AI把代码替你写了,程序员现在靠什么吃饭

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07-10 16:24

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精选参考来源

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23. 浙大-ICLR-AI提出颠覆性科学假设?。#智能体 #科学创新 #OpenClaw #大模型 #抖音养虾人俱乐部 本内容由OpenClaw辅助生成 📚arXiv: 2512.01822 ✏️标题: InnoGym: Benchmarking the Innovation Potential of AI Agents 📄一句话介绍:首个评测AI智能体创新潜力的基准框架,同时度量性能突破与方法新颖性 基准iBench从197个竞赛任务中经两轮筛选精选18个工程科学任务(涵盖BCI、圆装箱、图着色、编译器优化、ROADEF挑战等) 在10个核心任务上评测DeepSeek-v3.1驱动的MLAB、CodeAct和AIDE三种智能体框架,每配置12小时预算、3次运行取最优。 关键发现:没有任何智能体超越人类最优方案,MLAB表现最佳(平均增益-24.32,新颖性56.55),但仍大幅落后排行榜。最核心洞察——新颖性与性能脱钩:高新颖性的方案往往因鲁棒性不足而性能最差,"创意有余、执行不足"。

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31. _AI玩具入门导论_1.1.2_智能体与智能体工程

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39. AI编程大战正式开打! Claude vs GPT同一天放大招,不是比谁代码写得好,而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

40. 过去十年,大家一直在说AI会改变编程。 但现在看,真正被改变的,可能不是“写代码”,而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态,程序员最核心的能力到底是什么呢?#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

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48. AI 智能体驾驭 (Harness) 工程的兴起

49. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道,是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口?

50. AI 改变了我们构建软件的方式——如今开发者在编写代码时,身边有能够分析代码库、编写测试用例以及设计架构的助手。但几乎所有的开发流程仍然从一个单一的、临时性的提示(Prompt)开始。提示(Prompt)能够激发想法,但无法构建系统。随着 AI 智能体进入生产环境,我们不能再仅仅依靠即兴发挥,我们需

51. 构建专业智能体:从通用 AI 到企业级应用的工程化实践

52. AI 编码智能体功能强大。它们可以在几分钟内生成脚手架、组件,甚至是整个功能。但如果没有架构的速度,通常只能生成看起来正确的代码。在底层,代码可能是脆弱的、不一致的或低效的。 规格驱动开发(Spec-Driven Development,SDD)是一种防止这种情况的方法。通过提前定义需求、限制条件

53. 《全球AI创造力发展报告2025》精华解读

54. 黄仁勋称「Prompt 已死,AI 圈正追逐 Loop」,这对 AI 开发及工程师意味着什么?

55. 硅谷巨头正疯抢高中生,斯坦福开设vibe coding课,清华AI博士甚至建议从幼儿园学起?AI海啸下,人才底层逻辑彻底变了,未来最值钱的不再是代码,而是你的“Vibe”#ai #vibecoding #秒哒 #硅谷 #AI时代学什么

56. 从自动写代码到智能影音刮削:实测 OpenCode,这台“赛博管家”真的能干苦力活

57. 如何在AI时代,找回你被埋没的创造力。

58. 当AI重塑一切,鸿蒙为开发者带来了什么?

59. 你觉得 AI 写 90% 代码这件事,是夸张宣传,还是已经快成现实了?

60. 模型只是引擎,Harness才是关键:解析编程智能体的运作逻辑

61. 【从传统编程转向大模型编程】本文提出“文档即源码”新范式,倡导开发者从“代码产出者”转型为“文档定义者”。核心是用结构化文档(需求/架构/约束)驱动AI生成代码,实现“改文档→自动重写代码”,提升知识复用性、模型无关性与安全可控性。https://developer.aliyun.com/artic

62. 不会写代码,我花1小时用DeepSeek做出了自己的AI员工

63. 用 MiniMax M3 来 Coding 实在太顶了!我让它接手了真实项目开发

64. AI 编程正在从“写代码”变成“指挥智能体军团”

65. 我用AI编程两年,差点被“驯化”:一个前端开发的反思

66. 白天写代码晚上搭智能体,AI开发是真上头。 白天上班敲代码,晚上回来研究搭 AI 智能体。 最近接私活接得有点累,想换个脑子,就开始折腾用 AI 搭智能体。说实话上手之后挺上头的,跟写传统代码完全是两种体验。 先试的是扣子。我想做一个全域文案的智能体,就直接跟它说「生成一个全域文案智能体,输入主题,生成朋友圈、小红书、抖音口播、公众号、知乎文案」,丢过去等了二十来秒,昵称、介绍、提示词、开场白、引导问题它全给我生成好了。我自己再过一遍,对话效果不满意就改系统提示词,体验这块换个头像调下开场白,调到自己满意为止。做智能体第一步其实是过自己这关,自己当第一个用户都觉得不行,那肯定不能拿出去。 后来又上手了扣子编程,这个更对我胃口,因为它是真在帮你写代码搭后端。我跟它说「做一个面试官 Agent,根据我输入的岗位描述和简历对我连环追问」,它就自己开始梳理需求、搜服务、集成,左边工作区右边调试区,跟我平时开发的感觉很像。测完点部署,它自动打包构建部署,跑完直接给 API。 工作流那块更可控。我让它做一套新品营销的工作流,上传一张产品白底图,它能并行出小红书种草文案、商务风的英文 Post、还有营销邮件的 Banner 图。第一次生成的图跟原图不太一致,我就选中那个图片节点单独调,跟它说「拿用户上传的图当参考图」,它不光改了这个,顺手把其他场景的图也都加上了参考图,再跑一遍一致性明显好多了。这种选中单节点调试的感觉,跟我平时改代码定位问题一模一样。 最爽的是网页应用。我写了个在线图片取色工具的需求文档丢给它,几分钟就开发完了,上传图片自动提取5-6种主色,调色盘展示 HEX 色号还能一键复制。部署一分钟搞定,拿到域名直接能用。这要我自己手写,前端后端部署起码得折腾大半天。 搞下来最大的感受是,AI 开发不是让你不写代码了,而是把脏活累活包了,你的精力能放在「我到底要做个什么」上面。需求拆得清不清楚、边界想没想到,这些反而更重要了。 接私活是拿时间换钱,搭智能体是另一种玩法,能把一次的活复制出去。先慢慢练手,趁年轻多折腾。 #程序员 #软件开发 #AI工具 #AI智能体 #效率提升 #接私活 #全栈开发 #没想到你是这样的程序员 #程序员的出路 #个人开发者

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78. 未来开发者是否会从 “编码者” 变为 “智能体指挥官”?

79. AI智能体时代,开发者该如何定位自己?

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