不得不承认现在 AI 编码能力越来越强大。随着各大大模型厂商的最新模型发布，都会提及编程能力的提高。AI 编程能力越来越强了，程序员借助 AI 提升编码效率也是实打实的。以前需要我们面向 Google 搜索引擎编程，国内则是人懒或者不入流程序员面向百度编程。总之，都是搜索引擎搜索一番，找到网上的资料开始照猫画虎，尤其是碰到没用过的技术，需要边学边把代码搬过来。实际上真正打代码的时间很有限。很多嘲讽圈内人士段子说是 CV 工程师，因为大部分时间真的是在复制粘贴，真正自己一行一行敲比较少了，除非限制了上网没地方抄代码了，通常这也有其它抄的方式，比如抄书上的片段等。你看当代程序员写代码的方式，根本就不是自己一行一行的打代码。大部分时间是在拼凑代码，然后运行找 bug、调试，直到实现相应的效果。一般来说就算是个新技术，它都会有相关的 API 文档供学习参考，甚至贴心的给出了例程。所以，退一万步来讲，写代码一直不是从头到尾，全靠脑力记忆一行一行的把所有代码垒上去的。如果是衍生类项目，更会把以前项目的代码拷贝一下，或者打开以前的工程找相关的代码，抠过来使用。因为至始至终，全靠脑力记忆就不靠谱，就拿安卓系统来举例，导出的 API 非常之多（例如在 API 级别 20 时，Android 官方公开了约 39000 个方法和字段），怎么可能都刻在脑子里。而且每个版本都会有变化，它本来就是集成了很多人写的代码（Google 的工程师等等），导出的大量 API。对 APP 开发来说，全记住，搞清楚用法也不切实际。更可能情况是对某些 API 用的比较熟练，但不常用的 API 也只是用的时候才会捡起来，也是边学边用。那么现在 AI 时代有什么变化？无非是 AI 够“聪明”，你换了一个地方找代码，把搜索的问题更详细的描述出来，AI 一次性把需要解决的方案代码都给你了。另外，现在所谓的 Agent 是把 AI 给的方案直接丢到了你的代码工程（YES 工程师），甚至直接开始运行工程。看到没，变量其实就是，找解决问题的过程加速了！不需要我们各种找网络上的资料，面向搜索引擎编程了，AI 一次性给出解决方案的命中率也提高了很多，减少了我们试错的成本。从上面可以看出来，找解决方案的过程加速了，但如何描述清楚问题，和以前怎么用好搜索引擎类似。工具用的好，比其他人就会效率高。但如何把产品设计，要做成什么样的功能给 AI 提明白，一次性把上下文给 AI 喂清楚，这是需要每个当下程序员提升的点。有句话不当讲，很多程序员汇报问题的时候，说不清楚自己碰到了什么问题。和人讲不清楚的内容就别指望 AI 搞清楚了，AI 这方面其实并不擅长！所以，AI 并没有改变软件开发的本质。软件开发这个岗位，本来就是解决软件产品前端设计到软件产品实现的“翻译者”，AI 只是加速了这个过程，从更长远的角度来看，AI 足够聪明，软件开发确实不是必要的，而前端设计是需求提出端，涵盖了人类的品味、创意等，是没办法省略的。当然还有更理想的说法，用户只需要给 AI 提需求，由 AI 直接生成一次性的软件服务，当然这是非常理想化的，一个实际情况是如果我们要把一个复杂的需求提出来，也不是一两天可以完成，而是经过多轮的修订才把需求弄明白，再说了 AI 可不懂你的品味（或者说老板的品味、产品团队的品味），除非 AI 是你的贴身侍卫，你的所有数据都被 AI 提取或共享了，这显然也不是当下 AI 可以做到的。再多叭叭两句，把所有数据共享给 AI，你不就是个透明人了？你愿意么？非典型程序猿--☆ 链接 Coder 群体 ☆--欢迎关注觉得有用记得点赞和推荐，和更多人分享
夜雨聆风
