除了Java，最推荐学什么技术？

现在结合业务和浪潮，我会推荐你学习agent开发，但是这阵浪潮过去，已经有了模版化的agent开发流程，我们还能坚挺多久？网上说的没问题，程序员吃青春饭，毕业进大厂起薪高 这辈子感觉要么跳跳乐 前几年挣够后面的钱，要么后续回归二线养老。我感觉我在那时也想不到我可以去干嘛，身无长技，想去卖炒饭，可能也没有专业炒饭炒的好，仍需努力

家人们，今天又被某大厂的 Java 岗挂了。鼠鼠我真的一整个大破防。😭现在 2026 年了，AI 写代码比我快多了，我想问大家，五年后Java 还会是招聘大头吗？还是说我们这帮搞 Java 的，注定要在 49 年入国军？

AI 让产业飞轮越转越快，开始产出了三人公司，甚至一人公司，我，作为一个后端开发者，距离此还有多远？这是一个来自鹅厂产品经理创业的例子。22年，那个时候 MJ 和 SD 刚出现，年末 GPT 也开始了大模型时代，让这位不安分的产品经理愈发疯狂。但他并没有一开始就去裸辞创业，而是先兼职。创业三段式：咨询→定制→通用产品阶段一：咨询培训。“给电商卖家讲课，一小时收3000元，一年赚个小几十万——能活，但不够爽！”阶段二：软件定制。“用AI Coding给卖家做工具，比如小红书评论分析系统，Demo一天就搞定！”阶段三：通用产品出海。“现在最刺激！光轮BI帮卖家AI看数据，另一个工具赋能全球达人。”我作为一个后端 Java 开发，第一点其实是拥有产品思维，与 AI Coding 接触了这么久，每次都是为了更好的工作效率，没有跳出这个圈子（拉磨）。对于他的 Coding 经验，这样描述：“AI不是魔法，需要人和它一起成长。核心代码还得研发review，但AI能把想法快速变成Demo。”之后在群里也分享了关于一人公司的想法，见图。最后说一点他们团队现状以及对未来的畅想团队现状：3个全职+4个兼职，办公室20平米，但“成长速度比打工快10倍”。工厂老板用AI分析海外竞品评论，发现用户痛点，靠新slogan提升销量。第一个AICoding出来的案例，发到网上收获关注。“AI能让人梦想成真。”中国AI应用层玩得最花，海外客户愿意为AI生成视频付高价，成本只有传统的20%。

现在基本 AI 应用 + Java ，大家都会用了，前端最好也会一些，还有就是运维部署这块了，现在代码编写其实占比挺少的，主要还是技术方案和选型的思考，AI 现在很多行业都能够结合 agent 使用，良好的 AI 使用者的效率比自己编写代码快多了，而且往往边界条件和判断空值、网络安全的能力会更强，AI 是必选，其他技术都可以多多了解！

首先非常不推荐大家抱着学了什么什么技术我就能进某某公司或者大厂中厂小厂。有这种想法的往往最后会有较大的心理落差，我已经学了某某技术，简历已经加了某某项目，可为什么还是没面试又或者我面试表现的很好了，为什么挂我？成功是多变量从找工作到我们最终入职这个过程有太多的变量了，方向的选择，学习路线，掌握程度，项目选择，实习经历，学历等等，这些点都是需要学习和了解的。还有一些我们不能掌握的，比如公司毁约了，面试官kpi等等。技术固然是大头，但是只有技术在这个整体评分系统里面可能都不及格。了解权重上面说了找到工作的成功因素是多方面的，但是这些因素所占的比重是不一样的，例如很多人会忽视投递时间的重要性，在错误...

如果语言也算一门技术的话，那么我推荐学语言。因为虽然各个国家的程序员它都很难干，但是日本和欧洲的很多程序员，比起国内来说，日子还是爽太多了。这里需要讲的是，各个国家的程序员其实都是会加班的，程度不同罢了。但是我国的程序员过的什么日子，放在全世界来看，依然是最可怕的存在。不说刚死了一个程序员，我很同情他，我认为他被资本压迫加班直到过劳死，这不是他的错，是这个社会的问题，是国家法律的不完善。如果他不在这里，在世界上任何一个地方做程序员，都有可能活着而不是累死。这里的加程度已经到了惨绝人寰的地步，真的不适合人类生活。

今天leader安排了一个超出我能力范围的任务：作为Java后端开发，要做一个VSCode插件的检测更新功能，要求版本不一致时自动下载并同步版本。说实话，我作为 Java后端，前端相关的开发从未接触过，更别说VSCode插件开发了，一开始完全无从下手。好在有AI作为辅助工具，再加上leader给了整体的实现思路，我便顺着这个思路一步步拆解问题，向AI精准提问下一步的具体操作。就这样边问边做，仅耗时3小时就完成了开发，还超额达成了需求。leader验收时，也惊叹于AI加持下的开发效率，居然能让一个领域门外汉快速完成专业度极高的任务。但我却有不一样的感受：这次能顺利完成任务，核心并非只是AI的助力，而是清晰的思路。AI终究只是工具，没有具体的方向和思路，让它凭空生成方案，结果往往质量堪忧、难以落地。这也让我愈发觉得，在AI时代，与其盲目去学各类零散的编程语言、工具技巧，不如沉下心来打磨设计思维，学会拆解问题、梳理实现思路，更要锻炼精准表达自身想法和需求的能力——毕竟，再智能的工具，也需要清晰的指令才能发挥最大价值。（怎么感觉像产品经理(๑•̌.•̑๑)ˀ̣ˀ̣

除了Java，当下最值得投入的技术方向绝对是大模型相关技术——它不仅是AI时代的核心风口，更能与Java后端开发形成强大互补，让你的技术栈从“单一开发能力”升级为“智能应用落地能力”。对Java程序员而言，大模型技术并非遥不可及的“纯算法领域”，反而有大量贴合后端场景的落地路径：比如学习大模型API调用与二次开发，用Java对接GPT、文心一言等模型，快速实现智能客服、文本摘要、代码生成等功能，让传统后端系统具备“智能交互”能力；再比如深耕大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），结合Java的高并发、高可用优势，搭建企业级RAG（检索增强生成）系统，解决知识库问答、文档分析等实际业务需求；若想进一步深入，还能学习大模型部署与优化技术，比如用Java+Docker实现模型容器化部署，通过量化、蒸馏等手段提升模型运行效率，适配后端系统的性能要求。如今，从互联网大厂到传统企业，都在推进“大模型+业务”的转型，掌握大模型相关技术，不仅能让你在Java开发岗位中更具竞争力（比如参与智能办公系统、智能风控平台等新兴项目），还能打开“AI应用工程师”“大模型开发工程师”等高薪岗位的大门，成为横跨后端开发与AI落地的复合型人才，在技术迭代浪潮中牢牢站稳脚跟。

在 Java 已经卷到天际的 2026 ，推荐语言没有意义，推荐几个未来比较有发展前景的“生态”：1.Rust (系统级安全之王)： 随着大模型推理引擎和高性能中间件的需求激增，Rust 的地位无可撼动。学它不仅是为了就业，更是为了理解底层逻辑。2.Python & AI Agent 框架： 不要只学 Python 语法。去学 LangChain、AutoGPT 或者最新的智能体编排框架。未来每个公司都需要能把 AI 模型落地到业务场景的工程师。3.Go (云原生与分布式)： 在微服务和容器化依然是主流的今天，Go 的简洁和并发处理能力依旧是后端大厂的敲门砖。4.软技能：Prompt Engineering & 产品思维。不能只会写代码还要懂需求

Java 作为后端主力语言很抗打，但想拓宽赛道，有两个方向可以试试。第一是云原生相关(Docker+K8s),之前实习部署项目，本地跑的好好的，到测试环境就各种依赖冲突，折腾了两天没搞定。后来学了Docker，把项目和依赖打包成镜像，一键部署，再也没踩过环境的坑。现在大厂后端岗位几乎都要求懂点云原生，哪怕只是基础的镜像打包、容器编排，面试时提一嘴都能加分。第二是AI工程化相关技能了。不用深钻算法，重点学怎么把AI 模型落地到业务里，比如用Python+LangChain个简单的代码文档生成脚本，或者对接大模型 API做个内部需求分析小工具。我之前用这个帮组里生成接口注释，节省了不少重复工作，带教还夸我会找提效方法，现在很多公司都在搞AI+业务，懂点工程化落地，比只会写CURD 的后端更有竞争力。不用贪多，先吃透一个方向，技能树慢慢点，比盲目跟风学一堆新技术更实在。

前端DevOps核心是打通开发到上线的自动化。推荐具体学习：GitLab CI/GitHub Actions（自动化流水线）、Docker（容器化前端应用）、Nginx配置与云部署（AWS/Aliyun）。同时掌握性能监控（如Sentry）和自动化测试（Jest/Cypress），实现高效、稳定的持续交付。

前提是你能接受薪资被java薄纱，偶尔还要倒班，出差有时候也是需要的。优点也是很明细的 ①稳定 工业系统生命周期 8-12 年，甲方换语言意愿低，维护预算每年固定 20%。 ②入门难度相对于比较低VS + 智能提示 + 拖控件，两周能跑通 MES 扫码入库 Demo，对比 C++ 少了头文件、内存泄漏一堆坑。缺点也能明显①行业天花板低薪资低②要出差和倒班身体换些本钱吧③中间层“纯 CRUD”正在被 AI 编码助手吃掉 40% 工作量。

我推荐搞驱动这类的，安全这类的安全类的东西，网上也搜不出啥东西的，问AI问不出啥，不用但心被取代，入行门槛比较高的，也是新时代越来越值得关注的模块驱动这个要求也比较高，不管技术在怎么发展 ，大模型，AI这些，无法冲击驱动的，毕竟现在生活离不开这么多的电子设备，有电子就需要嵌入式就需要驱动

除Java外，最推荐学Go语言作为后端热门语言，Go天生适配高并发，分布式场景，语法简洁易上手，不用纠结复杂的面向对象概念，新手也能快速入门写业务。编译速度快，部署轻便，现在大厂云平台，中间件很多都用Go重构，就业和项目落地场景超广。学完Java再学Go，两者搭配互补，不管是做后端开发还是往云原生方向发展都挺好

大厂微服务、云原生全Go写的，性能猛、部署简单、语法不烦人。字节阿里腾讯招Go的越来越多，钱好缺人。学完回头看Java并发，瞬间开窍

Java 打基础，这几项技术超值得深耕！云原生（Docker/K8s）适配微服务架构，是后端标配；Go 语言轻量高效，和 Java 搭配做高并发项目超香；AI 工程化（LangChain）能落地大模型应用，踩中风口。建议别贪多，后端转岗优先 Go + 云原生，想沾 AI 就学 AI 工程化，和 Java 结合深耕更有竞争力。你更想冲哪项？

都不推荐，技术好或者学历好（92）推荐学码，两者一个都没有的话，学啥都没用。在牛客看了好多offer帖、实习帖，如果你是92，简历很水也能找到实习，如果bg一般，就很难找，得付出很多时间精力做项目刷实习，最后投简历已读不回……

今天看某公众号的编程语言排名榜单，位居榜首的编程语言就是python，python灵活性更高，更加简洁，现在的人工智能行业中，它似乎也是作为主要的编程语言使用着，所以首推学python这门技术。

p的应用场景可以非常广的 而且非常简单易于上手 这非常适合大家学习特别是在这个ai时代 学起来问题一点也不大的 多学习python对程序员很有必要