AI不会取代程序员，但只写代码的程序员正在被淘汰_服务软件

1. AI编程会替代程序员吗?

2. 在ai时代背景下，刚入行的程序员，如何适应ai编程时代呢？

3. 为什么画师、配音演员都在抵制 AI，程序员却普遍在拥抱 AI？

4. Linux祖师爷真香现场！曾嘲讽AI编程是垃圾，如今亲自下场氛围编程

5. DeepSeek 的出现是否会让测试工程师失业？

6. 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？

7. #AI公司的程序员技术有多强##1024程序员节# 别只跪GPU，AI公司真绝学是“让代码生代码”。别人调服务，他们训Agent重构；别人修Bug，他们扔强化学习自愈合。写prompt成主语言，数据流线图当类图。GitHub 40% AI草稿，顶尖程序员已晋级“调教师”——教AI造更狡猾的AI。今天，向把编程玩成无限套娃的魔法师们致敬

8. 很多人问我AI替代什么样的人或者说会不会未来被替代掉。其实很简单，无论软件行业还是别的行业，本质上这个时代更需要的是全局的全能选手，或者说全局架构师。这类人能够更好的梳理要做的事儿的流程，更好的给AI解释要做什么，下达全流程的指令。AI并不是说替代岗位，而是更强的融合整合岗位，同时增加流程效率，只要算力够，就可以无限的增加效率，甚至在模拟环境中进行自我迭代。至于很多人说那没有全局sense怎么办，那能怎么办呢？要么尽快去培养，要么就继续等着被往前推。本来这个世界很多事儿就是无解的，又不是每个人都能找到解法。。。

9. OpenAI一线观察：未来两年，工程师如何从“码农”进化为“巫师”？

10. 测试工程师招聘的新方向，真的爆了！！附行情解读+转型路线+实操干货

11. 当OpenAI们还在拼谁烧的钱多中国工程师已经在拼谁的方法更巧。#大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #kimi

12. “编程的本质是思考，AI的价值在于帮我们省去了敲代码的时间。”换句话说，AI不是替代思维，而是加速了执行。未来的竞争核心，仍是“谁能更好地思考和设计”，不是简单敲代码的速度。这句话引发了大量讨论，观点分歧与深度洞见并存：- 编程的本质是问题解决和系统设计，敲代码只是执行的一部分。AI能快速生成代码，但真正的思考、架构设计、需求理解仍需人类完成。正如评论中有人说，编程90%是思考，10%是敲代码。- AI降低了门槛，让非程序员也能实现创意。很多创意者不懂语法，但能用AI“vibe coding”快速验证想法，这是AI赋能创新的体现。- 有观点认为，AI不仅节省了打字时间，还提升了研究效率，比如查文档、调试、自动测试，甚至能在外部系统“自我运行”完成任务，远超简单“敲代码”。- 反对声音也存在，有人认为向AI表达需求有时比自己写代码更复杂，而且AI生成代码仍需人工严格复核和调整，不能完全依赖。- 未来展望：AI是新的“计算器”或抽象层，类似早期C语言对汇编的抽象。随着AI不断进化，程序员的工作将更多聚焦于更高层次的设计与创新，而非机械编码。- 也有呼吁教育与培训的声音，建议AI辅助开发要配套设计原则、版本控制等基础培训，避免“无脑用AI”导致设计混乱。总结观点：AI极大地提高了代码生成的效率，解放了程序员的机械操作时间，但编程核心的“思考”依然不可替代。AI更像是工具升级，而非思维替代。未来的竞争力依然在于谁能更深入理解问题、设计架构和创新。AI让更多人能够参与软件创作，但同时对技术深度和代码质量的要求也更高。这是一场关于“思考 VS 执行”的辩论，也是技术进步带来的角色转变。谁能驾驭AI，谁就能在创新浪潮中领先。

13. AI可以自己编程了，那人工编程，小孩子还要学习吗？很多工程行业，比如建筑工程，机械工程。都是工程师做设计，工人来实现。但是软件工程不是，工程师自己设计框架之后，自己还要去编码实现。不过，AI的出现，改变了这一切。一个工程师设计之后，调用不同的AI智能体来实现具体的代码，在今天，已经可以看出未来的工作模式了。但是呢，代码的好坏，AI使用了哪些基本的算法和编程模型，你还是要有判断力的。就像建筑质量的好坏，机械零部件质量的好坏，工程师也要有判断力的。也要向工人提出改进办法的。未来的程序员，也会给AI下“开发工艺”命令，细致要求更高效的算法或者更健壮的代码要求。就像今天的其他工程师，在图纸上的命令一样。所以，工程师，还是要会编码的。只不过，AI让你只用达到普通的代码工人熟练程度就行了，一些奇技淫巧，就没必要去掌握了。第二，自己动手编码，理解算法，理解程序框架，有助于你理解计算机运行的机制，有助于你后面的学习。编码简单，小孩子早点接触，培养兴趣，大学起飞快。倒也不一定非要学计算机专业，只不过，未来任何行业，都要应用AI，应用计算机，小时候接触下，好处多多。第三，编程培养逻辑，培养有序性思考，是非常好的一种课外数学拓展。这对小孩子来说，是最大的收益。所以，小孩子学编程，依然是一件提前布局，拥抱未来的行为。更多细节讨论，发在今天公-众-号：“育儿daybyday”了。#和向上的家庭一起成长#

14. 在一位AI博主那里看到的一些观点和感想：若想在某个领域成为专家，在完成约1000小时的独立刻意练习（几乎不依赖AI）之前，应避免过度使用AI工具。这一过程是建立个人“品味”（即专业判断力和审美）的关键。对于临时性任务（如写周报、做PPT）或娱乐性创作，AI是高效工具；但对于需要深度思考的领域，过早依赖AI会阻碍基本功的锤炼。AI的确降低了某些技能门槛（如绘画、写作），但用户可能因依赖AI的输出而固化其平均化品味，丧失对“何为优秀”的判断力，可能会陷入“眼低手高”的陷阱。比如业余学画画，还是需通过“看、做、想”的循环——大量观摩优秀作品、亲手实践（如调色、写作修改）、反思优化——内化为个人审美。AI是放大器，而非替代品，拥有独特品味的人能用AI提升效率与创造力；反之，缺乏品味者仅能产出“赛博垃圾”。对于未来塑造个人竞争力来说，关键在于“品味+AI驾驭能力”，而非单纯操作AI的技能。

15. 如何看待王垠对 Cursor 等 AI 编程的评价「不懂计算机科学的人用好 AI 编程是妄想」？

16. 蚂蚁灵光，30秒生成专属程序，普通人也能手搓代码 #蚂蚁灵光 #AI #阿里

17. Gemini 3.1 Pro VS千问3，2026年还需要付费制AI吗

18. 全球每天600+程序员失业，这个锅该AI来背吗？

19. OpenAI开始大量招募“超级初级”工程师，他们是AI原生一代，充满创业精神，很多来自YC等顶级加速器。相比传统资深工程师，这些新人用AI的方式更具创造力和效率，令资深同事惊讶。这种“超级资深+超级初级”组合，正在成为硅谷创新的新模式。年轻工程师不拘泥于老规矩，善于用自然语言与AI协作，提升抽象层次，快速完成复杂任务。尽管经验不足，但他们的AI原生思维带来了意想不到的突破。这也引发了对“导师制”的反思：资深工程师该如何平衡传授基础与尊重新世代的创新方式？如何让AI技能与传统技术协同发展？这不仅是人才结构的变革，更是技术文化的进化。未来的软件开发，将不再是单纯凭经验拼代码，而是人与AI协同创造的艺术。我们正见证一代“AI原生”工程师崛起，他们的思维方式和工作习惯，预示着整个行业的巨大转型。原推文链接：x.com/__drewface/status/1983678715495116985

20. 【AI编程不是风口，是分水岭】一年前，我也觉得AI编程是噱头。如果你在Copilot自动补全时代试过这些工具，然后弃之不用，我完全理解。但事情变了，变得很快。每隔几个月，能力就会有一次大的飞跃。半年前，GPT-5能做出像样的设计、在大型代码库里导航，已经让我惊叹。现在，Opus可以独立完成大型功能开发。这不是进步，是质变。直说吧——我认识的最优秀的开发者，都在重度使用AI。一旦你见识过这些工具的能力，想真诚地谈论它们，都会像在打广告。 "布道AI的开发者"和"质疑AI的开发者"之间的鸿沟，正在急剧扩大。我亲眼看着每一类人陷落：先是独立开发者，然后是脚本小子，接着是前端、后端、包维护者、安全研究员、运行时开发者、编译器开发者…… 这个名单还在变长。有很多"大牛"十几年没写过真正的代码了。我们可以从他们身上学到很多东西，但他们对AI如何加速真实项目中的真实团队，一无所知。坚持认为这些工具没用的人，我理解你们。几个月前它们确实没用。但你的判断已经过时了。 AI不会取代我们，但它已经在写每天产出的大部分代码。这不是关于工具的选择，而是关于你站在分水岭的哪一边。 x.com/theo/status/2006121170077155492

21. 近日，周鸿祎在耶鲁创新学者访学现场谈及自己使用AI编程的感受。周鸿祎自曝同时开3个AI系统写代码，AI编程5分钟，自己检查代码要看1小时。周鸿祎说：“AI聪明起来的时候，是我合作过水平最高的程序员，我说什么想法它都能理解，快速地写个几千行代码，其实效率把我弄得很累，它写的东西我得看一小时。但是它要犯起傻来，它会经常莫名其妙地把我的软件删掉。我刚交付了一个版本，我的员工说原来 1200 多行代码，怎么剩 600 行了？这就是 AI 的两面性。”周鸿祎表示，公司里养的龙虾个个都是程序员，AI编程将不再是程序员的专利。在未来程序员可能转行，变成龙虾的智能体的管理、开发、调教和指挥，将来我觉得会有一大批调虾师。三农频道的微博视频

22. 工具永远是工具，驱动创新的永远是人类的想象。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技改变生活 #AI工具

23. “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

24. 2026 AI Coding 下半场：不拼参数，拼谁能让开发者“戒不掉”

25. #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#

26. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

27. 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

28. 卡帕西最新预言：程序员正在分裂成两个物种

29. Gemini3.0 的前端代码生成，都说好用哭了。而我用他分析嵌入式键盘项目的代码，生成 API 文档。。。对于人而言，嵌入式代码更基础，更晦涩难懂，更少框架。但是，一样看的清清楚楚明明白白。。。太强了。。。 AM 不会释放任何 coder 职位的 hc 了。。。说实话，作为一个前程序员， AI 在代码方面的能力。。。我的评价是。。。可怕。。。人类的努力毫无意义。

30. #AI会最先替代哪些岗位#智能客服秒接咨询，工业机械臂精准拧螺丝，AI的替代浪潮已率先拍向规则明确、重复度高的岗位。这些岗位的核心任务可被算法拆解，效率与精度远超人工，成为AI渗透的“首站”。#人工智能##AI创造营# 凯文思考的微博视频

31. #AI让就业变多还是减少#AI对就业不是简单的变多或者变少吧，感觉更像是进行了一次岗位重构。它淘汰的是一些半重复、非创造的任务，比如初级数据录入、标准化客服之类的，但是会增强医生、设计师等岗位的效率，还催生全新产业链。对咱普通人来说，与其焦虑被替代，不如主动拥抱变化，培养创造力、共情力这些AI难企及的能力，学会与AI协作。

32. #2026年AI替代行业预测##ai创造营#基础行政文职，重复性办公岗率先退场步入2026年，AI对职场的冲击最先落在基础行政文职岗位上，这类靠重复劳动谋生的岗位，正迎来大规模替代潮。日常的文档整理、数据录入、报表统计、会议纪要、考勤核算等工作，原本是文员、内勤的核心工作，如今被大模型AI彻底接管。AI能做到7×24小时不间断工作，录入数据零失误，整理文档速度远超人工，还能自动分类归档、快速检索信息，效率是人工的数十倍。企业为了压缩人力成本、提升办公效率，纷纷裁撤基础文职岗位，转而采购智能办公系统。这类岗位门槛低、可替代性极强，不需要复杂的决策和沟通，只需要机械执行指令，完美契合AI的工作特性。对于职场人来说，单纯做基础执行工作已经毫无竞争力，想要守住饭碗，必须跳出重复劳作，转向统筹协调、人际沟通、应急处理等AI无法替代的工作，提升综合办公能力，才能避开被替代的风险。

33. 再见，程序员！硅谷全员AI Coding，卡帕西宣告9级地震来了

34. AI对就业的影响很可能是“两头都发生”：一头是替代一些重复性岗位，另一头是把会用AI的人效率拉高，岗位结构跟着重排。只谈“稳岗”，容易变成把旧岗位硬保住，短期好看，长期会拖慢转型。更有效的说法应该是“稳就业”，重点是让人顺利转岗。其实，我更关心三件事：1，政策能不能把“再培训”做成可兑现的权益，比如培训券、学完就能对接岗位的项目制训练，而不是喊口号。2，对毕业生等重点群体，能不能给到“第一份工作”的真实入口，比如企业用工补贴绑定导师制、实习转正率等可量化指标。3，公共就业服务能不能升级为“技能匹配服务”，用数据把人和岗位撮合起来，并且持续评估哪些行业是被替代，哪些行业在新增。AI不是洪水猛兽，但如果没有过渡机制，痛感会集中落到最弱的一批人身上。文件如果能把“转型成本谁来承担”讲清楚，才算真正抓住要害。#科技先锋官##HOW I AI#

35. Seedance2.0只是前菜，未来的AI编程会更加疯狂。

36. 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

37. 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

38. 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

39. 破防了，工程师抢着给 AI 当牛马，还说「真香」

40. 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。

41. Anthropic官方报告：8大趋势说透AI编程未来，60%代码AI写的，老金实测项目带你看！

42. 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

43. 字跳TRAE团队发了个《2026 企业级AI编程实践手册》，总结了他们的AI编程方法论和工程实践网页链接“在2026年，AI编程已不再是实验性的尝试，而应该成为企业软件开发的核心生产力。本手册源于TRAE团队在构建AI编程助手过程中的真实实践——我们用AI构建AI，在这个过程中积累了从方法论到工程实践的完整经验。这不是一本理论书籍，而是一线研发团队的实战总结。我们将分享如何将AI真正融入企业级开发流程，如何建立可复制的工程规范，以及如何让团队从“会用AI”到“精通AI编程”。无论你是技术决策者、架构师还是一线开发者，都能在这里找到可落地的方法和工具。AI时代的软件开发不是替代人类，而是重构协作方式。让我们一起探索这个新范式。”#How I AI#

44. #Gemini3有哪些新功能#从“回答问题”到“搞定一切”，谷歌这款新模型直接把实用度拉满！原生支持文字、图像、视频、音频全模态输入，100万token超长上下文能装下700页书，不管是解析学术论文、生成交互式学习卡片，还是分析比赛视频出训练计划，都能轻松hold住。推理力更是断层领先！GPQA Diamond 91.9%准确率+MathArena 23.4%高分，Deep Think模式连博士级难题都能拆解得明明白白，日常办公算贷款、做科研析数据都靠谱。开发者狂喜的是全新AI IDE Antigravity，一句话就能生成完整航班追踪APP，代码自动验证还能跨工具协同，SWE-bench Verified 76.2%的修复率堪比专业程序员👏

45. #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#

46. 《92.6% 开发者每月使用 AI 编码助手，但每周节省时间只有 4 小时》 DX 公司 CTO Laura Tacho 在 Pragmatic Summit 上公布了 12 万开发者、450 家公司的最新基准数据。AI 采用率已达 92.6%，但每周节省时间卡在 4 小时不动。更关键的发现是：同样的 AI 工具，有些公司事故减半，有些事故翻倍。差别不在工具，在组织本身。 92.6% 开发者每月使用 AI 编码助手，但每周节省时间只有 4 小时

47. 程序员明明是技术积累岗位，为什么年龄越大反而可替代性变高了？

48. 你认为AI编程未来真的会取代程序员吗？

49. AI圈昨晚炸了！Claude Code内部不慎操作，导致源码泄露，整整51万行代码、1900多个文件，全部意外公开，而这件事背后更重要的是：让所有人第一次看清楚，下一代AI软件到底长什么样。#大有学问 #红衣聊AI #代码 #网络安全 #Claudecode

50. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

51. 【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。

52. 刚给一家公司作了咨询，他们的痛点是全面应用了AI编程，但并没觉得有什么效率提升，反而导致了各种问题。我找了几个开发人员简单聊了一下，听他们的操作的我笑了。这是古法思维在玩AI编程，那肯定要崩的。 AI编程在软件工程中应用的最大障碍是生成代码速度与代码质量控制的矛盾。简单说就是AI无论你说什么，他都能给你圆上，输出一堆似是而非，看上去一本正经，其实是胡说八道，糊弄式的生成内容。这在软件工程中是非常致命的。很多程序员本身能力不强，依赖AI生成代码，没能力对AI生成代码审核，跑通了就敢往上提交。到我去看的时候，他们的AI编程项目已经成了一座巨大的屎山，耗费了天量的token，生成了一堆垃圾。各程序员之间没有协同，AI按提示词模板各自发挥，可以说是整个团队在AI的幻觉中放飞了自我。以为花了大钱买了国际知名AI编程工具能让公司起飞，结果是一地鸡毛。他们也尝试改进过策略，挑了十几个精英为AI做code review，结果是AI生成飞快，CR慢如蜗牛，速度还不如传统古法编程了。老板都懵了，到底哪出问题了，不是说用了AI降维打击了吗？结果没打击竞争对手，先把自己给打击了。他们又反思了，觉得集中式CR确实还不如古法编程，开始搞提示词规范化，原来用AI放飞自我的团队开始用AI生成提示词，几个团队不对代码开始对提示词了。提示词生成多了还需要管理起来，还得给提示词分模块，搞了一个巨大的提示词库。用AI生成的提示词让AI进行编程，那效果别提有多酸爽了。我问他们，把严格的代码逻辑编程变成模糊的自然语言编程，有意思吗？几人语塞。老板问我怎么解决，我说花钱吧，花钱买我课程，哈哈。不要指望在自己是白痴的情况下AI能把你带飞，AI编程的强大之处在于强者杠杆的指数效应，也就是说越强的人用AI越强，普通人用AI仍然普通，甚至会造成负作用。现在AI编程用得好的公司都是短小精干，百十人，人均强者，自己审核自己的代码，知道怎么控制AI进行高效率高质量产出，知道怎么与同样频道的人协作。一句话，强大的AI需要强大的人类，宝刀还得配英雄。不提升自己仅想花钱买个工具就变强，纯属痴人说梦。我跟老板说，考虑开人吧，把所有能力平庸的程序员全部开除，然后用三倍五倍的价格，招聘原来十分之一的强人进来，你的团队效率马上质变，AI编程也就能落地了。没办法，这就是现实。

53. 软件工程师的角色正在悄然转变，正从单纯的“代码工匠”走向“产品工程师”。大语言模型（LLM）让写代码变得前所未有的简单，真正的挑战不再是实现，而是“做什么”和“如何设计用户体验”。因此，越来越多工程师开始投身学习设计和产品思维。未来最有价值的工程师，是那些不仅能交付功能，更能塑造产品的人。这场变革带来了几个趋势和思考：- 产品、设计和工程的界限正在模糊，未来团队或许将由少数几个人组成，快速高效地驾驶AI工具，打造出高质量产品。- 代码实现不再是瓶颈，但系统架构、性能优化、代码质量和可维护性依旧至关重要。AI虽日益强大，但工程师对技术选型、架构设计和系统可扩展性的判断力依然不可替代。- 具备产品思维的工程师，懂得如何通过用户访谈洞察真实需求，这种能力比单纯编程更难能可贵。- 设计和产品技能是一门艺术，掌握它们需要时间和实践，工具如Cursor、Figma正在快速进化，助力工程师跨界成长。- 对技术深度和设计广度的平衡，是打造强大团队的关键。理想团队结构或许是三分之一工程技术，三分之一产品策略，三分之一设计体验。- 随着AI能力提升，传统产品经理角色可能重塑，甚至被具备业务敏感度的工程师所替代，或反之。总的来说，未来的软件工程师不只是写代码者，更是能够洞悉用户、把控产品全局的“产品构建者”。拥抱这场变革，将是每位工程师迈向更高影响力的必由之路。x.com/Cramer___/status/1999926485092807155

54. 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？

55. #全新Gemini一夜血洗编程#这波升级彻底重构编程生产关系：新手能快速落地项目，资深工程师聚焦创新与架构，低效重复编码被全面替代。有人惊呼“代码正在贬值”，也有人视其为生产力革命。从辅助工具到顶级队友，Gemini 3 Deep Think证明：AI不是取代程序员，而是让编程更高效、更普惠。这场“血洗”，是技术迭代的必然，也是智能时代编程范式的全新起点。

56. 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

57. 快手在自家的“1024程序员节”上，全面展示了在AI领域的新成果与未来规划。CEO程一笑提到，如今科技行业的竞争核心，不在“谁的AI更炫”，而在于“谁能让AI真正走进生活场景”。AI不只是工具，更是生产力的重塑者。在快手，AI已经渗透到每一个研发环节。自研AI编程助手 CodeFlicker 如今已覆盖公司80%的程序员。它能自动规划、生成与优化代码，让复杂开发变得更高效。比如直播礼物的研发周期，从3个月缩短到3周，商业素材的智能修复量更是达到了日均194万条。视频生成模型可灵AI 同样表现亮眼，在国际评测中跻身全球前沿，让视频创作从“人想”变成“AI会”。快手还宣布将启动 “全民AI应用挑战赛”，鼓励更多开发者、创作者参与AI创新，让AI不只属于技术圈，而成为全民创造力的新引擎。#AI公司的程序员技术有多强# #1024程序员节#

58. //@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

59. 亲手给“继任者”铺路？#大厂员工们正在帮AI取代自己# 数据标注师构建的样本库，让AI识别准确率突破95%；程序员反馈的AI编程bug，让工具越来越好用。可亚马逊CEO早就明说“AI会缩减员工规模”，国内大厂也在AI投入超千亿的同时裁员10%-25%。这种“被迫赋能AI”的工作模式，你能接受吗？#AI职场冲击##程序员#

60. 回应网友质疑：为啥说传统程序员必将被取代？#跟傅盛学AI##程序员##码农##AIGC##大有学问# 傅盛的微博视频

61. AI本身都不能固化这些知识，固定的提示词组合规范定义更不能。架构工作AI和Agent都无力承担。现在的agent规范就是标准的脚本，本质是把devops的规范接入ai编程产生迭代流水线。减少人的参与是存在的，因为devops追求的就是自动化，“让人不用再参与到编程这一工作当中来”显然是荒谬的。Devops落地时对IT团队的要求不是更低了，而是更高了。你以为几个固定的脚本流程就可以不需要逻辑严谨需求拆解工程思维迭代，只能说你从来没摸到过软件工程的门槛。//@祈愿_花开:基于harness的视角，整个ai agent体系的根本目的就在于减少人的参与，让人不用再参与到编程这一工作当中来。你所说的一切，包括严谨的逻辑，需求拆解，工程思维，编程认知，小步迭代，这些都应该是ai agent本身的一部分，而不该是对人的要求。

62. 快手1.6万字长文《快手万人组织 AI 研发范式跃迁之路：从平台化、数字化、精益化到智能化》，推荐阅读文章介绍了快手研发范式的三阶段演进路径，以及快手技术团队对 AI 赋能组织提效的思考。三阶段演进路径：1. 平台化、数字化、精益化（2023-2024 年）：2. 建设一站式研发平台，并标准化需求和工程流程，工具渗透率>95%，流程自动化>94%3. 通过建立效能模型，识别交付瓶颈，提升需求交付效率，人均需求吞吐量提升 41.57%4. 智能化 1.0（2024 年 6 月 -2025 年 6 月）：聚焦用 AI 提升个人开发效率- 建设并推广 AI 编码 / 测试 /CR 等能力，AI 代码生成率超过 30%- 但发现矛盾——个人主观编码效率提升显著，但组织需求交付效率却基本不变5. 智能化 2.0（2025 年 7 月以后）：聚焦用 AI 提升组织整体效能- 找到了 AI 研发范式升级路线：L1 AI 辅助（Copilot）→ L2 AI 协同（Agent）→ L3 AI 自主（Agentic）- 探索出了支撑路线达成的系统性实践：AI x 效能实践、AI x 研发平台、AI x 效能度量关键洞察与经验：1. AI 研发提效陷阱：用 AI 开发工具 ≠ 个人提效 ≠ 组织提效2. 本质问题：如何将个人提效传导到组织提效原文：mp.weixin.qq.com/s/Ejxpxn_MrJ1PDf-K38MpEg#HOW I AI# #程序员#

63. 深度使用AI工具一年后得出的一些思考

64. 姜文谈 AI ，给我最大的一个感受就是：再智能的工具在牛人眼里也就是工具，所以，AI 在我看来，并不是一个平权工具，而是一个差距放大器。当厉害的人使用这款工具的时候，会让他更厉害，从而让厉害的人和普通人的差距越来越大。顶尖的创意遇上 AI ，可能会产出更牛的产品，而普通的创意遇上 AI ，只会让垃圾泛滥。所以，AI带来的正是一个“平庸陷阱”，至少是两极分化。顶尖的人才不惧AI，因为他还是可以做出比AI好的东西，同时利用 AI 更高效、低成本的产出。但顶尖人才之外，人们会想，我用不用心，做出来都和别人差不多一个水平，干脆我完全依赖AI得了。这就造成一堆平庸的出品。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划# 默庵·超级个体的微博视频

65. ✨代码生成工具横评

66. ✨代码生成工具横评

67. AI编程工具用了一年，说说真实感受

68. GitHub Copilot

69. 2026程序员生存指南

70. AI编程工具横评

71. 现在的AI快速写出项目代码，程序员真的会被彻底替代吗？

72. Ai是否会替代软件开发吗

73. AI会替代软件开发吗

74. AI能否取代程序员？一场关于代码未来的辩论

75. AI写代码火了，程序员会被取代吗？一线开发者亲述真相

76. AI会写代码，但它替代不了企业级软件工程

77. 马斯克预测4000万程序员可能失业，AI会完全替代编程工作吗？

78. 写代码不再需要人？AI到底会不会取代软件开发岗位

79. AI 会写代码，但它造不出软件

80. 大部分程序员都将失业？程序员把自己卷死了

81. 替代的是 “任务” 而非 “岗位”，未来人机深度协同，而非全面取代

82. 程序员别慌！我用 AI 写代码，效率翻 3 倍的 5 个骚操作

83. AI编程效率革命

84. 程序员必备

85. AI 编程助手正在重塑前端开发:2026 年你需要了解的新工作流

86. 中美AI编程工具全景对比

87. 国产AI编程工具横评

88. DeepCode—— 一个开源自主的智能体编码框架

89. 中小企业智能安全评估方案②

90. 2026 AI 代码安全工具终极测评！5款主流产品同台PK，选型指南直接抄作业

91. 开发者安全深度分析

92. 如何系统化评估AI工具？企业决策的五维评估框架

93. OpenAI的安全Agent扫了120万次commit，找到了10561个高危漏洞——包括Chromium和OpenSSL

94. AI代码审查工具的实战经验

95. AI 编程没那么神，15 年老程序员的血泪教训

96. AI 编程火了！35 + 大龄程序员

97. 专业软件开发者不靠“氛围编程”（Vibe Coding），而靠“控制”

98. AI 编程与开源开发

99. AI编程工具爆火一年后

100. AI编程

101. 每4个月翻倍！AI编程能力加速失控，程序员正在被重新定义（认知篇）

102. 字节92%工程师在用！AI编程工具帮企业解放工程师

103. AI编程来袭，PLC工程师真的会被替代吗？

104. 警惕:AI 应用的“10 大典型认知误区”

105. 工作中 AI 编程的缺点和局限性在哪里，如何解决这些缺点的

106. AI开发者工具的效率陷阱

107. AI时代的陷阱 | 为什么把AI当工具，你也是工具

108. 3个AI使用误区

109. 别被AI编程忽悠了！这3个致命误区，正在制造史上最大“屎山”

110. AI Agent浪潮下，程序员是“濒危物种”还是“超级个体”？

111. AI编程助手2026实测：Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、Augment Code深度对比

112. 程序员会不会被AI取代

113. AI代码补全：“神器”还是“巨坑”，如何评估AI产生的收益？

114. AI写代码，程序员要失业了？

115. 72小时实测GitHub Copilot和Cursor，AI编码神器选对不踩坑

116. 从“写代码”到“看数据”：程序员如何用 AI 协助技术决策

117. 必看！三个典型的AI使用误区！学会两个必涨薪！

118. 2026 年 AI 编程工具全面评测：从入门到精通的完整指南

119. 编程大模型井喷，都说自己是第一？不看广告看疗效！我实测了主流AI编码工具，这份选择指南送给你。

120. AI学习的误区：

121. 2026最新AI编程软件实战评测：6款热门工具深度对比

122. 2026年AI编程软件推荐：从智能补全到自主开发的演进之路

123. 程序员集体破防：2026年最狠的AI编程工具，让代码自己“长”出来

124. 2026年AI编程工具权威排行：Cursor、Claude Co

125. 2026 AI 编程助手革命：从代码补全到全栈智能体的范式转移

126. 用了两年国产 AI 编程工具，换 Claude Code 三天后，我彻底不想回去了

127. AI编程安全必备！这些开源工具帮你防漏

128. 自动化技术领导者揭示企业对AI认知的关键误区

129. Superpowers保姆级教程：2026年一键把AI编程助手变成资深工程师

130. 2026年热门AI编程工具横评，强烈建议收藏

131. Codex vs Claude Code vs Cursor vs Gemini CLI：2026 年 AI 编程工具终极对比

132. 2026年AI编程工具：5款主流工具真实测评，这款免费用起来真香

133. 2026年十大 AI 编程工具权威评测：从新手到专家的完整解决方案

134. 2026年十大AI编程工具权威评测：从新手到专家的完整解决方案

135. AI终极革命：被替代的不是程序员，而是编程语言

136. AI编程工具对比，为开发者照亮选型之路。

137. AI编程软件阿里的通义灵码，字节的trae，百度comate和国外的Tabby， cursor ，GitHub Copilot比对pk测评

138. 开发者与AI助手的真实对话：当代码生成遇上现实编程场景

139. 程序员的“贴心小伙伴”：Cursor vs. GitHub Copilot深度对比

140. 2026 年最新热门 AI 编程工具评测，强烈建议收藏

141. 太卷了！AI 编程又升级，这款神器让代码代理秒变资深工程师

142. AI办公工具能取代人工吗？全网观点大PK

143. AI会取代人类工作吗？全网观点大PK，我们梳理了87篇深度内容

144. 2025–2026 双年度指南：主流 AI 编程工具深度对比与选择建议

145. AI真要替代程序员？我用3000人社群数据告诉你真相

146. AI 编程助手 2026 横评：Cursor、Copilot、Codeium 怎么选？

147. 盈小花：AI人工智能需了解的误区与真相

148. 2026 AI 编程助手选购指南：企业如何选型 Coding Plan？

149. 20多款ai编程工具总结

150. 2026 必看：八款热门 AI 编程工具横评，高效开发必备

151. AI Coding工具培训报告

152. 2026热门AI编程工具必看指南：从新手到专家

153. 2026年AI编程工具横评：5大工具如何选？三步匹配你的需求

154. 做一个大胆的预测：关于 AI 编程

155. 通义灵码怎么用？IDE？类cursor？还是claude code ？

156. 2026年，AI编程工具已从“锦上添花”变为“核心引擎”

157. 必看！8款热门AI编程软件深度评测

158. 编程用哪个ai？

AI不会取代程序员，但只写代码的程序员正在被淘汰

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