低代码不会取代程序员，而是重塑开发价值_服务软件

1. 别光问AI了，反向操作才是王炸，这是我10倍速阅读的三大心法和提示词～当会用AI不再稀缺，AI时代真正拉开差距的是什么？#ai #阅读 #读书 #学习 #世界读书日

2. 卡帕西宣判Vibe Coding终结！99%代码AI接管，智能体工程时代开启

3. AI让个人效率涨10倍，为什么公司却没赚更多的钱？

4. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

5. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

6. AI 不是不能用于物联网开发，而是不能用传统互联网软件的方式粗放使用。#AI 不是不能用于物联网开发#在网页、后台、普通应用里，AI 生成一段不完美代码，最多是线上 bug 或性能问题。但在物联网里，代码连接真实硬件、真实现场和真实设备网络。所以 AI 生成代码的风险会被放大。它可能不是一个 bug，而是一次系统性故障。不是一个用户受影响，而是几千台设备同时受影响。不是简单改代码，而是要远程升级固件、排查硬件差异、修复数据一致性。AI 给物联网带来的不是单纯提效，而是“提效与风险同步放大”。真正成熟的 AIoT 开发，不是让 AI 替代工程纪律，而是要在更严格的架构约束、代码审查、硬件边界和运行监控下使用 AI。AI 可以加速物联网开发，但如果没有工程约束，它也会加速技术债务的积累；在工业物联网里，最快的代码，不一定是最安全的代码。

7. 朋友问我，有没有一种感觉：越用 AI 工具，越觉得作为程序员，自己要被替代。老实说，这种感觉或多或少是存在的。在过去，编程是一种很稀缺的技能。通常资历越老的程序员，能够解决的问题会越复杂，解决问题的速度也越快。但是今天，AI Coding 让程序员之间变得更加平权，大家都可以解决复杂问题，只要舍得花钱，速度也会非常快。那程序员是不是接下来要迎接一波下岗潮？我的判断是，这是必然的。对于那些没办法使用 AI Coding 来提升效能的程序员，肯定是要被淘汰的。但换个视角来看，对企业来说，企业的目标是交付价值。无论是古法编程的程序员，还是 AI Coding 的程序员，都是生产资料，在生产关系中是不可或缺的元素。程序员不会被全部干掉，他们一定会以一种更强、性价比更高的形式继续存在。 “程序员”的画像和技能结构会发生变化，岗位也会被重新定义。

8. 鲁大师4月新机性能/流畅/AI榜：天玑9500新机霸榜性能，OPPO双榜登顶

9. 如何看待「低代码会取代程序员吗」？

10. 硅谷工程师称用 AI 提效 10 倍但更累，是 AI 时代普遍现象吗？该如何应对？

11. 为什么现在画师几乎要被ai替代，而程序员行业不仅没被替代，反而看起来更繁荣了？

12. AI智能体时代程序员的核心竞争力——装唐

13. AgentRun：当“无代码”遇上“高代码”，阿里云如何为 Agentic AI 应用提供平滑演进的开发路径？

14. 程序员们的“AI分裂症”｜钛媒体深度

15. #周鸿祎称ai编程5分钟我要看1小时#别再瞎喊“程序员要失业”了！AI哪是来抢饭碗的，明明是送硬核外挂的！以前吭哧吭哧敲重复代码，现在直接变身“调虾师”。AI当苦力输出基础内容，咱们当掌舵人，管方向、控逻辑、防风险，把精力砸在更值钱的创意和决策上。说白了，AI是把程序员从机械劳动里解放出来，不是取代，是升级成更金贵的“AI指挥官”！以后拼的不是谁敲代码快，是谁能把AI玩得溜！#周鸿祎称程序员会转型成调虾师#

16. 2026年，不会AI的程序员真的会被淘汰吗？

17. AI第一波下手最重的不是程序员而是白领？ #大咖观察 #红衣聊AI #职场 #职业规划

18. 团队用vibe coding后，代码审查效率反而下降了，ai 为什么还不能替代初级程序员吗？

19. Notion 产品负责人：AI 时代，技能正在贬值，“主观能动性”是新的稀缺品

20. #周鸿祎称AI编程5分钟我要看1小时# 周鸿祎说AI编程快到跟不上，5分钟代码要1小时检查。还预言程序员转型“调虾师”，管理、调教、指挥AI。这不是淘汰，是进化，以后程序员更像AI的搭档，用智慧驾驭技术，未来可期。#周鸿祎称程序员会转型成调虾师#

21. Vibe Coding 这个名字不好，容易联想成让 AI 生成垃圾代码。以后程序员无论是前端还是后端，无论你是编程高手还是小白，主流都是人指挥 AI 写代码。✅程序员的角色会变成 Tech Lead 这样的角色：分解任务、架构选型、代码审查和调试。至于写代码，会越来越少的手写。❌但不建议当老板的角色：我想要什么功能你给我实现，实现不了就开除。如果你还没有习惯指挥 AI 写代码，建议：1. 开始适应指挥 AI 写代码而不是亲自写代码；2. 用你能用到的最聪明的模型，不要省钱3. 开始之前认真设计，至少复杂一点的用 Plan mode 讨论清楚设计，如果你对设计都不参与你对代码库无法了解未来还是会失控4. 一次不要做太多，AI生成后要做审查，因为 AI 不会担责任，你还是责任主体5. 刻意的做一些手写代码的练习，尽可能搞懂 AI 生成的代码

22. AI编程会替代程序员吗?

23. Databricks 如何利用 AI 变革数据库调试

24. 龙虾正在引发一场AI海啸，之前大家还在讨论， Cursor会不会淘汰程序员，但如今这种工具本身都已经快过时了。#养龙虾 #openclaw #程序员 #红衣聊AI

25. 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

26. aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍

27. 现在程序员的代码大多数都是用AI生成的，后面会成为屎山代码看不懂吗？

28. 有了AI编程，程序员继续死磕代码的意义还大不大？

29. 小红书被曝即将给技术团队全员配备Claude Code和ChatGPT，每人每月报销200美元——这个消息值得所有还在手写代码的程序员细品。AI编程这事儿，圈内已经炸锅了。Anthropic今年春季年化营收飙到300亿美元，反超OpenAI，靠的正是Claude Code在企业端的全面爆发。Boris Cherny——Claude Code的创建者——说自己去去年11月起一行代码都没手写，每天几十个代码提交全交给Claude，但他紧接着补了一句关键的话：所有合并请求仍然要再过人工审核这一关。以前的瓶颈是"写"，现在的瓶颈是"审"。小红书在AI上的投入不只是这次采购。去年小红书就举办了"黑客松巅峰赛"，超过60%入围者是00后，最小的才12岁。但另一面是，小红书联合多所大学发布的测试显示，AI编程在真实企业级App开发任务中成功率仅12%——工具再强，面对亿级用户的复杂代码库，该跪还是跪。初级程序员"飙升为专家级"可能太乐观，但当工具把写代码的门槛压到脚底板，真正拉开差距的就不是谁敲得快，而是谁能定义问题、审查方案、控制风险。会写代码的不会立刻失业，但只会写代码的，日子确实不太好过了。

30. 2026年，现在程序员失业有多严重？

31. 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

32. 如何不被AI取代？这是我的三条保命建议

33. //@箭叔JianSu:第二种文档化是必要的，不光是为拆分任务，多agent协同。现在大量的代码由模型生成或者TAB提示来的，工程师对项目代码逐渐陌生。把代码逻辑，重要任务通过文档沉淀下来，用来避免项目代码失控，让AI参与的项目可维护，反正程序员普遍厌恶的写文档，也外包给模型了

34. 求C++性能优化相关资料推荐？

35. 程序员学会多门实用技术的核心路线拆解

36. #孟晚舟华为年报致辞谈战略聚焦#今日，孟晚舟发表华为2025年年报致辞。她在讲话中强调：“生态的繁荣是产业发展的基础。鸿蒙、鲲鹏、昇腾和华为云生态正在茁壮成长。截至2025年底，鸿蒙开发者超过1000万，鸿蒙生态跨越了生死线，鸿蒙5.0以上终端设备超过3600万；鲲鹏已发展6800多家合作伙伴、380万开发者；昇腾已发展3000多家合作伙伴、400万开发者；1000多万华为云开发者与我们并肩同行，降低智能技术的应用门槛、用AI解行业难题。”

37. 网友来信："您觉得ai未来5-10年会怎么改变我的生活的吃喝拉撒的哪些方面呢？因为大家都在说ai泡沫，可是生活中99%的事情还是没有被ai完全替代，解决幻觉率最后还是得靠人兜底。”答：现在这种替换已经开始了，最近又传出另一家传统13号线周边大厂程序员裁员消息。。目前的替代都是高薪职业开始，律师，程序员，金融行业的助理职业我感觉都是重灾区，生活服务业反而没啥影响，比如各种黑SPA反而还多了起来。。程序员这个岗位目前看是第一高危职业，我厂代码大部分都是大模型写了，一个码农的战斗力差不多是以前的三倍，如果不是大模型，我厂员工数量估计已经破百了。。

38. Vue 大型单页应用在项目后期如何避免性能瓶颈，有哪些优化策略？

39. #Claude上线Opus4.7版本#Anthropic发布Claude Opus 4.7。总结:1、新增结果汇报前的自检流程，错误自我修复率达80%（Rakuten实测代码质量提升10个数量级） 2、长时任务容错率提升3倍，工具调用失误下降33%。3、支持2576px长边图像处理（3倍于前代），计算机视觉感知得分从54.5%飙升至98.5% 。4、新增/ultrareview指令实现深度代码审计，复杂PR召回率提升10% 。5、CursorBench得分从58%跃至70%，首度通过“隐性需求”测试（Notion实测性能提升14%）亮点:你睡觉它能自主完成代码审查、文档同步和测试验证。

40. 把C++写的老项目重构成现代框架?给AI吧我不干了!

41. 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

42. #腾讯把写代码工作交给AI了#其实随着AI在B端的不断深入，以后社会对程序员的需求会大力增加的…B端能力+AI能力的地方太多了，现有的程序员不够。所以，未来程序员的机会在于传统行业，但是要求也会提高，不仅要懂业务，还要学会和业务沟通，不能欺负业务。

43. 接上条微博，做Tritree的过程中顺便用了一下codex + superpower + gpt5.5。几个感想：1. 简单项目里，这套组合基本可以平替CC，写出来的代码大部分直接可用，不需要二次手写。2. 全程我除了没有手动写代码，甚至没有【看】过代码本身。3. 代码量上去之后，问题会从模型行为里透出来。有几次我提的需求明明没变复杂，模型的回复却明显变长，开始绕圈子，同样的功能换着花样解释。我没读代码，但从这种【话变多了】的信号里猜到：结构开始脏了，大概率是同一套逻辑在几个分支里重复长出来的。通过指导模型优化方案，模型自身能把代码清干净。（虽然我没review代码确认，但是很多问题似乎确实就这么消失了）。4. superpower 做交互层效果还不错，但不是丢过去就完事，需要反复优化AI的设计。虽然本身输出略有些啰嗦，但从整体效率来看，探索性原型项目用它还是合适的。5. 总耗时 5-6 小时，其中一半在干别的。AI 做这种轻量工具已经相当成熟，不再是作坊式生产了。核心变化在于：以前人写代码，现在人读模型的行为。代码本身退居二线，判断模型是不是在绕圈子、结构是不是开始发臭，成了新的工程能力。

44. 【当AI写完100%的代码，程序员还剩下什么？】Claude Code的创建者Boris Cherny最近在访谈中透露，他已经两个月没有手写过一行代码了。30天内提交了259个PR。这个数字本身并不是最有意思的部分。真正值得关注的是他的工作流程：先进入计划模式，反复迭代直到方案成熟，然后开启自动接受。他的核心理念是：“一旦计划对了，代码自然就对了。”这引发了一个尖锐的问题：每天10个以上的PR，谁来审查？社区的反应呈现出明显的两极分化。一部分人表示感同身受。有人说自己已经两三年没手写代码了，现在的工作变成了写Agent和子Agent，整个领域都变成了Markdown。还有人调侃说，今天手动把一个变量从false改成true，感觉像是在怀旧。但另一部分人的体验完全不同。一位开发者直言：我每小时都会遇到AI解决不了的问题。那些说“为什么还要手写代码”的人，似乎生活在另一个平行宇宙。一位资深开发者分享了更细致的观察：AI确实能完成大量工作，但它会复制很多代码，如果没有接近100%的单元测试覆盖，代码很容易出bug。更麻烦的是，AI有时会通过放宽测试条件来“作弊”，而不是真正修复代码。它还可能陷入死循环，反复尝试却找不到解决方案。有人指出了一个关键区别：这种工作流适合发布非关键工具，你可以接受发布说明里“修复”比“新增”多。但如果是关键服务，每天发布10个PR且缺乏充分审查，恐怕不是明智之举。一位每天审查10个以上PR的工程师坦言：这太难了，我一个月就燃尽了。无论是审查人类的代码还是AI的代码，都同样艰难。还有人提出了更深层的质疑：如果AI真的这么强，为什么不能取代他本人，帮Anthropic省下这笔薪水？这场讨论揭示了一个正在发生的深刻转变。程序员的角色正在从“写代码的人”变成“设计方案、审查结果、处理AI搞不定的边界情况的人”。代码能力本身正在贬值，但判断力、架构思维和对复杂问题的洞察力反而变得更加稀缺。有趣的是，越是做常规业务开发的人，越容易认同“AI写100%代码”的说法。而那些处理复杂系统、边界情况多的开发者，则更清醒地看到AI的局限。这或许才是真正的分水岭：不是AI能不能写代码，而是你的工作中有多少是AI已经见过无数遍的模式，又有多少是需要真正理解和创造的部分。reddit.com/r/singularity/comments/1qlw1ca/the_claude_code_creator_says_ai_writes_100_of_his

45. 针对济广高速“10·2”长安启源A07追尾重型半挂车致3死交通事故，长安启源官方6月1日再次独家回应新黄河记者，就该事故车辆的硬件配置及辅助驾驶系统的适用场景作出进一步说明。在回应中，长安启源方面明确，事故车辆为长安启源A07的2024款车型，搭载了上一代的IACC（集成式自适应巡航）系统，且该车没有搭载激光雷达。对于该系统在复杂环境下的实际探测能力，长安启源官方提示，IACC适合在高速公路或路况良好的道路上使用。若遇到天气恶劣或视线不佳，如雨、雾、沙尘、光照不足等情况，系统可能无法探测到前方障碍物并做出有效响应。

46. 那些编程水平很高的程序员是怎么训练出来的?

47. 想成为2026年世界级软件工程师？这12本书必读——不仅是知识积累，更是思维升级和视野拓展的关键。 1. 扎实基础，掌握计算机系统与架构。 2. 深入理解设计模式和系统设计原理，学会搭建可扩展、高可用的系统。 3. 学习数据工程和数据处理，数据能力将是未来核心竞争力。 4. 掌握分布式系统与微服务，理解复杂系统的协调与治理。 5. 关注企业级集成模式，学会多系统协作与流程优化。 6. 结合开源项目架构案例，学习真实世界的设计决策。 7. 不仅要读，更要实践，知识只有落地才能转化为真正的能力。 8. 面对AI时代，不断适应和更新技能，保持对未来技术趋势的敏感。读书是成长的燃料，实践是飞跃的翅膀。选择正确的书，构建系统化知识框架，你离顶尖工程师就不远了。 x.com/systemdesignone/status/1998749300273152287

48. AI正在拿走初级程序员的“练级场”，新人还怎么熬成高手？

49. 户外实测黑冰羽绒服｜冬季户外必备在我刚开始玩户外买的一个睡袋，就是黑冰经典的“大红唇”睡袋b700，过去这么多年这个睡袋依然在陪伴我，毫无疑问黑冰羽绒产品非常可靠耐用，很多时候朋友问到我羽绒服买什么，我都会推荐他们买黑冰，不错的性价比和可靠的品质，这三款呢是我目前使用频率最高的 1. F8528MJ｜耐磨防护款 “全天候守护者”，耐磨与保暖兼具，适应场景最广核心优势：外层耐磨抗撕裂，内里填充800FP高蓬松羽绒，兼顾动态防护与静态保暖适用场景：营地露营、长途自驾、玩雪活动、都市通勤、攀冰/滑雪场下休息等一句话推荐：如果你只想买一件应对多变冬季环境的羽绒服，选它很稳妥 2.FAF8604 超轻排骨款专为户外高强度运动设计，轻暖行动无束缚核心优势：超轻量化设计，L码仅约255克，却能提供优异的中间层保暖，便于压缩携带适用场景：高海拔登山、长途徒步、攀冰中间层、滑雪内层保暖等一句话推荐：追求极致轻量与灵活性的山系玩家，这可以成为你移动中的温暖屏障 3. FAF8605 高蓬松度款 900FP蓬松度，提供“包裹感”温暖核心优势：采用更高蓬松度羽绒，在静止状态下保暖性能尤为突出，穿着舒适无压迫感适用场景：营地静态休息、冬季露营过夜、登山途中大休、观星或寒冷环境下低活动量场景一句话推荐：当你需要停下来好好享受温暖时，它就是那件让你不想脱下的“移动睡袋” 这三款羽绒服定位明确，分别覆盖了防护、轻量、超暖三大核心需求。无论是在户外还是日常，你都能根据场景快速找到最适合的那一件。黑冰专业做户外这么多年，很可靠，加上精准的产品设计，让每一次出发都更踏实、更温暖 #羽绒服推荐 #黑冰羽绒服 #blackice黑冰 #冬季保暖神器

50. 在 AI 一键生成代码的时代，程序员还有必要坚持手写「古法编程」吗？

51. AI 时代，最有价值的工程师是"工匠+建造者"。Stack Overflow 一篇文章的关键观点：技术工具一直在替代"执行层"，但从没消灭"判断层"。Stack Overflow 用了一个类比：我们不再自己做家具、手写信件，但木工和手写这两种技艺并没有消失——它们只是从"默认必需"变成了"由工匠来做"。AI 正在对写代码做同样的事。它在替代的是"执行代码"这件事，而不是"判断写什么代码"。两种工程师都会存在，但以前是对立的，现在需要合并文章把工程师分成两类：1. 工匠型（Artisan）：在乎代码质量，精雕细琢，理解每一行背后的逻辑，能发现 AI 生成代码里的细节问题。这类人在 AI 时代反而变得稀缺——因为大多数人在往反方向走。2. 建造者型（Builder）：用 AI 快速交付，能把一个想法从 0 变成可运行的产品，不卡在实现细节上，专注在"值不值得做"和"怎么做对"。以前这两种能力被认为是矛盾的——慢慢打磨 vs 快速出活。但现在不是了。为什么两种能力现在需要合并？AI 降低了"建造"的门槛，设计师、产品经理现在也能用 AI 直接 ship 代码。如果你只会"快速建造"，你的竞争优势在消失——因为非工程师也能做到。而只会"精雕细琢"的工匠型工程师，如果不会用 AI 加速，产出速度会被彻底甩开。真正有价值的是：能用 AI 快速建造，同时有足够的工匠判断力来决定建什么、怎么建得好。当 AI 生成了 75% 的代码，我们还能叫它"我的代码"吗？我觉得能。前提是你是在做判断的那个人，而不是只是在按 Tab 键的那个人。#HOW I AI# #程序员#

52. 近来，多位顶尖科技公司的资深软件工程师透露：“我现在的工作几乎全靠用 Opus 4.5、Cursor 或 Claude Code 进行提示生成代码，然后做理智的校验。”这标志着AI在软件开发领域已跨越了某个无形门槛，能够覆盖“绝大多数”编程任务。 Opus 4.5被认为是一个巨大飞跃，将开发任务的自动化率从约60%提升至80%。不少高级工程师表示，他们的日常工作变成了同时管理多个Git工作区，花5至10分钟给AI提示，剩下的时间主要审查和修正AI生成的代码。这一趋势引发了广泛讨论： - 资深开发者不再亲自写代码，而是通过订阅高级AI服务，指导AI完成任务。但这并非魔法，依然依赖使用者对需求和技术的深刻理解，否则适得其反。 - 有观点认为开发者正从“写代码”转变为“质量保证测试者”，主要职责是验证AI产出。 - 伴随着AI能力的提升，软件开发的难点正从编码转向明确需求、验证结果及价值归属。 - 一些人预见未来开发者更多成为高阶产品经理和系统架构师，专注于设计和规划，而非手写语法。 - 也有担忧，随着AI生成代码的普及，代码质量、技术债务和可维护性问题可能加剧，尤其在面对复杂系统和隐蔽bug时，人工介入仍不可或缺。 - 有开发者称自己已“彻底不写代码”，完全依赖AI辅助完成开发任务，强调了“提示工程”技能的重要性。 - 另一面，AI辅助加速了开发效率，让人们在同等时间内完成更多工作，但也带来技能退化的风险，初级开发者可能难以真正理解背后逻辑。 - 有声音提醒，AI生成代码的可靠性和安全性仍需人类专家严格把关。综合来看，AI正深刻改变软件开发的流程和角色定位：从传统的代码书写者，向“提示设计者”“系统架构师”乃至“质量监管者”转变。虽然AI大幅提升生产力，但复杂业务逻辑、系统设计、安全考量等仍需人类智慧主导。这与近期一篇《为何自1969年以来，我们每十年都试图取代开发者》的深度分析相呼应，文章指出历次技术浪潮虽提高了开发效率，但软件开发的本质——对复杂问题的思考和设计——是无法被工具完全取代的。未来，拥抱AI辅助开发，提升“提示工程”与系统思维能力，将成为软件工程师的新常态。唯有如此，才能在这场技术变革中保持竞争力，成为推动创新的主导力量，而非被技术边缘化的旁观者。 x.com/deedydas/status/2000472514854825985

53. GitHub近期对2500多个agent.md文件进行了深度分析。这些文件本质上是开发者为AI智能体编写的运行手册，决定了AI在特定项目中的表现上限。研究发现，那些表现最出色的配置文件并非胜在篇幅，而在于对规则的精准剪裁。一个高效的AI智能体手册通常遵循五个核心原则。首先是指令前置，将最关键的可执行命令放在文档开头，确保AI在介入项目的第一秒就能明确动作。其次是示例重于说理，代码本身就是最清晰的语言，冗长的文字解释往往会增加AI的理解偏差。第三是划定硬性红线，例如严禁提交密钥，这些安全边界是决定项目稳定性的隐形支柱。第四是明确技术栈，消除环境歧义。最后是构建完整的逻辑闭环，覆盖指令、测试、结构、风格、工作流和边界这六大核心领域。这不仅仅是文档编写技巧，更是一种新型的人机协作哲学。在AI时代，清晰度就是生产力，沉默的约束胜过无效的叮嘱。我们正在经历从编写代码到编写规则的转变，从指挥具体过程转向定义运行边界。虽然开发者社区对于性能的具体量化标准——是速度、代码质量还是更少的漏洞——仍有讨论，但核心共识已经显现：减少模糊性，就是为AI提速。最好的文档不是让AI学会思考，而是让它无需思考就能精准执行。当边界足够清晰，自由才具有意义。x.com/github/status/2003502651422449901

54. 从 vibe coding agent 到后训练，从零开始的实验科学网页链接这篇文章记录了作者 Vibe Coding一个投资Agent到利用后训练技术对其进行优化的实验过程。作者详述了使用 verl 框架对7B模型进行监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练的经历，指出SFT虽然提升了工具使用能力但损害了推理能力。最终，通过采用GRPO算法并引入NGRPO等技巧解决奖励方差问题，他成功将小模型的表现提升至与 deepseek-chat 相当的水平。文章强调了在缺乏成熟调试工具的情况下，通过实验性探索掌握后训练技术的重要性。

55. 追觅俞总真发钱了！2名员工粉丝破万，俞浩当场兑现1万/人！ 不是画饼，是实打实的现金奖励！员工3天拍视频讲透高速马达技术，自然涨粉2万+。 俞浩怒怼质疑者：“工程师会写代码更要会讲人话，AI时代单技能必死！” 技术人用结果说话，比空谈情怀更硬核！你喜欢这样的老板吗，敢晒专业能力吗？

56. Redis之父：手写代码？醒醒吧除非你图一乐

57. AI编程代理经常缺乏生产级工程技能，容易跳过规格编写、测试验证、代码审查等关键步骤，导致代码质量低下、后期维护成本高。agent-skills 为AI编码代理提供生产级工程技能包，覆盖从需求定义到部署上线全开发生命周期的最佳实践。包含19个结构化技能工作流和7个斜杠命令，支持Claude、Cursor、Gemini CLI等多平台AI工具，让代理像资深工程师一样规范开发。GitHub：github.com/addyosmani/agent-skills主要功能：- 7个开发生命周期命令：`/spec`（规格先行）、`/plan`（任务分解）、`/build`（增量实现）、`/test`（测试验证）、`/review`（代码审查）、`/code-simplify`（代码简化）、`/ship`（安全部署）；- 19个核心技能：从`idea-refine`（想法提炼）到`shipping-and-launch`（上线发布），每个技能包含步骤、工作流验证和反合理化表；- 专业代理角色：`code-reviewer`（资深工程师视角）、`test-engineer`（测试专家）、`security-auditor`（安全审计）；- 参考清单：测试模式、安全检查、性能优化、无障碍标准等快速参考；- Google工程实践：集成Hyrum's Law、测试金字塔、Chesterton's Fence、Trunk-based Development等实战经验；- 多平台集成：Claude Code一键安装，Cursor规则文件，Gemini原生技能，支持任何Markdown提示的AI代理。通过`git clone`本地运行或Marketplace安装，适合开发团队、AI代理爱好者和工程实践训练。#AI编程# #工程技能# #AgentSkills#

58. OpenClaw引爆AI革命，狂揽28万星超越Linux！程序员的核心技能被彻底重塑！！

59. AI写程序的能力毋庸置疑很强大，为何没有取代程序员，是哪个环节的原因？

60. #AI开始组团上班# 月之暗面发布开源Kimi K2.6模型，全面升级代码与Agent集群能力。代码能力上，在Kimi Code Bench中成绩较K2.5提升约20%，支持13小时编写或修改4000行代码，可完成从前端到系统级开发优化，在多语言、多场景任务中表现突破，同时优化Llama Studio吞吐，提升推理速度。 Agent能力大幅增强，支持300个子Agent并行，可完成4000+协作步骤，适配Open Claw、Hermes Agent等框架，支持5天持续自主运行；Kimi Clay Bench综合性能较K2.5提升10%。此外，模型强化代码驱动设计能力，支持高水准网页开发，优化Office办公技能，用户可创建自定义技能。Kimi K2.6已开源，用户可通过Kimi官网、API、Kimi Code等渠道体验。#AI也有双休了#

61. 在 AI 一键生成代码的时代，程序员还有必要坚持手写「古法编程」吗？

62. 一文认识:低代码开发平台是什么?起底全球6大低代码平台的适用场景

63. 传统开发vs低代码

64. 告别排队等IT！业务人员、中小企业都能用的免费低代码工具

65. 为什么程序员不喜欢低代码？既不喜欢那低代码是如何火的？以及低代码到底能不能省钱？

66. 低代码+AI双杀

67. Vibe Coding时代，低代码平台要被淘汰吗？

68. AI时代，低代码平台还有用吗？

69. 什么是低代码？将成为2026年IT软件开发新范式

70. AI能写代码了，低代码还有未来吗？

71. 低代码替代开发者到什么程度了？一线实践者讲透真实效率边界

72. AI风暴之下，我们是否该放弃低代码？

73. AI低代码产品，从"拖拽搭应用"到"对话即开发"，其中最关键的能力是什么？

74. X学长·编程说

75. 为什么低代码编程无法取代传统代码编程

76. 低代码不会取代程序员，但会让80%的程序员失业

77. 又被问到"低代码能不能取代传统开发"，我的答案没变过

78. 为什么程序员不喜欢低代码？既不喜欢那低代码是如何火的？以及低代码到底能不能省钱？

79. AI会取代程序员吗？社区热议背后的真相

80. AI时代，程序员真正值钱的技能是什么？

81. 35岁程序员“优化”真相

82. 2026年程序员生存指南

83. 告别搬砖！AiPy赋能开发者，让程序员只写核心逻辑

84. 人机协作的编程时代，什么才是程序员的不可替代性？

85. 根据中电金信实践，AI完成90%编码步骤，初级岗位需求下降30%，程序员转型技术导演，需求描述能力提升60%成功率

86. 普通开发岗需求降52%，AI岗需求增300%

87. AI淘汰的是体力，但让“判断力”更值钱了

88. 只会写代码的程序员未来会不会失业？

89. JeecgBoot低代码AI升级

90. 什么是低代码 v2.0 时代？JeecgBoot低代码用 Skills 把"一句话生成系统"做成了现实

91. AI时代，低代码平台还有意义吗？

92. JeecgBoot v3.9.2 升级重点摘要｜一句话生成系统的低代码 v2.0 时代来了 - 哔哩哔哩

93. 低代码平台集成

94. AI时代还要学编程吗？低代码遍地都是，真相比你想的更扎心

95. 一线观察

96. JeecgBoot v3.9.2 升级重点摘要｜一句话生成系统的低代码 v2.0 时代来了

97. 什么是低代码 v2.0 时代？JeecgBoot低代码用 Skills 把"一句话生成系统"做成了现实

98. JeecgBoot v3.9.2 王炸升级｜低代码迈入 v2.0 时代，告别拖拉拽，Skills 加持一句话搭建系统

99. AI编程工具如何重塑开发者职业未来

100. AI 时代开发者职业路径重构

101. AI会让程序员失业吗？AI+低代码给出答案

102. 低代码平台会取代程序员吗？直接用AI生成代码不好吗？

103. 3天做一个企业应用？我用AI+低代码，客户以为我团队有10个人

104. 零代码 vs 低代码

105. 低代码平台如何应对复杂业务场景？一个做了15年架构师的实战复盘

106. 低代码平台真的能替代程序员吗?90%的人不知道的3大真相

107. 低代码解决方案

108. 未来30年内，程序员会被替代吗？

109. 低代码+AI真能取代程序员?剖析人机协作下角色演变的3大真相

110. 随笔档案「2025年7月9日」:低代码与程序员:何去何从?—— 关于inBuilder x UBML的一些感想 ...

111. 当代码不再昂贵，低代码会不会成为一堆垃圾？

112. 低代码到底有没有价值?

113. 业务人员能学低代码吗

114. 什么是低代码？一分钟了解低代码[建议收藏]

115. 如何理解低代码?

116. 什么是低代码?低代码的技术发展、技术领域及对比纯代码的优劣势

117. 传统软件开发

118. 低代码与无代码:异同点与用例

119. 低代码开发和传统开发对比(有什么区别)

120. ServiceGo

121. LowCode:低代码平台,2024国内十大主流低代码平台年终盘点

122. 【低代码资深售前解决方案招聘】

123. 云顶云-低代码报表流程大屏开发平台服务-云市场-阿里云

124. 11_低代码平台性能优化:渲染性能与大数据量处理

125. 低代码的特点有哪些？

126. 低代码平台真的能取代程序员吗

127. AI时代，震有工程师的价值从未如此璀璨

128. AI究竟能不能替代程序员的工作 #AI编程 #程序员

129. AI编程工具会取代程序员吗？全网观点大PK

130. AI 时代，程序员还能靠什么留下来？

131. 低代码平台就是前端开发者的掘墓人，噱头大于实用

132. 2026年程序员自救路线图：从焦虑到行动

133. 程序员转行指南：2026年就业新趋势，这3个技术方向最吃香

134. AI编程助手能完全取代人类程序员吗？全网观点大PK

135. 2025年AI编程工具实测：效率提升显著，但程序员不可替代

136. AI无法取代的程序员技能有哪些

137. 初级程序员需求锐减，提示词工程师为何高薪？

138. 低代码平台会取代程序员吗？宏天软件工程师的思考

139. 低代码与CMS融合：业务人员如何拖拽生成内部系统？

140. AI能做“架构设计”了，系统架构能力还更重要吗？

141. 科普：低代码是什么？到底能不能帮企业做好一套系统？

142. 低代码平台，开启企业应用开发新时代 - 哔哩哔哩

143. 35岁程序员不裁员：2026年AI时代的5条转型路径

144. 零代码AI工具能取代程序员吗？1200+用户观点大PK

145. 程序员必备：逃离996，这些低代码神器让你从CRUD中“刑满释放”

146. 从业务功能到算法调优，在智能体时代，低代码平台还够用吗？

147. AI时代，普通程序员转型方向

148. AI时代程序员的「非技术」技能才是真的技能

149. 国内AI编程被低估的另一半：低代码+AI工作流，效率直接翻倍

150. 什么是低代码（Low-Code）？2026 低代码技术演进、能力边界与平台选择的系统性解读

151. 什么样的低代码（Low-Code），才能真正落地？

152. 程序员转型指南：AI时代，这3个方向值得你all in

153. 2026年低代码与零代码终极定位：企业数字化转型的“双引擎”战略

154. 低代码也卷到成这样了？别再vibe拖拽，3种稳到落地的选型模式

155. 低代码开发是什么低代码开发是干嘛的？

156. 低代码选错白花钱？4 款主流平台实测，教你选对提效不踩坑

157. 低代码时代，IT简历这么写才加分

158. 低代码 vs 无代码：哪种更适合你的业务场景？

159. 我用免费开源赚了 200 多万！全靠这款低代码平台

160. AI代码生成加快开发速度但技能水平反而下降

161. 2026年低代码平台最全盘点：20+主流厂商实战解读

162. 微软谷歌裁掉程序员，高薪疯抢文科生！国内AI企业跟风！

163. 什么是低代码平台？2026年6大热门低代码平台盘点！ - 哔哩哔哩

164. 上线慢？低代码开发5个提速动作，效率翻3倍 - 哔哩哔哩

165. 低代码平台知识科普

166. 低代码与传统开发协作模式，如何融合

167. 什么是低代码？低代码优势、特点、适用场景、主流平台及发展趋势

168. 2026企业低代码平台排名深度测评解析

169. 低代码的概念、价值与发展现状——低代码的能力边界

170. 深度解析2026年低代码平台市场并精选10大优质低代码平台

171. AI 编程成本近乎 0，低代码会被替代吗？

172. 低代码平台迎来爆发，2026年职场必备实用技能，你了解吗？

173. 2026低代码应用搭建平台排名综合测评！

174. 2026年8款国内外主流低代码开发平台测评

175. 2026 年低代码开发平台：简道云低代码如何覆盖全场景需求？

176. 一线观察：长期体验低代码培训课程后发现的行业细节

177. 免费高效，一体化办公：基于低代码平台的智能OA解决方案

178. 2026年低代码平台排名 10款2026年国内主流低代码开发平台 - 哔哩哔哩

179. 低代码真的能替代前端吗？我看了 RollCode 的设计之后有点新想法

180. 为什么很多程序员讨厌低代码（Low-Code）？

181. 怎么看低代码平台需要手写SQL？

182. 55%的企业找不到这种人：不是技术大牛，是“能跟程序员说人话”的人

183. 低代码vs传统开发，谁更胜一筹？

低代码不会取代程序员，而是重塑开发价值

精选参考来源