凌晨两点,我让AI编程助手独立做完一个小工具,非程序员的天花板也露出来了

凌晨2点17分，在杭州市滨江区的一栋老小区里有一家公司的六楼仍然灯火通明，该公司从事外贸跟单工作的老周并没有休息，他正在电脑屏幕上看到一行行由机器自动产生的代码，而此时他手中的龙井茶已经凉了。3个小时前他还只是想用人工智能来帮助自己把每天手动整理好的报关单数据自动合并成一个表格而已，而现在屏幕上运行着的一个可以读取文件夹、识别表头并且按照日期进行归档的小工具，并没有写过任何代码的老周对此感到很惊讶。

01它到底进化到哪一步了

老周所使用的这些工具与两年前那种你打一个字它就补一句的代码补全已经不一样了。早期的补全就像是一个反应迅速的打字员一样，你说上半句它就能接下半句，而且如果出错的话还要你自己去追回来。而现在的AI编程助手，则是你给它一段大白话描述之后，它就可以自己拆任务、建文件、写逻辑、跑测试，而且一旦冒出错误还会主动回去修改。

说白了，上个月我在GitHub上找到了一个开源项目，它的维护者是一位从事行政工作的女性，在她的提交记录中提到，用人工智能来生成，并对变量的名字进行人工修改。这个小工具做的事情并不难，就是把十几张Excel中的考勤数据整理成一个月的报表。以前要做这件事要么向IT部门申请排期，要么自己啃Python教程三个月才能完成。

门槛确实塌了一块，但塌的是写代码这块，不是想清楚要什么这块。

02真实场景里它卡在哪

老周到了第三步就遇到了问题，他使用的报关单有不同的格式，第一次由人工智能生成的脚本只认一种，另外两种就会出现错误。他对什么是编码格式一窍不通，只好把出错的信息复制过来让AI修改，经过四次尝试之后才找到一个问题，一份文件是同事用WPS另存的，表头多了两个空格。

该细节未由AI提出询问。它认为所有的输入都是整齐的，但是实际情况中，并不是这样的。

另外一位做社区团购的老陈想要让人工智能为自己编写一条可以回复客户消息的程序，并且在10分钟内给了他一份可以运行的代码，但是他在怎样使它一直开着的问题上遇到了困难，在电脑上运行得很好，一关闭窗口就会停止。他需要的是把程序部署到服务器上，而这其中包括购买云主机、配置环境、设置域名等步骤，每一个环节的人工指导都可以由人工智能来完成，但是每一项工作都需要他自己去做，并且不知道自己是否做得正确。

AI能帮你把想法变成代码，但把代码变成能天天用的东西，中间隔着一整套它讲得清、你未必接得住的工程活。

03非程序员的天花板在哪

经过我的分析之后发现，卡点并不是指编程本身的问题，而是在于三个方面。

一是描述能力，你得能把我想要什么拆成AI能执行的步骤。老周第一次提需求只说了帮我合并表格，AI给的方案和他想要的差了十万八千里，后来他学着写读取D盘报关单文件夹里所有xlsx文件，提取A列和C列，按B列日期排序，一次就对了，会提问，比会写代码更值钱。

第二就是排查的能力了。当程序出现错误的时候，人工智能给出的解释往往是对的，但是你要判断它是正确的还是错误的。老周有一次卡住了，人工智能一口咬定是文件路径的问题，其实是因为表头有空格造成的，它没有办法去质疑人工智能，所以只能被人工智能带进一个又一个循环里。

第三是维护的能力。工具做好之后，下个月公司就换上了新的报关系统，所有的字段都不同了，怎么办呢？老周自己不能修改，只好回去找人工智能帮忙，但是这个人工智能每次都会从头开始重新生成一个新的版本，并不是按照原来的来改的。

04那它到底适合谁用

我认为，在目前的情况下，人工智能编程助手最合适的两类人是：第一种是需要帮助的人；第二种是没有时间去学习的人。

另一种则是像老周那样，有具体的工作内容、固定的时间段以及可以反复修改的程序来完成任务，并且愿意花费几个晚上和AI交流。最终的结果是他的工具开始运行起来，每天节省了他四十分钟的时间，一年下来就是四百个小时的价值，足以弥补他在熬夜的时候所付出的努力。

另外一种就是懂得一些逻辑知识但是不愿意去学习语法的人。例如做数据挖掘工作的人或者做运营的人，在他们的脑海中存在的是流程图，缺少的就是把流程图转换为程序的手指。

不适合的是想一句话生成一个App拿去赚钱的人。我试过让AI写一个完整的带支付的功能，它给的前端能看，后端逻辑漏洞一堆，真上线要出事。AI把原型制作的成本打到了地板上，但把产品化的成本留在了原地。

老周的那个工具仍然在运行中，上个星期他说新添加了一个可以自动发送电子邮件的通知功能，并且只用了1次就完成了。但是他还说了一句让我记忆犹新的话：AI让不会编程的人第一次接触到天花板——接触之后才明白什么是天花板。

桌子上的一杯冷掉的龙井茶第二天早晨就被倒掉了，取而代之的是刚刚冲好的一杯新茶，在它的旁边有一本书《Python编程从入门到实践》第3章也已经打开看了。