作为一个从业十多年的程序员,我已经半年没手写过一行代码了。上个月大概提交了 20 万行,这个月大概 4 万行。
昨天认真考虑了一下这个现象,我个人认为,虽然 AI 仍然存在显然的不足与缺陷,在非主流领域的代码水平不高甚至有些低劣,但是程序员确实不应该再执着于手写代码和 review 了,自动化、工业化的星辰大海就在眼前,有太多值得探索和尝试的领域。
• 不要再自视优越地吐槽 AI 代码质量差,而是应该探索如何生成高质量的代码。
• 不要再抱怨 AI 代码太多 review 不过来,而是应该探索工业规模的测试和 review 方案。
我认为从 opus-4.7/gpt-5.4 开始,AI 的能力到达了一个分水岭,它能够在严格的约束下,完成它本身并不擅长和理解的工作。可以称之为 harness,不过我不喜欢使用这些转瞬即逝的 fancy words。
软件工程师,作为一个工程师,关注的应该是在限定的资源和时间内,找出和解决问题的能力。对工具本身的钻研,应该服务于解决问题这个根本目标。软件工程会越来越回归一个真实世界的“社会工程问题”,人类拥有上下文难以描述的隐知识,如真实需求、组织结构、资源限制等等,人类用自己的隐知识去驾驭工业化的生产结构,这才是未来的探索之路。
Ps. 目前看来,AI 并不能替换生产者,它只能作为生产者的工具发挥增效。这也许是个好消息,也许是个坏消息,而且不一定对。
昨天认真考虑了一下这个现象,我个人认为,虽然 AI 仍然存在显然的不足与缺陷,在非主流领域的代码水平不高甚至有些低劣,但是程序员确实不应该再执着于手写代码和 review 了,自动化、工业化的星辰大海就在眼前,有太多值得探索和尝试的领域。
• 不要再自视优越地吐槽 AI 代码质量差,而是应该探索如何生成高质量的代码。
• 不要再抱怨 AI 代码太多 review 不过来,而是应该探索工业规模的测试和 review 方案。
我认为从 opus-4.7/gpt-5.4 开始,AI 的能力到达了一个分水岭,它能够在严格的约束下,完成它本身并不擅长和理解的工作。可以称之为 harness,不过我不喜欢使用这些转瞬即逝的 fancy words。
软件工程师,作为一个工程师,关注的应该是在限定的资源和时间内,找出和解决问题的能力。对工具本身的钻研,应该服务于解决问题这个根本目标。软件工程会越来越回归一个真实世界的“社会工程问题”,人类拥有上下文难以描述的隐知识,如真实需求、组织结构、资源限制等等,人类用自己的隐知识去驾驭工业化的生产结构,这才是未来的探索之路。
Ps. 目前看来,AI 并不能替换生产者,它只能作为生产者的工具发挥增效。这也许是个好消息,也许是个坏消息,而且不一定对。