如果未来大部分业务代码都由AI完成，那程序员该怎么招聘？
我自己理解是：未来面试的重点，大概率会从代码实现能力，逐渐转向系统设计能力+AI协作能力。
这里说的系统设计，不是说画几张架构图那种，而是看你拿到一个需求后，能不能把整个系统组织起来。
比如，一个需求过来，你能不能拆出合理的模块边界；数据从哪里进入、流向哪里；接口应该怎么定义；哪些代码应该放在一起，哪些必须隔离；哪些地方以后大概率会变化，需要提前留好扩展点。
这些事情，比写代码更重要。
很多人可能会挑战说，这些以后AI不也能做吗？
我觉得，未来AI的确会越来越擅长设计，但它真正难替代的，不是设计，而是「决策」。
因为软件架构，从来都没有标准答案。
同样一个优惠券系统，有人会拆成三个服务，有人会拆成五个；这张表要不要冗余，这个能力要不要抽成公共服务，这个扩展点值不值得提前预留，每一种方案都有自己的优缺点。
真正决定方案的，并不是技术本身，而是公司的实际情况。
团队有多少人？业务增长有多快？系统还能运行几年？未来是否会拓展海外？团队是否有能力维护复杂架构？这些都会影响最终的设计。
AI可以给你五套方案，甚至十套方案。但是最后选择哪一套，必须有人拍板。
因为一旦方向错了，后面付出的代价是非常大的。
代码写错了，一个方法、一个类改掉就可以了；架构错了，可能意味着N个服务要调整。
更关键的是，架构问题往往不是当天就能发现。
很多架构设计，在项目刚上线时看起来都没问题，等半年后业务增长了，或者需求越来越复杂，问题才开始暴露。而那个时候，再回头修改，成本已经非常高了。
这也是为什么，我不认为任何公司会轻易把这种决策完全交给AI。
未来真正厉害的程序员，是能够判断AI给出的方案是否靠谱，知道什么时候应该采用，什么时候应该推翻，什么时候应该重新设计。
未来程序员的面试方式，会慢慢发生变化。与其让候选人在白板上手写算法题，不如给他一个贴近真实业务的场景，比如设计一个优惠券系统、一个订单系统，看看他如何拆分模块、如何设计数据模型、如何分析不同方案之间的取舍。
除此之外，还有一个能力会越来越重要，就是AI工具的使用能力。
因为未来真正高效的程序员，是能够借助AI快速完成设计、生成代码、发现问题，再结合自己的判断不断修正方案。
未来程序员比拼的是：理解业务、做出正确的技术决策，以及驾驭AI。
决定代码应该怎么写、为什么这样写，以及最终是否采用，仍然会是程序员核心的价值。
