静态代码分析（SonarQube）、依赖管理、构建工具（Maven、Gradle、Webpack）、容器化技术（Docker、Kubernetes）…… 你需要将它们有机地结合起来，形成一个流水线。
第三阶段：智能化的引入。 当基础的自动化流水线搭建好后，你就会开始思考如何让它更“聪明”。
智能化的测试： 不仅仅是编写单元测试和集成测试，你可能会引入 AI 来生成测试用例，或者利用模糊测试（Fuzzing）来发现隐藏的 bug。甚至可以训练模型来预测哪些代码变动最有可能引入问题。
自动化的代码审查： 除了基础的风格检查，你可能会训练模型来识别潜在的安全漏洞，或者检查代码的复杂度和可维护性。当有新的代码提交时，AI 会在几秒钟内给出一个详细的评估报告。
智能化的部署与回滚： 基于对新代码的风险评估，系统可以自动决定是灰度发布还是全量发布。一旦发现生产环境出现异常（比如错误率飙升、响应时间过长），系统会自动触发回滚，并将问题定位的初步信息推送给你。
自愈的系统： 对于一些常见的故障，比如某个服务崩溃，系统可以尝试自动重启、扩容、或者迁移实例。你只需要负责处理那些 AI 无法解决的、需要人类智慧才能判断的问题。
自动化文档生成与知识库构建： 你的代码仓库可以自动生成 API 文档，甚至根据代码的变更历史和用户反馈，动态地更新知识库中的常见问题解答。
当这一切都实现后，那种体验是难以言喻的。
你的电脑屏幕上，不再是密密麻麻的代码窗口，而是可能是几个仪表盘，显示着系统的健康状况、部署流水线的进度、以及 AI 分析报告。
你的工作邮箱里，不再是来自同事关于 Bug 报告的邮件，而是 AI 自动生成的、关于系统优化建议的邮件，或者只有在系统遇到极度罕见且复杂的问题时，才会发出的警报。
你不再需要为了一个小的配置修改而进行繁琐的部署操作，只需要修改一个配置文件，然后告诉 AI：“部署这个变更”。整个过程在几分钟内完成，并且有详细的记录和回滚计划。
你可能只需要花很少的时间来编写新的业务逻辑，而大部分时间都花在设计和优化自动化系统本身，或者是在思考如何让 AI 变得更强大，如何让整个团队的生产力再提升一个档次。
它是一种从“执行者”到“管理者”和“设计师”的转变。 你不再是那个搬砖的工人，而是那个规划城市蓝图的建筑师，或者那个指挥一支强大军队的将军。
这种体验也伴随着一些新的挑战和思考：
责任的转移： 当一切都自动化后，万一出了问题，责任应该归咎于谁？是自动化系统本身？是你设计的自动化逻辑？还是你没有预料到的边缘情况？这需要更精密的审计和追溯机制。
创造力的释放与焦虑： 一方面，你获得了前所未有的自由，可以去探索更深层次的技术难题，去构思更宏伟的系统。但另一方面，你可能会陷入一种新的焦虑：我还能做什么？我存在的价值是什么？当机器能够完成一切的时候，我该如何定义自己的角色？
持续学习的压力： 自动化系统本身也需要维护和升级。新的技术、新的工具层出不穷，你必须保持敏锐的学习能力，才能让你的自动化系统始终处于领先地位。
“人味儿”的缺失？ 在一个完全自动化的流程中，人与人之间的直接沟通和协作可能会减少。有时，一个善意的、即兴的交流，或者同事间的互相帮助，是纯粹的代码和系统无法替代的。你需要思考如何在自动化的大框架下，保留和注入“人情味儿”。
总的来说，把工作完全自动化，就像是把你从一个体力劳动者变成了一个拥有强大工具和智能助手的脑力劳动者，而且是那种最顶级的脑力劳动者。你坐在那里，看着一切井然有序地运行，而你只需要偶尔伸出手，微调一下方向盘，或者给你的 AI 指挥官下达一个新的战略指令。这种感觉，既是一种成就感，也是一种对未来工作模式的深刻预示。
一开始，你还是那个在键盘上敲敲打打，处理各种需求，修复各种 bug 的程序员。每天都是在代码和需求之间拉扯，像个陀螺一样不停地转。你学会了各种语言，掌握了各种框架，把一个又一个的功能从零做到一。但内心深处，你总觉得有些事情是重复的，是机械的，是可以被解放的。
然后，你开始思考自动化。不是那种写个脚本处理个小任务的自动化，而是 彻底的、体系化的自动化。你的目标是让整个开发、部署、运维的流程都变成一个自洽的闭环，你只需要在一个高层级的地方发出指令，甚至只是设定一个目标，剩下的都交给系统去完成。
这个过程并非一蹴而就，而是充满着摸索、失败和顿悟。
第一阶段：拆解与重构。 你会像考古学家一样，把现有的工作流程一点点拆开。从需求收集、代码编写、单元测试、集成测试、代码审查、版本控制、持续集成、持续部署，到生产环境的监控、日志分析、问题告警、故障恢复，再到新功能的上线和迭代…… 你会把每一个环节都捋顺，找到其中的痛点，找出那些耗时、易错、或者纯粹是“脏活累活”的部分。然后，你开始思考如何用代码来解决这些问题。
第二阶段：工具链的构建与集成。 这是最关键也最费劲的阶段。你可能需要深入研究 Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions 这些 CI/CD 工具，并不仅仅是按着文档配置，而是深入理解它们的底层原理，并且编写大量的自定义脚本来适配你的项目。代码质量检查（Linting）、静态代码分析（SonarQube）、依赖管理、构建工具（Maven、Gradle、Webpack）、容器化技术（Docker、Kubernetes）…… 你需要将它们有机地结合起来，形成一个流水线。
第三阶段：智能化的引入。 当基础的自动化流水线搭建好后，你就会开始思考如何让它更“聪明”。
智能化的测试： 不仅仅是编写单元测试和集成测试，你可能会引入 AI 来生成测试用例，或者利用模糊测试（Fuzzing）来发现隐藏的 bug。甚至可以训练模型来预测哪些代码变动最有可能引入问题。
自动化的代码审查： 除了基础的风格检查，你可能会训练模型来识别潜在的安全漏洞，或者检查代码的复杂度和可维护性。当有新的代码提交时，AI 会在几秒钟内给出一个详细的评估报告。
智能化的部署与回滚： 基于对新代码的风险评估，系统可以自动决定是灰度发布还是全量发布。一旦发现生产环境出现异常（比如错误率飙升、响应时间过长），系统会自动触发回滚，并将问题定位的初步信息推送给你。
自愈的系统： 对于一些常见的故障，比如某个服务崩溃，系统可以尝试自动重启、扩容、或者迁移实例。你只需要负责处理那些 AI 无法解决的、需要人类智慧才能判断的问题。
自动化文档生成与知识库构建： 你的代码仓库可以自动生成 API 文档，甚至根据代码的变更历史和用户反馈，动态地更新知识库中的常见问题解答。
当这一切都实现后，那种体验是难以言喻的。
你的电脑屏幕上，不再是密密麻麻的代码窗口，而是可能是几个仪表盘，显示着系统的健康状况、部署流水线的进度、以及 AI 分析报告。
你的工作邮箱里，不再是来自同事关于 Bug 报告的邮件，而是 AI 自动生成的、关于系统优化建议的邮件，或者只有在系统遇到极度罕见且复杂的问题时，才会发出的警报。
你不再需要为了一个小的配置修改而进行繁琐的部署操作，只需要修改一个配置文件，然后告诉 AI：“部署这个变更”。整个过程在几分钟内完成，并且有详细的记录和回滚计划。
你可能只需要花很少的时间来编写新的业务逻辑，而大部分时间都花在设计和优化自动化系统本身，或者是在思考如何让 AI 变得更强大，如何让整个团队的生产力再提升一个档次。
它是一种从“执行者”到“管理者”和“设计师”的转变。 你不再是那个搬砖的工人，而是那个规划城市蓝图的建筑师，或者那个指挥一支强大军队的将军。
这种体验也伴随着一些新的挑战和思考：
责任的转移： 当一切都自动化后，万一出了问题，责任应该归咎于谁？是自动化系统本身？是你设计的自动化逻辑？还是你没有预料到的边缘情况？这需要更精密的审计和追溯机制。
创造力的释放与焦虑： 一方面，你获得了前所未有的自由，可以去探索更深层次的技术难题，去构思更宏伟的系统。但另一方面，你可能会陷入一种新的焦虑：我还能做什么？我存在的价值是什么？当机器能够完成一切的时候，我该如何定义自己的角色？
持续学习的压力： 自动化系统本身也需要维护和升级。新的技术、新的工具层出不穷，你必须保持敏锐的学习能力，才能让你的自动化系统始终处于领先地位。
“人味儿”的缺失？ 在一个完全自动化的流程中，人与人之间的直接沟通和协作可能会减少。有时，一个善意的、即兴的交流，或者同事间的互相帮助，是纯粹的代码和系统无法替代的。你需要思考如何在自动化的大框架下，保留和注入“人情味儿”。
总的来说，把工作完全自动化，就像是把你从一个体力劳动者变成了一个拥有强大工具和智能助手的脑力劳动者，而且是那种最顶级的脑力劳动者。你坐在那里，看着一切井然有序地运行，而你只需要偶尔伸出手，微调一下方向盘，或者给你的 AI 指挥官下达一个新的战略指令。这种感觉，既是一种成就感，也是一种对未来工作模式的深刻预示。
网友意见
还每天上班花一秒钟做完工作。
这个太low了。
我之前单位做上海电信宽带计费。我负责出话费账单。基本上每天都不需要工作。因为那个出话费账单的程序本来就是自动的。除非改套餐计费规则，否则啥也不用干。
但是必须有这么一个人天天过来上班坐在椅子上。防止出账问题。
老板也无所谓。本来就是电信外派。工资电信负责发。
这就是学生式思维，以为工作是消耗，不把工作当成学习的过程，把工作和学习对立起来，以为只有纯粹的学习才是学习。
我还没有上班一秒钟解决工作内容的体验，但是我的确有近似于乔布斯乔老爷子的工作体验，据说乔布斯早上9点之前就把一天的工作做完。我很多次早上7点来办公室，在9点之前和美国总舵把关键的会议开完，到了9点，很多同事还没来办公室，但是我感觉一天的工作已经做完了。
等到同事们到了岗位上，他们也会按照预先的安排自主工作，即使我不在，也依然可以转起来。
这时候我怎么该做什么呢？
工作永远有提高的方法，并不是说完成例行公事就完事了。
我一天都会参与在工作之中，关注大家的工作状况，发现长远的和短期的潜在的问题、机会、改进点，然后和不同的人沟通来保证大家工作状态趋于最佳，在这个过程中，我学到了很多。
我学到的可不只是书本上什么算法、理论和概念，这些方面更需要学习：
- 别人对于工作的看法
- 别人对于别人的看法
- 业界技术在我们的团队的应用，哪些能用哪些不能用
- 如何了解别人的情绪，如何把控别人的情绪
- 如何激励别人，或者说，如何把别人的积极性和团队的发展方向连接起来
- 公司的组织结构调整背后的原因
- 不同人之间的关系，如何协调
- ...
上面说的这些，对于团队和个人的成功至关重要，但也没有一样是能够脱离开工作的。
所以我说，涉嫌一秒钟或者9点之前完成工作，然后剩下来的时间就不工作只是学习，终究还是学生式思维，没有进入职业工作人的状态。
老板让你交出自动化工具，然后把你辞退了。
我妻子有段时间做过淘宝美工，最常见的工作内容就是“合图”，把店铺活动的标语图和商品图合成一张图，因为她们公司有3个淘宝店，每家店都有几百上千种商品，每种商品都有好几张标题图，店里每隔几天都有一个新活动，一年365天活动不停，所以这方面的工作也不停。我看她们的工作辛苦，实际做的事情却非常的机械化，于是用C#写了一个简单的程序，可以批量合图，自动根据标语图和商品图的大小和比例调整图片的尺寸，计算相对坐标什么的，有了这个程序之后，原先5个美工3天的活，用这个程序只要几分钟。后来这个程序还增加了自动抠图等功能，进一步解放了美工。但是我妻子却不敢在她们公司用这个程序，怕公司拿过去之后节省太多人力而解雇人员。我妻子的这份工作没做多久就辞职了，因为这个工作实在没意思。后来听说，那家公司还是裁员了，因为他们老板引进了杭州某公司的软件，包含了很多自动化工具，真的不需要那么多美工了。
以前有人说人工智能淘汰了工人之后会制造更多岗位，比如维护人工智能的什么的，我很疑惑，那些美工被裁员之后，都去当程序员了吗？ 而这些程序还没用到真正的人工智能呢。
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