用了 AI 写代码，感受到了恐惧，软件中登的经验积累已经是过去式了

[wanmyj]

22 年底 chatgpt 刚出来的时候，我就用上了，但是一直到上个月，我都把 github copilot 当成 AI 的标准用法，就是你给他一些提示词，他给你写成代码，整体的架构和数据还是要程序员自己设计的，相当于司机还是自己，但是载具已经由马车变成了汽车。

后来看油管有人介绍后用了 RooCode ，WCAO 直接惊掉下巴，很复杂的 C++项目，直接对他说产品经理要什么 feature ，不到两三分钟就把项目完成了，编译出现几个小错误，改了一改编译通过，成品稍有瑕疵，让 AI 重新调整一下，基本上就可以交付了。

写的代码质量比我高，一些错误的处理都是在我预估的范围之外的，它都能考虑到。即使有一些没考虑周全，但对于这个 feature 它只花了不到 3 刀，对公司来说肯定比我便宜多了。

以前时候认为为了更好的在公司发展，除了技术外，理解业务代码也很重要。现在 AI 直接把我对工作的理解给冲掉了。我在想如果我是老板，我只需要雇佣我加一个 AI ，就可以有三个我的工作量。不必说 AI 不能担责任，员工才能担责任之类的话，只要让驾驭 AI 的那个人担责任即可，就好像小组长对上面要担着组员做错事的责任一样。

AI 是软件和算法工程的人搞出来的，所以 AI 在软件开发的领域做得非常好。之前我是觉得 AI 只能应付下力扣刷题，现在真切感觉到 AI 能替代自己工作的七七八八了。不知道其他人有没有同感，现在招聘都已经不用做题了

[sentinelK]

其实 AI Coding 最大的问题一直是如何给 AI 最合理的提示词和上下文，以及如何最大化的利用 AI 的上下文容量。

如果你的需求可以几句话说清楚，没有任何歧义，那其实也一定不是很复杂的问题。而且一定是界内比较统一，有最优实践的问题。

而实际上的软件工程实践并不都是这样的理想情况。而且是越靠上层，越贴近用户，越反直觉，越反逻辑，越反效率。
这时候 AI Coding 的表现就比较不尽如人意。

[anivie]

是这样的，很多人对 AI 的评价都是“连 xxx 都做不到”或者”只有 xxx 有用“忽略了目前最主要的问题，迭代速度
AI 进步速度太夸张了，最开始的 gpt3 连句利索话都说不清，3.5 十行代码就有一行要报错，4 才是勉强不报错的水平，现在已经是独立完成小项目了，独立完成大项目的时间还远吗？这才是最需要道心的

[lindas]

AI 发展的太快了，从 chatgpt 到现在这才多久，一下就发展到这种程度

[HeyWeGo]

挑刺谁不会，但是 AI 没脾气，就默默发育。

[zifangsky]

是啊，就像上面的回复说的，AI 发展太快了，一年一个变化，互联网开发人员的未来在哪里？

[wanmyj]

@sentinelK 是一个有一定复杂程度的 feature ，我自己的水平去写要肝个两三天差不多。AI 会自动使用 vscode 的关键词搜索功能，知道去哪个文件读写代码，甚至还知道要改 cmake 文件，修改依赖的包的版本号。三分钟写完，我再花介个小时调整一下，就完成了之前三天的工作量。

feature 的复杂度具体类似于什么呢，不知道你写过嵌入式没，相当于嵌入式之前有一个摄像头加一个屏幕，现在要做双摄像头双屏幕的，俩屏幕的长宽比不同，且有一个 button 可以切换屏幕对应的摄像头。大概是这样

[triptipstop]

这是好事儿 以后就不用写基础代码了 只做那些只会用 AI 的新人解决不了的问题 可能也就是一句的事儿 但连提问都不知道怎么题 只知道有问题 不知道问题是什么 AI 外挂会让人失去思考能力

[arrayxiangxiang]

再强的 AI 也只是工具，人作为使用工作的主体，不能说对 AI 的完全掌控，但也需要了解软件工程相关的知识，一个廉价的 AI 配合一个专家工程师带来的效益和昂贵的 AI 配合开发小白这样的对比是无法量化的。如此，不应该有这样的恐慌，而是学习社会规则，适应规则。最后，终身学习 是每一个开发的蓝天。————五年开发小登的感慨。

[yh7gdiaYW]

我倒觉得这个趋势对中登是有利的，复杂需求还是需要有经验的人来统筹 AI ，同时 AI 也解决了年龄变大后精力下降的问题，工作产出大增。但对行业新人就是噩梦了，我现在要是还在读大学应该会感觉很绝望

[Moyyyyyyyyyyye]

取代 95%的能力，但是可以放大 100 倍 5%的能力，尽量做提升那个 5%

[rb6221]

恰恰相反，中登老登才是最幸运的了，两方面能力：1. 理解需求以及将其转化为技术词汇并帮助 AI 准确理解的能力； 2. 手工写代码、架构、排查 bug 范围的能力。
随着 AI 的越来越强大，这两点能力刚毕业的实习生、3 年以下初级工程师想要掌握的门槛越来越高，和中等老登的差距只会越拉越大。
AI 能写代码但是不能背锅，企业是不可能完全用 AI 代替人的。那个梗图怎么画的来着？最终只会发展成 boss 拿着 AI 的鞭子抽员工，但是员工还在就已经是很好的结局了（悲

[MindMindMax]

人工智能正在取代重复性任务和简单的实现方式 ，从而显著提高开发人员的生产力。
然而，人类仍然必须对设计、判断和责任负责 ，“人工智能+程序员”之间的协作正在成为新的常态。
重要的不是“人工智能将取代工作”，而是“不会使用人工智能的程序员将被淘汰 ” 。

[94]

其实中登、老登的经验才是现在最有用的。看到需求之后，很快就会形成一个整体的概念在脑中形成，然后快速界定模块范围输出成开发计划。
也可以察觉 AI 制定的计划哪些部分可能会出现纰漏，以及出现 BUG 之后可以快速定位问题。

这些经验可能在以后，很难有新生代能够独立、有效积累并且整理成自己的知识体系了。除非出现电子脑这种东西，可以快速无痛苦的获取体系的相关知识。

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[Vol. 160 一年多以后，再聊 AI 写代码 Vibe Coding - 枫言枫语 | 小宇宙]( https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/698057412aaefd8defd5a7da)
[EP121 从 Agent Skills 到 Clawdbot （ OpenClaw ），论 AI 助理的执行权与失控边界 - 硬地骇客 | 小宇宙]( https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/697f9a2ab4be4c149b85137c?utm_source=rss)

[huaweii]

现在的机会窗口是智能体编排相关的开发。

具体需求+非动态 io 的业务逻辑，大概半年就已经是这个帖子楼主惊讶的程度了😁

[lmmlwen]

本人 15 年服务端经验，目前用 gpt5.2 和 opus4.6 ，已经从 coder 成为了 commander

[wanmyj]

@huaweii 你这个提醒了我，Roocode 就是个智能体编排的模块，这部分确实能超级放大 AI 的作用

[jarmanq]

同意楼上几位的看法，机遇和挑战并存吧

AI 目前还不是万能的
个人能从部分重复性劳动中解放(甚至是专家级别)，
但更强调对 跨领域整合、价值判断、复杂系统的把控

现状是大量知识、技能的垄断性和门槛被打破，迭代速度越来越快，
知识、技能的半衰期越来越短，
光靠积累经验、锻练技术吃饭可能不大够了，
批判性思维、学习能力、适应力、情商、...... 等能力会越来越重要

比如学习能力：快速理解新范式、掌握新工具/技能的核心逻辑......

[finab]

小登才是最惨的，钱没赚到，还可能被 AI 替代
中老登本来就到毕业年龄了，有没有 AI 都得失业，现在竟然出现了机会去转型为提示词工程师

[isnullstring]

AI 写代码好不好，就看提示词和需求描述够不够细

[TArysiyehua]

@wanmyj #6 你这个需求只能算是一个简单的需求，AI 写代码是比你快，但不是说比你能干。知道用 cmake 修改编译是因为正常的项目都是这样的。
但如果你的需求需要用项目包装的网络库，项目包装的 UI ，然后使用 camke 也没法直接编译，需要切换工具跟环境什么的，这些都需要跟 AI 说清楚，你不说它是没办法知道的，因为项目太大的时候，它的上下问没这么大，需要你提供足够的上下文。

[kakki]

写代码在软件工程中本来也算不上重要的东西吧.

[elevioux]

AI 最擅长“封闭”的问题，有清晰的输入和输出要求，结果可校验，有通用的行业最佳实践一类的。

我自己的感觉，反而是普通的 crud ，可能因为企业业务复杂或历史遗留问题，导致其代码逻辑变得奇形怪状，逻辑链条很长（ A 之所以这样是因为 B ，B 之所以这样是因为 C ，C 是因为当时领导心情不好。。。），这种情况让 AI 去写往往不能安心，毕竟可能有时候人都会犯糊涂。

[FireKey]

ai 对中登来说是补强,弥补了产出不如精神小登的毛病.