代码越来越廉价,但99%的程序员没意识到真正贬值的不是AI

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08-03 22:50

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1. #晒图笔记大赛# AI正以指数级速度接管编程,工程师角色转向审核。 AI写代码速度呈加速增长:2024年10月谷歌新代码25%由AI生成,2025年秋升至50%,2026年4月仅半年达75%;工程师从写代码转为审核AI代码,人机协作复杂任务速度比纯人工快6倍。 行业迎来变革与职业冲击:此次变革速

2. AI 编程时代的软件工程 06|软件工程没有消失,只是换了战场

3. AI 时代的软件工程

4. AI工程实践:软件工程到底变没变?

5. 从 CI/CD 到 Loop Engineering:AI 时代的软件工程正在发生什么变化?

6. Harness Engineering:AI Agent 时代的软件工程基础设施

7. AI 时代,软件工程正在让位于产品工程

8. 重新审视AI时代软件工程专业的学习

9. 软件工程3.0来了:当AI开始写代码了,软件研发该怎么管?

10. AI时代,重新理解软件工程,重新定义软件工程师的价值与方向吧

11. 从统计正确到逻辑确定:AI时代的软件工程新范式?

12. AI 时代自己关于软件工程的几个思考: 1、过去 50 年软件工程可能一直是个伪命题,可能从来没有工程化过,因为多数情况下代码编写还是是靠手搓。但是现在 AI 来了,这种情况会有所转变,程序员要退守到设计和维护AI生成的代码。带入到机械、电力等等其它门类里面也是一样,没有人会参与实现细节,大多都是在守护系统的正常运行,当不正常的时候进行维护和纠偏,这可能是未来程序员要做的事情。 2、AI 时代可能会带动更多的就业,因为AI会带动周边基础设施及生活的转变,也就是说过去做过的事情,可能需要AI在做一次,由于编写代码的成本会直线下降,所以这并不等同于需要更多的程序员。 3、不管你认不认,现在程序员掌握很多技能,包括简单的需求编写、增删改查、线上问题排除、服务部署... 我知道有些还暂时无法替代,但是假以时日都会被AI替换掉。所以我这里称之为低阶认知回路,慢慢都会固化到AI中去,也就是AI会很大程度上替代程序员的工作。程序员只能退守到更高阶的认知上去,比如设计一个AI错误纠偏系统、把AI结合到具体某个行业中去。 4、无论你认不认,人只需要干机器无法干的工作,如果你抵挡这个趋势,用不了太久依然还要面对这个结局。 5、软件行业发展了这么多年,本质都是软件在适配人,什么结构化编程、面向对象、敏捷开发、云原生,其实都是让人更方便更快捷的开发软件,而正是这一系列的操作,产生雄厚的软件基础设施,单元测试、CI/CD、混沌工程、监控告警、灰度发布、链路追踪,这些恰恰是给AI软件工程打下基础,后续AI的准确性纠偏或者验证就要靠这些基础设施。

13. 从助手到队友:AI 原生软件工程3.0时代的技术演进与工程实践

14. Ai时代的软件工程的一点思考

15. AI时代软件工程的本质反思

16. 人工智能时代的软件工程简论(3)|第二章 AI工具对软件工程产生的革命性促进与底层影响

17. “一站式”学生社区青年学生沙龙|“AI时代软件工程师职业发展”专题讲座

18. 引言 AI正在重塑软件产业链

19. AI正在把程序员从“搬砖工”变成“建筑设计师”! 编程智能体如何重塑软件工程——从敲代码到定义意图,你的角色正在经历一场静默革命! 以前的程序员:像工匠,一砖一瓦自己砌墙🧱 现在的程序员:像厂长,指挥AI流水线造大楼🏭 这就是AI时代编程的工厂模型! 回顾编程工具的三代进化: 🔹 第一代:加速工具(代码补全、语法高亮)——帮你写得更快 🔹 第二代:同步智能体(Copilot、Cursor)——你指挥,AI执行 🔹 第三代:自主智能体(Devin、OpenDevin)——你定目标,AI自己拆解任务、调用工具、写代码、跑测试 工程师的新角色:不再是“写代码的人”,而是管理智能体集群的工厂厂长! 你的新杠杆:从敲代码 → 定义意图。告诉AI“我要什么”,它负责“怎么实现”。 但有一件事没变:测试变得比任何时候都重要——AI写的代码,你敢不测就直接上线吗? 今天,带你走进这个创造力新纪元,看懂编程的重心如何从“实现”转向“设计”! #AI编程 #编程智能体 #软件工程 #程序员 #未来工作室

20. AI时代,为什么软件工程的复杂性依然存在

21. AI时代,软件工程已死吗?

22. 从“造代码”到“养系统”,AI时代软件工程的新玩法

23. AI 时代的软件工程,不再缺开发,而是缺质量

24. Agent时代的软件工程——与AI的对话

25. AI替代程序员?反而软件工程成了刚需?

26. 软件工程的三次革命:从手工作坊到AI智能体时代

27. AI编码助手需要这套方法论

28. AI辅助前端系统性开发,你真的会吗!

29. AI应用开发的流程

30. claude code 开发实践 - 生产级别的项目规范

31. AI应用App的开发流程

32. 腾讯高管称今年大部分代码都由 AI 生成,这会对软件开发行业带来哪些深远影响?

33. 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

34. AI 编程时代,被誉为「软件工程圣经」的《人月神话》,有哪些理论过时了?

35. 腾讯高管称大部分代码由AI生成,AI编程时代程序员的核心竞争力是什么?

36. 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?

37. 当AI重塑一切,鸿蒙为开发者带来了什么?

38. 大家在使用AI编程时,更倾向于让AI一次次生成短小易读的代码,还是直接放手让AI写一大片?

39. AI 编程时代,最稀缺的不是提示词,而是软件工程

40. DDD(Domain-Driven Development)和SDD(Spec-Driven Development) DDD和SDD代表了软件设计在不同时期解决核心问题的两种不同思路:DDD通过模型弥合业务与技术的鸿沟,而SDD则通过可执行的规范来适应AI时代,让开发者的关注点从“如何实现”转向

41. 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?

42. 我的 AI 驱动开发工作流:基于 Cursor 的全流程实战开发 SOP

43. vibe coding真的让软件开发变得没有门槛了吗?

44. AI生成的代码你们会去一行行检查吗?

45. 什么是SDD规范驱动开发? SDD(Specification-Driven Development,规范驱动开发)是一种方法论:用形式化、详尽、可验证的规范spec作为可执行蓝图,驱动 AI 进行代码生成。规范不再只是辅助说明,而是事实来源,用来指导后续的生成、校验与维护;你负责编写清晰的需求与

46. Spec-Kit:使规范可执行 GitHub 的 Spec-Kit 将这一理念付诸实践。它将规范视为代码库中的头等公民——与代码、测试和文档并存的产物。 规范spec 可以描述意图(例如“添加实时指标仪表板”)、定义用户故事、约束条件、验收标准和依赖关系。使用 specify 命令行界面,开发人

47. 软件工程领域 LLM 驱动的自迭代知识引擎

48. 全球权威编程榜单放榜,阿里千问 3.7 编程能力跻身全球前二,含金量有多高?将如何影响软件开发?

49. 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

50. 阿里开源秒悟Meoo:一条命令让AI搞定全栈开发

51. 前端开发者应该全栈发展还是深耕垂直领域?

52. 企业级 AI 编程需要构建"规范—纪律—协同"三层体系:OpenSpec 负责将模糊需求转化为严格规范实现规范即代码,Superpowers 通过强制 TDD 和自动化验证保障工程纪律,Harness 作为驾驭层实现多 AI 智能体协同调度,三者形成从单点开发到复杂系统工程的完整闭环。 企业级 A

53. AI反向拆解13万行阿波罗代码:4字节漏洞藏着人类思维死角 阿波罗导航计算机代码被13万行汇编代码,Claude靠Allium语言拆成1.25万行行为规范,发现了人类57年没看见的4字节漏洞。这证明现在AI不仅能写代码,更能反向读系统,从代码做什么变系统该做什么。 阿波罗时代的人肉审查、穷举测试

54. OpenSpec:面向 AI 编程的规范驱动开发框架

55. GitHub Copilot app 是 GitHub 推出的“面向 AI 智能体(agent)开发”的桌面控制中心,不只是代码补全工具,而是把 从 issue 到 PR 再到 merge 的流程集中到一个界面里管理。 核心功能: 1. My Work 统一视图:集中看多仓库中的会话、Issue、

56. Compound Engineering 是 EveryInc 开源的一个「AI 工程工作流插件集合」,核心目标是让每次开发都能沉淀为下一次开发的杠杆,而不是堆技术债。它把流程强调为:先高质量思考与规划,再执行,再复盘沉淀(“80% planning/review,20% execution”)。

57. 你可以自己动手!教你音频软件开发:SPLMeter

58. Andrej Karpathy 作为"氛围编程(Vibe Coding)"一词的创造者,坦承自身在 AI 驱动编程范式变革中感到落后,并在访谈中系统阐述了从"氛围编程(Vibe Coding)"到"智能体工程(Agentic Engineering)"的演进逻辑。"氛围编程"将软件形态从传统代码文件

59. CodeBuddy领航:AI辅助编程应用·架构·交付

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