一位电影UP主利用AI成功开发出自动生成电影色觉缩略图的Python程序，这一过程充分展现了AI在降低编程门槛方面的巨大潜力。从最初的视频剪辑和手动调色，到借助AI编写、调试和完善代码，UP主仅凭对行业需求的理解，便实现了复杂的技术成果。这与早期汽车普及时司机职业的高门槛形成鲜明对比，如今的汽车操作已极为简便，甚至由AI辅助驾驶。文章认为，未来编程技能的普及趋势将与汽车发展类似，普通用户无需深入掌握底层代码细节，即可通过AI实现技术应用，而真正的价值将体现在对行业需求的深刻理解和创新应用上，专业人士则可专注于研发、维修等更深层次的领域。
💡 AI显著降低编程门槛：通过AI辅助编程，普通用户无需深厚的专业知识，即可实现复杂的技术应用。例如，一位电影UP主仅凭对“电影色觉缩略图”需求的理解，就成功让AI为其编写、调试并完善了所需的Python程序，这表明编程技能的普及化趋势日益明显。
📈 行业洞察成为核心价值：在AI能够代劳大部分技术执行工作的未来，理解具体行业的需求和痛点将变得至关重要。如同汽车从需要专业司机的复杂机械，转变为人人可轻松驾驶的交通工具，未来编程的价值将更多体现在使用者对场景需求的精准把握和创新性利用，而非纯粹的技术实现能力。
🚗 类比汽车行业发展：文章以汽车行业的发展为例，说明技术普及如何改变职业需求。早期汽车需要具备机械知识和维修能力的专业司机，而现代汽车操作简便，甚至有自动驾驶功能。这预示着编程领域也将走向类似路径，AI将承担更多技术执行任务，使更多人能够参与到技术创造中。
🧑💻 专业人士聚焦高阶领域：随着AI承担通用编程任务，专业程序员的角色将进一步深化。他们可以从繁琐的编码、测试和调试中解放出来，转而专注于更具挑战性的领域，如AI算法的研发、复杂系统的设计、软件架构的优化以及前沿技术的探索，从而推动整个技术生态的进步。
今天刷到一个搞电影的 up 介绍电影色觉缩略图 https://www.bilibili.com/video/BV12rWzzcETt
从每个镜头抽出一帧提取色号，制作一条色线。如此将一整部电影的色觉风格压缩成一张图片。以此来研究色彩表现风格。
很明显能看出来 up 对编程并没有啥了解，一开始还用视频软件生成镜头合集，再用 photoshop 制作色线。
然后他就求助 deepseek ，让 ai 给写程序，让 ai 给调程序，让 ai 给加功能。最终搞出一个他需要的自动生成色觉缩略图的 python 程序。
从这个例子就能看出，以后编程将是一种普通人都能驾驭的技能。真正有价值的还是使用者理解具体行业的需求。至于实际编程时怎么写程序，测试，调错，都是可以找 ai 代劳的。
这就如同当初刚有汽车时，司机是个高端职业，要学一堆理论，不但要会操作机械还要会修车等硬核内容。但是现在的车，就是上去按个按钮，给油就走。甚至很多路程都开始放手给智驾去开，自己监控一下结果就可以。对汽车理解深刻，技能扎实的专业人士可以走汽车研发，维修，赛车等路线。而普通人根本不用关系这些细节，他们连手动档离合都不用懂，而且以后怕是智驾开的里程要远多于人工里程了。
以此对比现在 ai 给普通人拓展出来的能力，以后的计算机编程也会是一样的节奏。
