他写出“腾讯算法大赛skill”,却说AI不要剥夺他写代码的乐趣

本届腾讯广告算法大赛的“含AI率”基本上是100%。

选手们人均使用Claude Code、Codex等AI agent参赛，更有不少选手坦言“我一行代码都没写过，都是agent写的”、“没有AI，我根本进不了复赛”等等。

Z同学嫌AI写代码还不够，他直接写个一个名为“TAAC2026-CLI”的skill，让agent可以从大赛官网自动看数据、查报错、分析数据、上传代码，基本实现“全自动化参赛”。skill发布后，在小红书和GitHub都广受好评。

想法很新颖没有错，但转念一想，既然AI可以完成比赛的全流程，那人类选手的价值在哪里？一场算法大赛的价值是什么？

Z同学说，他做TAAC2026-CLI最初不是为了“炫技”，而是一个非常朴素的动机：“我想先让智能体看见平台里的实验结果。”

因为真正折磨人的，不是“想法”，是“搬运想法”：登录、查看曲线、复制日志、打包代码、上传、发训练、等结果、再回看……

单次不算久，但高频、重复、容易错。尤其是手机上看曲线，“费眼睛，费判断力”。于是他把这件事反过来做：让人来定方向，让agent去跑流程。从结果看，这个选择非常值。

队友L同学的评价很直接：“以前点点点要十几分钟，现在一句命令就能发训练。”这不是省时间这么简单，而是把注意力从“机械执行”切回“有效决策”。因为比赛里最贵的资源，从来不只是显卡时间，也包括人的专注力。

他们对AI能力边界的共识也很清晰。

Z同学明确说，理论上，agent全流程打比赛已经可行：写代码、发训练、读结果、挑模型、发推理，循环迭代，7×24小时跑都没问题。

但是AI并不能替代一切：“AI能替我实现我想做的事，但不能替我决定该做什么。”

在腾讯广告算法大赛这样的场景里，资源是有限的。每次训练都有成本，每个实验都在消耗机会。在这种约束下，人类选手的优势不是“写得比AI快”，而是“更快做出什么值得跑的判断”。

L同学用了一个很形象的比喻：如果有100条大路通罗马，AI最多能告诉你100条里怎么走最快，但它给不了你第101条路。

翻译成比赛语言就是：当前阶段，AI能把你送到“中上分段”；从中上到冠军，仍然依赖人的创意、直觉和判断。

“为什么是你先把skill做出来？”这是我们在采访里追问Z同学最多的问题。

他认为做skill的技术门槛不高，但这件事更依赖“产品思维”，不是技术思维；而他此前已经有“把需求变工具”的经验，所以能更快转换思路。

说白了，很多选手都知道上传流程很麻烦，但不是每个人都会继续问一句：这个麻烦能不能做成skill，让AI自动化？

Skill并不削弱选手价值，反而抬高了选手价值。因为当coding不再是主要瓶颈时，选手拼的是更上层的能力：问题定义、流程编排、上下文管理、反馈闭环。

换句话说，AI把“做事”门槛降低了，但把“做对事”门槛抬高了。

那既然AI能写90%代码，人还要不要手写？

在AI可以写所有代码的今天，Z同学反而认为手写代码其实是一种“乐趣”，他说“我希望AI不要完全剥夺我写代码的乐趣，我享受那种build的过程。”

当对于这个问题的讨论日渐深入，我们甚至认为，在“AI完成一切，人类不必工作”的未来畅想中，或许工作会成为消遣，甚至一种特权。

采访最后，我们问两位同学，AI时代，他们身为技术人才也和普通人一样焦虑吗？他们说也焦虑，不知道AI下个月会替代谁，但他们的建议都很一致——

先别急着讨论“会不会被替代”，先把AI放进你每天重复发生的事务里。把流程拆开，把重复项拎出来，让AI先接管那一部分。

你用了，才知道它的上限和下限；你不用，焦虑就只会停留在想象里。

这也是写出比赛skill的他们给这届比赛的真正启发：他们不是在证明“人不重要”，而是在证明——在AI时代，人最重要的能力是用好AI。

车跑得再快，方向盘都还在你手里。