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AI写80%代码，但决定你职业未来的仍是那20%

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06-01 21:32

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Andrej Karpathy 是 OpenAI 的创始团队成员，特斯拉前 AI 总监，还创建了斯坦福大学著名的 CS231n 课程，甚至连现在流行的 Vibe Coding 这个词都是他发明的。可就是这样一位行业大神，却在推文里坦承：我从来没有像现在这样，感觉自己作为程序员如此落后。他说：程序员行业正在经历九级地震。当我看完他的推文的时候，我脑海里冒出了一句话，那就是：AI 没有取代程序员，它取代了传统编程语言。 Vibe Coding 就像是诞生的一种新的编程体系，也挺复杂的。一、程序员的工作正在被彻底改写Karpathy 说，程序员这个职业正在经历一场剧烈的重构。什么意思呢？简单来说，程序员写的代码变得越来越少，越来越分散。以前写程序可能是一行行敲代码，现在更多时候是在各种工具之间做连接和调度。这种变化其实反映了一个更深层的趋势。当 AI 工具越来越强大，程序员的角色从纯粹的代码生产者，逐渐转变成了系统的设计者和协调者。你要考虑的不再只是如何写出正确的代码，还要想清楚如何让 AI 帮你写代码，如何检查 AI 写的代码是否靠谱，如何把各种 AI 工具串联起来完成复杂任务。二、机会就在眼前，却不知道怎么抓更让 Karpathy 焦虑的是，他感觉自己本可以变得强大 10 倍。过去这一年，市面上出现了太多新工具、新技术，如果能把它们正确地串联在一起，效率可以大幅提升。但问题是，没能掌握这些工具就像是一种技能缺陷。这种感受其实很多人都有。你看着别人用 AI 几分钟就生成一个网站原型，用 Cursor 几秒钟就修复一个 bug，而你还在用老方法一点点调试。这种差距会让人产生一种紧迫感：时代的列车已经开动，你得赶紧跳上去。想想看，这种情况在历史上其实反复出现。当电脑刚普及时，会用办公软件的人比不会用的人效率高得多。当搜索引擎出现时，懂得如何精准搜索信息的人能更快解决问题。现在 AI 时代来了，会用 AI 工具的人和不会用的人之间，差距可能比之前任何一次技术革新都要大。三、要学的东西多到让人头晕Karpathy 列举了一长串需要掌握的新概念：agents、subagents、prompts、contexts、memory、modes、permissions、tools、plugins、skills、hooks、MCP、LSP、slash commands、workflows、IDE 集成等等。这些东西都是 AI 时代新冒出来的 AI 编程工具和编程方法，听起来很复杂，但本质上都是在做一件事：构建一个新的可编程抽象层。以前程序员面对的是代码层、算法层、系统层这些传统抽象。现在多了一层，你需要理解如何跟 AI 打交道，如何设计提示词，如何管理 AI 的上下文记忆，如何给 AI 设置合适的权限和工具。这就像你原本只需要学会开车，现在突然要学会既当司机又当导航员还当车队调度员。你不仅要知道怎么踩油门刹车，还要知道怎么规划最优路线，怎么协调多辆车配合完成任务。四、AI 工具的特殊性在哪里传统的编程工具是确定性的，你写什么代码就得到什么结果。但 AI 工具完全不同，Karpathy 用了四个词来形容：随机性、易错性、不可理解性、不断变化。这意味着什么？意味着你给 AI 同样的提示，可能得到不同的结果。意味着 AI 有时会犯一些莫名其妙的错误。意味着你很难真正理解 AI 为什么做出某个决策。意味着今天能用的方法，明天可能就不灵了。这对习惯了确定性工程思维的程序员来说，是一个巨大的挑战。你需要建立一套全新的心智模型，学会在不确定性中工作，学会验证和测试 AI 的输出，学会应对工具的变化。这其实也给所有人提了个醒。在 AI 时代，我们可能需要重新定义什么叫做专业。以前的专业是掌握确定的知识和技能，现在的专业可能更多是适应不确定性的能力，是持续学习和调整的能力。五、就像被给了一个外星工具Karpathy 用了一个很生动的比喻：就好像有人突然给了你一个强大的外星工具，但没有附带任何使用说明书。每个人都要自己摸索怎么握住它，怎么操作它。而与此同时，这个工具正在引发一场 9 级地震，整个程序员职业都在剧烈震荡。这个比喻很准确。AI 工具的出现确实像外星科技一样突然和强大。没有人能给你一本完整的操作手册，因为这个领域每天都在变化。大家都在摸着石头过河，都在尝试各种可能性。有些人摸索得快一点，找到了适合自己的使用方式，效率大增。有些人还在观望，不知道从何下手。有些人尝试了但失败了，开始质疑这些工具的价值。六、不努力就会被抛下Karpathy 最后说：卷起袖子，不然就会被抛下。这句话听起来有点危言耸听，但细想一下，还真是这么回事。技术变革的速度远超我们的想象。一年前 GPT-4 刚出来时，大家还在讨论它能不能写点简单代码。现在各种 AI 编程助手已经能够独立完成相当复杂的功能模块了。这种加速度意味着，如果你今天不开始学习和适应，明天的差距会越拉越大。这不是说你必须马上掌握所有新技术，而是说你需要保持一种学习状态，持续关注和尝试新工具。其实这种焦虑感并非程序员独有。无论你从事什么职业，在 AI 时代都会面临类似的挑战。老师要学会用 AI 辅助教学，设计师要学会用 AI 提升创作效率，律师要学会用 AI 分析案例，医生要学会用 AI 辅助诊断。关键在于，你要认识到这种变化是不可逆的，早点行动总比晚点好。不需要完美，不需要一步到位，但需要开始。试着用 ChatGPT 帮你写周报，试着用 AI 工具生成一些代码片段，试着用 AI 辅助你的日常工作。在使用中学习，在实践中成长。七、变化中的不变说了这么多变化，我们也要看到一些不变的东西。编程的本质是解决问题，这一点没变。只是解决问题的工具和方法在改变。好的程序员依然需要清晰的逻辑思维，依然需要对系统整体的把控能力，依然需要对用户需求的深刻理解。AI 可以帮你写代码，但它很难替代你对问题的洞察和对方案的判断。所以，与其说 AI 在替代程序员，不如说 AI 在重新定义程序员的价值。那些纯粹靠敲代码吃饭的工作可能会减少，但那些能够设计系统、做出判断、解决复杂问题的高级程序员会变得更重要。这个道理其实适用于各行各业。AI 会改变我们的工作方式，会让一些技能贬值，但也会让一些能力变得更有价值。关键是找到那些 AI 难以替代的部分，深耕你的核心竞争力，同时学会借助 AI 工具放大自己的能力。当一位顶尖的 AI 专家都说自己感到落后时，我们不必过度焦虑，但也不能掉以轻心。保持好奇心，保持学习的状态，在变化中找到自己的位置。这可能是我们每个人在这个时代都要面对的课题。原文地址：x.com/karpathy/status/2004607146781278521#科技先锋官##微博年度新知博主##AI创造营#

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？

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1. Andrej Karpathy 是 OpenAI 的创始团队成员，特斯拉前 AI 总监，还创建了斯坦福大学著名的 CS231n 课程，甚至连现在流行的 Vibe Coding 这个词都是他发明的。可就是这样一位行业大神，却在推文里坦承：我从来没有像现在这样，感觉自己作为程序员如此落后。他说：程序员行业正在经历九级地震。当我看完他的推文的时候，我脑海里冒出了一句话，那就是：AI 没有取代程序员，它取代了传统编程语言。 Vibe Coding 就像是诞生的一种新的编程体系，也挺复杂的。一、程序员的工作正在被彻底改写Karpathy 说，程序员这个职业正在经历一场剧烈的重构。什么意思呢？简单来说，程序员写的代码变得越来越少，越来越分散。以前写程序可能是一行行敲代码，现在更多时候是在各种工具之间做连接和调度。这种变化其实反映了一个更深层的趋势。当 AI 工具越来越强大，程序员的角色从纯粹的代码生产者，逐渐转变成了系统的设计者和协调者。你要考虑的不再只是如何写出正确的代码，还要想清楚如何让 AI 帮你写代码，如何检查 AI 写的代码是否靠谱，如何把各种 AI 工具串联起来完成复杂任务。二、机会就在眼前，却不知道怎么抓更让 Karpathy 焦虑的是，他感觉自己本可以变得强大 10 倍。过去这一年，市面上出现了太多新工具、新技术，如果能把它们正确地串联在一起，效率可以大幅提升。但问题是，没能掌握这些工具就像是一种技能缺陷。这种感受其实很多人都有。你看着别人用 AI 几分钟就生成一个网站原型，用 Cursor 几秒钟就修复一个 bug，而你还在用老方法一点点调试。这种差距会让人产生一种紧迫感：时代的列车已经开动，你得赶紧跳上去。想想看，这种情况在历史上其实反复出现。当电脑刚普及时，会用办公软件的人比不会用的人效率高得多。当搜索引擎出现时，懂得如何精准搜索信息的人能更快解决问题。现在 AI 时代来了，会用 AI 工具的人和不会用的人之间，差距可能比之前任何一次技术革新都要大。三、要学的东西多到让人头晕Karpathy 列举了一长串需要掌握的新概念：agents、subagents、prompts、contexts、memory、modes、permissions、tools、plugins、skills、hooks、MCP、LSP、slash commands、workflows、IDE 集成等等。这些东西都是 AI 时代新冒出来的 AI 编程工具和编程方法，听起来很复杂，但本质上都是在做一件事：构建一个新的可编程抽象层。以前程序员面对的是代码层、算法层、系统层这些传统抽象。现在多了一层，你需要理解如何跟 AI 打交道，如何设计提示词，如何管理 AI 的上下文记忆，如何给 AI 设置合适的权限和工具。这就像你原本只需要学会开车，现在突然要学会既当司机又当导航员还当车队调度员。你不仅要知道怎么踩油门刹车，还要知道怎么规划最优路线，怎么协调多辆车配合完成任务。四、AI 工具的特殊性在哪里传统的编程工具是确定性的，你写什么代码就得到什么结果。但 AI 工具完全不同，Karpathy 用了四个词来形容：随机性、易错性、不可理解性、不断变化。这意味着什么？意味着你给 AI 同样的提示，可能得到不同的结果。意味着 AI 有时会犯一些莫名其妙的错误。意味着你很难真正理解 AI 为什么做出某个决策。意味着今天能用的方法，明天可能就不灵了。这对习惯了确定性工程思维的程序员来说，是一个巨大的挑战。你需要建立一套全新的心智模型，学会在不确定性中工作，学会验证和测试 AI 的输出，学会应对工具的变化。这其实也给所有人提了个醒。在 AI 时代，我们可能需要重新定义什么叫做专业。以前的专业是掌握确定的知识和技能，现在的专业可能更多是适应不确定性的能力，是持续学习和调整的能力。五、就像被给了一个外星工具Karpathy 用了一个很生动的比喻：就好像有人突然给了你一个强大的外星工具，但没有附带任何使用说明书。每个人都要自己摸索怎么握住它，怎么操作它。而与此同时，这个工具正在引发一场 9 级地震，整个程序员职业都在剧烈震荡。这个比喻很准确。AI 工具的出现确实像外星科技一样突然和强大。没有人能给你一本完整的操作手册，因为这个领域每天都在变化。大家都在摸着石头过河，都在尝试各种可能性。有些人摸索得快一点，找到了适合自己的使用方式，效率大增。有些人还在观望，不知道从何下手。有些人尝试了但失败了，开始质疑这些工具的价值。六、不努力就会被抛下Karpathy 最后说：卷起袖子，不然就会被抛下。这句话听起来有点危言耸听，但细想一下，还真是这么回事。技术变革的速度远超我们的想象。一年前 GPT-4 刚出来时，大家还在讨论它能不能写点简单代码。现在各种 AI 编程助手已经能够独立完成相当复杂的功能模块了。这种加速度意味着，如果你今天不开始学习和适应，明天的差距会越拉越大。这不是说你必须马上掌握所有新技术，而是说你需要保持一种学习状态，持续关注和尝试新工具。其实这种焦虑感并非程序员独有。无论你从事什么职业，在 AI 时代都会面临类似的挑战。老师要学会用 AI 辅助教学，设计师要学会用 AI 提升创作效率，律师要学会用 AI 分析案例，医生要学会用 AI 辅助诊断。关键在于，你要认识到这种变化是不可逆的，早点行动总比晚点好。不需要完美，不需要一步到位，但需要开始。试着用 ChatGPT 帮你写周报，试着用 AI 工具生成一些代码片段，试着用 AI 辅助你的日常工作。在使用中学习，在实践中成长。七、变化中的不变说了这么多变化，我们也要看到一些不变的东西。编程的本质是解决问题，这一点没变。只是解决问题的工具和方法在改变。好的程序员依然需要清晰的逻辑思维，依然需要对系统整体的把控能力，依然需要对用户需求的深刻理解。AI 可以帮你写代码，但它很难替代你对问题的洞察和对方案的判断。所以，与其说 AI 在替代程序员，不如说 AI 在重新定义程序员的价值。那些纯粹靠敲代码吃饭的工作可能会减少，但那些能够设计系统、做出判断、解决复杂问题的高级程序员会变得更重要。这个道理其实适用于各行各业。AI 会改变我们的工作方式，会让一些技能贬值，但也会让一些能力变得更有价值。关键是找到那些 AI 难以替代的部分，深耕你的核心竞争力，同时学会借助 AI 工具放大自己的能力。当一位顶尖的 AI 专家都说自己感到落后时，我们不必过度焦虑，但也不能掉以轻心。保持好奇心，保持学习的状态，在变化中找到自己的位置。这可能是我们每个人在这个时代都要面对的课题。原文地址：x.com/karpathy/status/2004607146781278521#科技先锋官##微博年度新知博主##AI创造营#

2. 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？

3. 公司现在能招完全没经验的程序员让他们用AI干活吗？

4. 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

5. AI的崛起能改写程序员熬夜赶工、高压攻坚的现状吗？能切实降低这一岗位的猝死概率吗？答案是肯定的。当下AI写代码能力已实现规模化落地，为程序员筑起职业健康防护墙，重塑高压岗位的工作生态。AI以高效代码生成能力，从源头压缩无效加班时长。如今GitHub Copilot、通义灵码等工具，可基于业务需求快速生成80%-95%的标准化代码，不仅覆盖CRUD、接口调用等基础场景，还能适配Java、Python等多语言开发。这让程序员无需为重复编码消耗深夜时光，原本需通宵完成的模块开发，借助AI辅助可缩短至数小时，大幅减少熬夜频次，降低因睡眠不足引发的心血管疾病风险。AI精准调试与漏洞排查能力，缓解高压场景下的精神内耗。猝死往往与长期焦虑、突发压力叠加相关，而代码报错、逻辑漏洞排查曾是程序员的主要压力源。现在Devin、CodeGeeX等AI工具可自动定位语法错误、逻辑BUG，甚至给出优化方案，避免程序员因反复调试陷入情绪内耗，减少交感神经持续兴奋带来的健康负担，同时降低因紧急修复漏洞被迫极限加班的概率。AI还能通过工作流优化，规避赶工式高压。它可自动生成测试用例、完成代码格式化与注释撰写，将程序员从繁琐的辅助工作中解放，聚焦核心架构设计与业务逻辑拆解。AI能基于项目进度预判工时缺口，提前提醒团队合理分配任务，避免临近截止日期的冲刺式加班，让工作节奏更可控，从作息与心态上双重降低猝死风险。#程序员周末晕倒后猝死##猝死程序员28岁升部门经理##微博超有用视频大赛##热点解读# 种斌Marco的微博视频

6. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

7. 全球开发者集结上海：比起炫技，他们更想捅破那层“落地窗户纸”｜甲子光年

8. 2026 AI Coding 下半场：不拼参数，拼谁能让开发者“戒不掉”

9. 北大提出首个可验证的仓库级生成基准RepoZero，评测LLM能否从0生成一个代码仓库

10. AI编程会替代程序员吗?

11. Skills没搞明白，又搞出来一个Harness，AI编程这些人一直在造词。这些套娃是在做自然语言编程驱动的规范化，但问题是这么搞下去用自然语言编程的复杂度直逼古法编程。这些工具模式方法论是本来就是编程高手的人，在自然语言驱动时默认建立的良好编程习惯和提示词系统化的结果。如果你是外行，你用自然语言驱动不了的东西，套上这些会让你的项目更复杂，tokens交互的成本更高，且项目依然一塌糊涂。AI编程的第一性原理就是你懂编程，而不是一直在远离编程的末端模式上努力。新出的这些概念都是给既有程序员控制超大项目提供的探索和经验总结，不懂编程的人妄图用这些套娃增强能力，那是想多了。大模型编程最好的模式就是自然语言短提示词，严谨的语言表达逻辑性，轻上下文，这时产生的编程质量才高，迭代和敏捷思维才是AI编程质量的核心。至于skill harness这些套包，只是对自然语言驱驱动的项目过大以后的整理，总结，归纳，拿出一些进行利用复用，以及review时保持一致性产生的现象。如果你不会编程，也不学习自然语言逻辑，而专注于自然语言之上的编程方法，那么你在ai编程领域将一事无成。因为编程语言的本质是自然语言的严谨逻辑化。一、AI 从来没有消灭编程门槛，只是把语法门槛平移成了“逻辑严谨 + 需求拆解 + 工程思维”二、Skill/Harness 是资深开发者的经验固化、协作规范、质量围栏，是程序员的效率和系统性思维的延伸。三、纯外行逃避编程本质、沉迷新概念玄学，只会徒增成本、一事无成。四、AI 编程的关键是结构化逻辑 + 基础编程认知 + 小步迭代的系统思维。

12. Anthropic试图打造一个能在六个月内取代程序员的代码模型，虽然他们尚未成功，但从他们对编码领域的投入和努力中可以看出野心十足。Opus 4.5无疑在处理多种编程任务上表现惊艳，成为了强大的辅助工具。然而，真正的编程远不止写代码本身。判断力、理解产品需求、处理遗留系统和复杂人际沟通才是核心。代码只占程序员工作的20%左右。AI目前还无法自动做出这些关键判断，仍需人类“牧羊”般引导和决策。AI的崛起，虽未完全替代程序员，但已经迫使开发者提升标准，不再依赖模板和重复劳动。低水平或入门级编码岗位更易受到冲击，而资深工程师则拥有不可替代的经验优势，继续主导设计、优化和调试。未来，编程将更多转向对AI生成代码的监督和责任承担。AI是工具，不是替代品。它加速了开发效率，也带来新的挑战：谁为代码背后的错误负责？这场AI与开发者的博弈，是技术进步的必然，也是我们职业成长的新契机。拥抱AI，提升判断与设计能力，才是程序员未来的核心竞争力。原文：x.com/amritwt/status/1996524534703546527

13. //@Easy:初级的、以编程为职业的程序员消失得更快。但多出来很多业余程序员。学习的方式也完全颠覆了，我现在NotebookLM 先来一个 slide，再问几十个问题，可以很快学完之前几天的学习量。最关键的是，这些知识是按我的已有知识树组织的，而不是之前按统一方式组织。//@蚁工厂://@WinnieS的微博:转一下：也是见证历史时刻了。AI先消灭的是翻译专业

14. 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？

15. 谷歌微软疯抢新闻毕业生！这里面藏着什么趋势？ #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

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17. 最适合AI时代的剪藏工具 Readwise Reader 打通知识管理工作流

18. AI 开发者经常需要切换多个工具：Claude 负责代码生成、Figma 设计界面、Canva 做演示文稿，来回切 tab 效率低下。Anthropic 的 Claude Opus 4.7 本周即将发布，带来一站式 AI 生产力解决方案。不仅有超强旗舰模型，还推出 AI 设计工具，只需描述需求，就能自动生成完整网站、落地页和演示文稿，直接威胁 Google Stitch 等工具。内部泄露确认代号 Capybara 和 Tengu，Opus 4.6 的“思考下降”是为这次大跃进节省算力铺路。OpenAI 已反击推出 GPT-5.4 Cyber 安全模型。主要功能：- 下一代 Opus 旗舰模型，性能大幅跃升，支持复杂代码和创意任务；- AI 设计工具，一句描述生成网站、落地页和演示，支持开发者和非技术用户；- 高限额推理，解决当前速率限制痛点；- 内部优化，降低“思考衰减”和高成本问题；- 生态扩展，从文本生成转向生产级基础设施；- 跨平台集成，适用于 Web、桌面和 API 调用。支持浏览器和 API 访问，开发者可立即集成到工作流，适合程序员、设计师和产品团队。#AI##Claude##Anthropic##人工智能#

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22. 你还在用旧思维与AI打交道吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #智能体 #大模型

23. 黄仁勋一语道破，戳穿AI时代最现实的残酷真相：你不会因为AI丢掉工作，你会因为一个会用AI的人丢掉工作。#大咖观察 #红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #AI时代

24. 全球每天600+程序员失业，这个锅该AI来背吗？

25. //@成一虫:替换程序员2万亿美元年薪应该是最确定的AI机会。革命先从程序员大规模下岗开始。如果替代30%，同时节省一半开支（AI编程比程序员便宜一半），就是3000亿美元AI年收入。美国得有一两千亿美元市场，中国300亿美元

26. #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#

27. 【告别“码农”时代？马斯克预言“就在年底”，国产大模型春节竞速AI编程】《科创板日报》2月15日讯 “到今年年底，我们甚至不再需要编程。”日前，马斯克在一段发布的视频中如是说，AI将直接编写二进制代码，且AI生成的二进制代码将比任何编译器生成的都要高效。他预测，随着AI技术的持续发展，人类对编程语言的依赖将会逐渐减弱。AI 系统可能自行完成从需求到可执行程序的整个工作流程，因此，编程将作为过时的中间步骤被时代抛弃，这将显著缩短“从提出创意到执行落地”的距离。未来，编程这种职业或将不复存在。虽说马斯克这番话引发了业内不少争议，毕竟更多人更倾向于将AI看作“辅助”而不是“取代者”，但这番言论无疑为本就火热的AI编程赛道又添了一把火。无独有偶，近几日国产AI的“春节档”上新潮中，不少都瞄准了AI编程。

28. 你以为在做AI转型，其实在慢慢被淘汰。 #大有学问 #红衣聊AI #AI时代 #AI工具 #编程

29. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

30. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

31. #专家称AI时代文科比理科吃香#总是说到AI编程就觉得要把写代码的都淘汰了，实际上AI编程是切断了程序员升级的过程，淘汰了初级的入门的程序员，过去程序员从一个愣头青到成熟，需要读写大量的代码，在多个项目历练过后，你才知道这么写是好的，这么写是有问题的，现在有AI编程过后这个路径被拦腰斩断了，因为企业不在愿意投资愣头青等他们成长了，他们只需要prime coder在AI帮助下一个人干3个人的活，但是AI写代码这件事本身还是需要懂代码的人去执行，当然一些旧时代的混子前端开发，测试开发等等岗位确实没法混了，不过嵌入式这个行业相对没有被AI侵占这么夸张

32. 认知不对，要倒霉的。这又是一个典型案例。有人问我，是不是程序员现在失业严重？我的回答：没觉得程序员失业严重。但确实AI会冲击初级程序员。对新招聘人员很不友好。目前感受到AI冲击最大的，是美术编辑这种岗位。是可以团灭的。但我们分析后，AI，其实是冲击的所有行业，所有初级岗位。而不只是初级程序员。所以，如果大脑浅显直觉认知，认为AI就替程序员，只认为现在学CS当程序员什么的，是49年入国军。我个人认为，认知出现了偏差，要倒霉的。AI，冲击的是所有初级岗位。是所有行业。所以我预测是大学生就业，还将持续困难，非常困难。因为刚毕业的大学生，就只能做初级岗位。那企业用AI提高效率了，短期内，没必要再招聘大学生了。相对而言，就业市场来看，电子信息、计算机相关专业，反而算是过得去的专业。至于失业后不好找工作，裁员什么的，主要不是AI的缘故……所以，今天上大学的孩子，必须#两所大学同时读#啊。我一直的建议就是，用好AI，在AI的帮助下，让自己去手搓一些模拟项目。努力去实习一些项目。争取毕业时候，看起来像工作过几年，经历过一些大项目的人。

33. 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

34. 每个人，都在变成AI吸血鬼？ #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

35. 一年一度的红杉AI大会：前两年的AI只算开胃菜，2026年AI开始真干活，机会和红利在哪#红杉资本 #AIAscent #智能体 #程序员#黑灯工厂

36. 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

37. 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。

38. 未来的代码会不会百分之80都是ai写的？

39. 在 AI 编程已经如此成熟的时候，再讨论编程语言的语法、特性是否失去了意义？

40. 目前AI编程工具哪个最好用？

41. 把C++写的老项目重构成现代框架?给AI吧我不干了!

42. 被AI淘汰的的程序员，扎堆做电工

43. 如何评价comma.ai创始人George Hotz断言AI编程Agent无法真正编程？

44. 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？

45. AI时代，小孩子还需要学编程吗？

46. AI 编程时代，程序员如何才能清晰地描述需求，让AI有效地干活？

47. OpenAI 创始成员，前 Tesla AI 总监用ai做了一个职业风险报告，让AI自己评估可以替代哪些行业？#aigc#ai新星计划

48. AI显著地提升了软件的开发效率，原先一些费时费力的开发任务，现在三下五除二，可能只需几分钟就能完成。这种效率上的提升，要求新时期的程序员，能够并且必须相应地提升能开发的程序的规模。这点是很明显的，我Java班上的学生，在AI之前，写的结课设计，很少有超过万行的，而最新这一届，程序达到数万行的就已经好几位同学了。可以想象，由于有AI的加持，一个开发团队，现在能开发的软件系统，其复杂性和规模，比以前是要高和大的。另一方面，AI又显著地拉低了编程的门槛，“自然语言”，成了“编程语言”，其结果是编程成了一种通用的工具和基础性技能。对于仍然想以软件开发为职业的新时代的程序员来说，立足之道，一是继续在技术领域向高精尖方向发力，具备高的生产力，二是要成为一名学习与适应能力超强的人，能很快地了解和把握其它行业或非IT的其他领域知识与需求，主动地将技术“扩散”到其他行业或领域。总体上吧，未来的“专业程序员”，需要是学习与适应能力强的“精兵”与“强将”，一般性的工作，都可以丢给AI去完成，这也就意味着，未来专业程序员的人数，不仅不会再快速增长，甚至有可能会萎缩，专业程序员的入门门槛，会比现在提得更高。

49. AI编程会替代程序员吗?

50. 2026年，AI编程真能取代程序员了吗？

51. 最近我几乎每天都在跟AI一起编程，有时一天都不睡觉。不咋看微信、十几个小时连轴转，对着手机给AI下指令，让它做智能体、改Skill……#大有学问 #人工智能 #红衣聊AI #openclaw

52. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

53. AI浪潮下，文科生比理科生更吃香吗？新风口的蛋糕，我们怎么才能吃到嘴里？#AI #程序员 #AI叙事设计师

54. 未来 10 年最难被 AI 替代的职业第一外科医生第二高级销售商务第三线下身体服务（健身按摩等）第四高级决策者第五复杂现实环境操作工未来 10 年最容易被 AI 替代的职业第一客服售后支持第二基础内容创作者第三初级程序员第四数据财务基础岗第五初级心理咨询

55. #每日学习打卡##宝藏家庭读书计划##喆妈推荐新书# 《AI时代的家庭教育》：本书聚焦 AI 浪潮下的家庭教育核心命题，为父母提供从认知到实践的完整指南。上篇解析家长痛点，通过解答“孩子该学什么”“传统评价体系是否还有用”等关键问题，重构对教育的认知，拆解AI重塑教育底层逻辑的路径，明确培养“驾驭AI的人类”这一教育目标，提出适应未来的6个核心素养—创造力、批判性思维、协作能力与算法思维等。中篇基于“163”成长模型，详解能力培养路径：从天赋开发、6个特质塑造到3个思维养成，结合“新三商”教育，探索螺旋式进化、反脆弱成长训练等终身成长路径。下篇讲解实践路径，涵盖亲子关系重塑、家长修炼指南，以及AI辅助的孩子个性化成长路径。本书为关注孩子成长的父母提供了兼顾认知重构与实践落地的家庭教育指南，助力父母在AI时代培养面向未来的孩子。

56. 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？

57. AI大佬Karpathy焦虑了：作为程序员，我从未感到如此落后

58. GitHub暂停Copilot 新用户注册成本压力下被迫收缩调整

59. GitHub Copilot突然「变天」，最良心的AI套餐也无了

60. Copilot 不让注册了

61. GitHub Copilot遭用户强烈反弹，限速调整背后是定价模型的崩溃

62. GitHub 暂停 Copilot 注册

63. 开了 Copilot Pro+，钱交了，活没干完，先被限流了

64. 攻城狮周刊#4

65. AI编程助手这半年，程序员真的快失业了吗？

66. AI写代码能力突飞猛进，程序员如何面对职业转型焦虑

67. AI 编程工具，正在重新定义开发者的工作方式

68. AI 编程工具正在重塑软件行业

69. AI编程时代开发岗位正在经历怎样的洗牌？

70. AI浪潮下的程序员

71. 现在AI编程已经发展到什么程度？未来可能完全代替程序员吗？

72. AI越强，程序员反而越需要“抱大腿”？

73. AI编程工具占比80%

74. AI编程来了！程序员会被取代吗？答案藏在这3个变化里

75. AI-Coding一周年

76. AI编程工具

77. AI时代程序员生存指南

78. 从焦虑 “被 AI 淘汰” 到笃定前行

79. AI能代替从不会到会，代替不了从会到精

80. AI不会取代程序员，但会重新定义这件事

81. AI 辅助编程的反直觉真相

82. 避免被 AI 左右编程思维 - 哔哩哔哩

83. 如何看待NOI冬令营中引入AI辅助编程参赛？

84. 如何利用 AI 工具提高程序员的编码效率？一个老程序员的实战框架

85. 给程序员的AI工具指南

86. 程序员效率提升工具推荐

87. AI浪潮下，初级程序员该如何破局生存？这份实战指南请收好

88. 初级程序员，正在被AI挤到门外？

89. 暴跌 73%！初级程序员彻底凉了？程序员的核心价值，已经从写代码变成这 3 件事

90. 初级程序员，正迎来史上最大职业危机？

91. 2026年最新AI 编程助手推荐

92. 企业如何安全高效落地 AI 编程？2026实测攻略，避坑又提效

93. 2026最新AI编程软件实战评测

94. 2026年AI工具深度测评

95. 开发者是否需要害怕AI?

96. AI工具是编程工作的助力而非威胁,70%程序员已使用各种AI工具编程,AI是助力还是威胁?

97. 【AI时代】程序员如何避免成为“代码搬运工”

98.

None”多次出现，且所有素材链接均可访问（如 zentao.net、csdn.net），发布时间字段为系统字段，可能存在误标？但指令要求**严格依据给定发布时间执行**。 1970-01-01 08:00:00

99. AI编程工具的发展前景如何

100. AI 编程助手将替代初级程序员

101. AI 与不求甚解的新手开发者

102. AI 工具如何改变开发者学习方式?浅析新手开发者的现状与未来

103. AI 编程工具会淘汰程序员吗

104. 初级开发人员和人工智能工具:有益还是有害?

105. 我们用Copilot和Cursor做了两个小程序,结论有点出人意料

106. 微软高管担忧AI将取代初级编程岗位

107. AI编程工具已成熟,中级程序员将何去何从?

108. 开发干货集散点个人主页

109. AI编程的“团队悖论”：工具已就位，生产力为何迟迟不来？

110. AI编程助手实测：Copilot、Cursor、通义灵码，谁更懂你？

111. 初级程序员过剩危机：转型升级是破局之道

112. AI驱动下的IT行业用工结构变革：挑战与机遇并存

113. AI时代计算机专业前景深度分析（附就业关键策略+实用工具+大厂内部资源）

114. 普通程序员的AI提升方案

115. 人工智能辅助对编程技能塑造的影响评估 —— Anthropic 最新研究报告分析

116. 2026年科技招聘现状报告

117. AI编程工具市场狂飙至128亿美元！Cursor、Claude Code成程序员新宠

118. 如何用AI将开发效率提升10倍

119. 该用WorkBuddy还是通义灵码？阿里腾讯两款AI工具深度对比测评

120. 当编程门槛消失：业务程序员如何在这场 AI 浪潮中破局

121. AI能否替代程序员：探究科技发展背景下的职业前景

122. 半年 AI 辅助编程经验：看完至少提升30% 开发效率

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124. 3个让我效率翻倍的AI编程神器，第2个居然免费！

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128. AI时代程序员转型指南：从编码者到技术决策者的升级之路，建议收藏！

129. 打工人程序员的AI幻想

130. 2026 年程序员必用的 10 个 AI 编程工具，效率提升 10 倍！

131. 不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验

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133. 从 AI 编程浪潮看青少年编程教育

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137. 用Claude半年后的真实体验：效率提升354%的背后

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139. 程序员必备AI提效神器全攻略：告别重复编码，高效工作不加班

140. 2026年普通人AI提效指南：从工具选择到实战技巧（建议收藏）

141. 不会编程也会写代码《AI辅助编程入门：借助Copilot和ChatGPT掌握Python》免费pdf分享

142. AI效率提升6.7倍实录

143. AI编程工具实测对比：Cursor vs Claude vs 通义灵码，到底选哪个

144. AI辅助编程加持下STM32学习指南

145. AI代码生成工具集体爆发！GLM-4.7开源碾压GPT，开发者该跟风吗？

146. Claude 4次日开发者反馈：混合推理体验流畅，但2个问题较突出

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148. AI正在成为新的职场基础能力

149. 技术速递｜从想法到拉取请求：使用 GitHub Copilot CLI 构建的实用指南

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