一位电影UP主利用AI自动生成电影色觉缩略图的经历，生动展现了编程技能对普通人日益增长的可及性。从最初的视频剪辑和图像处理，到通过AI辅助完成代码编写、调试和功能添加，整个过程体现了AI在降低技术门槛方面的巨大潜力。文章类比汽车行业的发展，从早期司机的高技术要求到如今的智能化操作，预示着编程将成为一种更普惠的技能。未来，理解行业需求将比精通编程细节更为关键，AI将承担更多技术性工作，使普通人也能轻松驾驭编程创作。

🎨 AI降低编程门槛，普通人也能轻松创作：通过AI辅助，编程不再是专业技术人员的专属技能。正如汽车从需要专业司机到普通人即可驾驶，AI正在让编程变得像操作智能设备一样简单，用户能专注于创意实现而非技术细节。

💡 行业需求理解比技术细节更重要：未来，真正有价值的是对特定行业需求的深刻理解和运用AI解决问题的能力。AI能够代劳繁琐的代码编写、测试和调试工作，使得用户能够将更多精力投入到创意构思和业务逻辑的梳理上。

🚀 编程技能普及化趋势明显：文章通过电影UP主的案例，展示了AI在编程领域的强大赋能作用。这种趋势预示着编程将进一步普及，成为继汽车普及后，又一项能够显著拓展普通人创作和解决问题能力的重要工具。

🤖 AI将成为强大的编程助手：AI不仅能生成代码，还能进行程序调优和功能扩展，成为开发者和创意工作者的得力助手。这使得曾经复杂的编程过程变得更加高效和易于管理，极大地提升了创作的可能性。

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。