AI 推翻了传统软件开发，编程已变得面目全非

作为一个目前深度使用 AI 进行开发的程序员，我深刻的意识到 AI 已经改变了程序员这个职业，同时也改变了传统编程方式。

手动撸代码，已经沦为“古法编程”！过去需要一个团队完成的开发任务，现在一个人配合 AI 就能搞定。

AI 推翻了传统的软件开发，编程现在已经变得面目全非。

最近，一位国外的资深程序员发表了他对软件开发未来的看法。

他认为，目前大多数人对 AI 编程的预测仍然过于保守。未来的软件开发，可能会发生更加彻底的变化。

他的观点非常激进，有些甚至颇具争议，但我觉得值得分享给更多人看看。

（1）代码审查（Code Review）终将消亡。

AI 生成代码的速度越来越快，人类已经很难在合理时间内逐行审查。

未来，人工审查的重点会转向系统架构、模块组成和整体设计，而不再是通过 PR 检查每一行代码。

（2）单元测试可能会消失。

原作者曾让 AI 编写约 900 行 Arduino C 代码，一次编译通过，部署到设备后也正常运行。

他认为，未来模型的可靠性会越来越高，传统单元测试的价值可能逐渐下降，软件测试将更加关注整体功能和运行结果。

（3）亲手编写代码，将不再是一项核心技能。

原作者拿手工制作皮鞋作类比。

未来当然还会有人坚持手写代码，但对于大多数软件开发工作来说，AI 编码可能成为主流。

（4）会写代码不再重要，会做软件更重要。

未来程序员的核心能力，将转向如何解决业务问题、如何设计产品、如何交付软件，以及如何根据用户反馈持续改进。

代码本身的重要性会下降，理解需求和解决问题的能力反而更加重要。

（5）大多数 Bug 将不再是代码 Bug。

随着 AI 编码能力不断提高，未来很多问题可能源于需求本身。

你没有把需求描述清楚，或者一开始就提出了错误的要求，AI 即使准确执行，最终结果也可能是错的。

（6）传统开源模式的意义可能会改变。

开源领域有一句经典的话：“只要有足够多双眼睛，所有 Bug 都将无所遁形。”

但现在我们已经有了 AI 这双眼睛。

即使不开源，AI 也可以帮助开发者审查代码、发现问题。传统开源模式依靠大量人工审查提升质量的优势，可能会逐渐减弱。

（7）性能优化将成为少数人的工作。

对绝大多数软件来说，极致性能并没有想象中那么重要。

没有多少用户的软件，即使算法再快，也不会产生明显价值。

而当性能真正成为问题时，未来的 AI 可能也有能力完成优化。

（8）终端和命令行工具可能会消失。

Shell、文本编辑器、CLI 工具，未来可能不再需要人类亲自操作。

我们无需记住复杂的命令参数，也不用研究各种工具的使用方式。

只需要告诉 AI 要完成什么，剩下的交给它执行。

（9）敏捷开发和传统项目分工可能会被打破。

Agile、Scrum 等敏捷开发方法，以及传统的项目经理、设计师、开发工程师三元分工，可能逐渐失去原有的意义。

当一个人配合 AI 就能完成需求、设计、开发和测试，团队的组织方式也会改变。

只负责把需求转交给 AI 的工程师，未来可能不再具有太大价值。

（10）大公司和小团队的开发方式将进一步分化。

过去，很多创业公司喜欢学习 Google 等大公司的研发体系。

但有了 AI，小团队能够以更低成本、更快速度开发软件。

复杂的流程和组织结构，反而可能成为效率的负担。

（11）“好代码”的定义可能会被改写。

以前，好代码意味着容易阅读、方便维护、结构清晰。

但如果未来大部分代码都由 AI 编写和维护，人类不再需要亲自阅读和修改，那么许多面向人类的代码规范也会失去意义。

比如每行不超过 80 个字符、缩进使用 Tab 还是空格，以及部分 Linter 规则。

当然，代码的正确性、安全性和运行效率仍然需要考虑。

（12）Token 将成为新的计算资源。

原作者认为，未来的软件开发将越来越依赖 Token。

模型越强、可使用的 Token 越多，就越有能力完成复杂的软件开发任务。

在接下来的几年里，无法获得足够 Token 的开发者和团队，可能会在竞争中处于劣势。

他甚至认为，未来便宜模型是否还有使用价值，都值得怀疑。因为更强的模型错误更少，完成任务需要的交互轮次也更少。

（13）UI 将越来越不重要。

未来很多用户界面可能由 AI 实时生成。

现在软件里的菜单、设置页、仪表盘和各种筛选器，本质上都是帮助用户表达需求的工具。

当 AI 能够理解自然语言，并实时生成需要的界面，许多固定 UI 可能就没有存在的必要了。

（14）这些变化不会一夜之间完成。

原作者也承认，新一代软件取代传统软件，可能需要一代人的时间。

十年后，依然会有程序员从事传统编码工作。

但他最后提出了一个很现实的问题：

到那个时候，你还愿意继续做这样的工作吗？

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这些观点其实有很多已经在我的日常开发中得到了验证。

当然，原作者的很多断言都比较激进，我也并不完全认同。

但有一点我越来越确信：

未来程序员之间的差距，可能更多取决于谁能更好地利用 AI 完成复杂任务，而不再是谁能写出更多代码。