还记得第一次领工资的场景吗？
我是指那种实体的、拿在手里的现金。那时候我们对钱的感知非常具体：手指搓过纸币的纹理，一张张清点，每多数一张，心里就踏实一分。后来，钱变成了银行卡里的数字，变成了支付宝扫码时的一声“嘀”。再后来，当我们开始接触理财或投资，资金的概念彻底变了——我们不再纠结于那一两张纸币的得失，而是开始关注配置、关注趋势、关注风险回报比。
随着资金规模的扩大，单纯靠手点钞票已经无法管理财富了，于是金融界进化出了“量化交易”：由机器执行批量指令，人负责制定策略和风控。
我现在越来越觉得，编程正在经历一模一样的过程。
在 AI 辅助编程（AI-Assisted Coding）普及之前，我们都是手工业者。每一个字符、每一行逻辑、每一个缩进，都像是在数纸币。我们确信每一行代码都出自我们之手，这种掌控感让人安心，但它也锁死了我们的产能——你的思维再快，也快不过打字的手速。
现在，情况变了。
当你用自然语言告诉 AI “写一个带鉴权的 RESTful 接口”时，它瞬间吐出几十行代码。这个过程，就像是从“手工数钱”进化到了“量化交易”。
代码正在变得廉价，甚至通货膨胀。但这不意味着程序员贬值了，恰恰相反，它意味着我们必须从“柜员”转型为“基金经理”。
警惕“Vibe Coding”的陷阱
最近硅谷流行一个词叫 “Vibe Coding”，大概意思是“凭感觉编程”。指很多开发者（甚至非开发者）完全不看懂 AI 生成的代码，只要程序能跑起来，界面看着对（Vibe is right），就觉得大功告成。
这在金融领域里，就是典型的韭菜心态：不看财报，不看基本面，只凭感觉梭哈。
以前手写代码时，我们是在做加法，一行行构建大楼，地基如果不稳，写的时候就能感觉到。现在 AI 编程是在做乘法，它能在一秒钟内帮你生成一座大厦的外立面，但如果内部逻辑有漏洞，这个技术债务的雪球也会以量化的速度滚大。
这就是为什么我说，越是 AI 时代，资深程序员的“风控”能力越值钱。机器可以负责批量制造，但只有人能负责“不爆仓”。
像量化经理一样编程
如果把编程看作是一种资产管理，我们现在的工作流应该发生什么变化？
1. 策略优先于执行 (Strategy over Execution)
在量化交易中，赚钱的核心不是下单的手速，而是策略的优劣。对应到编程，你的核心竞争力不再是熟练背诵 API，而是精准描述需求（Prompting）和架构设计的能力。
以前我们花 80% 的时间写代码，20% 的时间思考。现在这个比例得倒过来。你需要先想清楚数据流向、模块边界、异常处理机制，然后把这些“策略”喂给 AI。如果你的策略是模糊的，AI 执行出来的就是一堆漂亮的垃圾。
2. 回测是唯一真理 (Backtesting is King)
没有量化交易员敢不经过回测就上线策略。同理，在 AI 生成代码的时代，自动化测试不再是一个可选项，而是生存必需品。
如果你不写单元测试，不写集成测试，你就是在裸奔。因为代码不是你一行行写出来的，你对细节的感知力必然下降。唯一的补救方式，就是建立一套严密的测试网。
以前写测试可能觉得烦，现在可以让 AI 帮你写测试用例。你负责审查测试覆盖率，确保这套“回测系统”能兜住底。
3. 专注于审查而非产出 (Review over Output)
以后衡量一个资深工程师的标准，可能不再是他一天能写多少行代码，而是他一天能 Review 多少 AI 生成的代码，并准确地指出其中的 Logic Bug 或安全隐患。
这其实比自己写更累。阅读理解的难度往往高于写作，特别是当 AI 写得似是而非的时候。你需要不仅看得懂它写了什么，还要看得出它没写什么（比如漏掉的边界条件、忽略的并发锁）。
结语
承认吧，那种一行行敲击键盘带来的“匠人式”快感，正在慢慢成为历史。这多少让人有点失落，就像看着手里厚厚的一沓现金变成了屏幕上的冷冰冰数字。
但这种失落感其实是一种成长的阵痛。
当我们不再被繁琐的语法细节捆绑，不再因为漏写一个分号而调试半小时，我们的大脑终于被解放出来，去思考更宏大的问题：系统的健壮性、业务的价值、架构的演进。
不要试图去和机器比拼写代码的速度，就像不要试图和点钞机比拼数钱的速度。
在这个量化编程的时代，去做那个制定策略、控制风险、最后看着系统稳定运行的人。