CodeSky 代码之空

恭喜大家，周更博主到月更博主终于要升级成为年更博主了！

字节上班确实忙啊……本文更多的是一些最近使用 AI 开发以及接触 AI 项目，和同事朋友们唠嗑的碎碎念，后文会解释为什么现在更新速度和更新内容更水了。

首先我可以保证，在很长一段时间内，我不准备让 AI 介入我的博客更新，由 AI 替我提高产能，所以请放心阅读，本文纯人工，不添加任何防腐剂。（但插图可以）

本来准备一篇文章写完，但是光讲一个点就很长了，所以我决定分成几篇来写，这次肯定不太监！

——当知识属于少数人的时候属于红利，但当所有人都意识到的时候，就是红海了。

我几乎踩到了每一个提效的风口，最早体验到了 AI Coding 给我开发带来的体验提升，从最早的代码补全 / Copilot / 多行补全到现在的 SDD / AI 全托管 / 小龙虾生态，冲击和改变对于我们这种工作快十年的老登来说变化是巨大的。

2025 年新年的时候，我还在呼吁大家使用更先进的生产工具去改变开发习惯，并且觉得 AI 浪潮下程序员本质是不会失业的。

而最近我收到朋友发来的消息说她最近看着 AI 很焦虑，希望我能更新一篇文章，所以我在百忙之中终于准备更新了！

先说说 2026 年 Q1 之后我对于 AI 对程序员行业的总体的看法：

1. 无论如何，保持情报的更新，尽可能的去体验最新的模型和工具
2. 不要盲目的对着新的产品和概念无尽高潮，在被自媒体冲击的同时保持态度
3. 减少土法编程，拥抱 AI Coding
4. 市场会越来越卷，积极拥抱变化

体验最新的模型和工具

这点在去年也说过，去年年初还处于一部分研发还在使用 GitHub Copilot 进行多行补全，而另一部分看到了 Trae 的宣传广告开始觉得惊艳，已然不知道外面还有更好用的产品。

今年其实也是一样的，由于大模型本身质量的提高，所以本来一些概念性的产品慢慢的变成了可用的方案了，大家开始越来越少的进行人为的干预，大模型变得越来越聪明，能做的事情就越来越多。因此全托管的方案越来越被人所接受了。

刚开始的时候我其实还是不够信任 AI 写的代码的，就拿这个博客系统来说，当时实际上我给 AI 擦了不少的屁股，那个时候也是上班很忙，大晚上下班了还得跟 AI 激情对线，气的撸起袖子给他擦屁股。

然而到了今年，我已经转变为 Claude Code + 直接写一份很抽象粗犷的技术方案，让他自己完成这份工作了，虽然还需要一些人工干预和纠正，但是这个纠正工作基本上就是让他自己干了，不会担心他越跑越偏。

而只要我愿意砸钱，我毫不怀疑从「我有一个想法」，到最终「变成一个可用产品」之间变的有多顺畅。

当然，这里的可用产品更多的还是以自 high 为主，这个相信小龙虾的重度用户们自己都做过，即使不用小龙虾，其实也一直可以，之前我做的一个 FGO 测试小游戏就是全自动化的。

自己亲自体验而不是刷抖音、公众号、小红书，更有利于你去感受大模型现在到底发展到什么程度了，能做什么，不能做什么。

保持态度

这就是我说的「不要盲目对着新产品和概念无尽高潮」。自从小龙虾活了之后，小龙虾其实就成了小龙虾概念股，仿佛被神话成了都市传说，这并不只是自媒体传播上在高潮，其实公司内也有很多人觉得有了小龙虾仿佛世界尽在我手，感受到了大地震，文章是写的一个比一个唬人。

这也就是为什么你要尽量亲自体验，并且是带着真实诉求去体验的原因了。

文章永远会告诉你，他们在多短的时间内做出来了一个什么东西，但是对于现实世界来说，很重要的一点是：收益价值。截至目前，一个靠谱的先进模型对于个人来说成本还是不小的，而小龙虾这个方案的开销尤其的大。因此我认为如果你看了篇文章盲目去安装小龙虾照着教程一步步做些本来你没有需求的事情，看着 Demo 觉得很牛逼其实是没有意义的。

你付出的几千块钱能否转换为等价的收益才是一项技术真正落地最重要的，无论是在公司的项目中，还是个人的日常生活中。

当他们说自己完成了一个 XX 系统时，更重要的是，这个 XX 系统和当时所有人都在「高仿饿了么」一样是个玩具，还是他真的成为了一个有真实用户的产品，对于小龙虾具体个人的经验后面再说，我并不是想把小龙虾本体贬的一文不值的（严正声明！）。

现在很多人焦虑其实就焦虑于概念股被炒的神乎其神，好像明天饭碗就消失了，大部分情况下其实你可以理解为人家是在为卖课、变现、成为网红铺路，想想当年区块链、元宇宙、DApp，甚至看看当年的前端，都是可以理解的。

减少土法编程，拥抱 AI Coding

这一点尤为重要，这也可以减少你对 AI 带来冲击的对失业的焦虑感——因为你会知道「AI Coding」现在的边界在哪里。

很惨的是，去年我说了大厂在 AI Coding 工具这块的壁垒，今年仍然存在，当然大厂们其实也是在不知道的角落悄然放开了一些限制，听说几家大厂都没有特别严厉的要求一定要用公司内部研发的东西了，也提供了一些报销的预算。

这里当然不是鼓励大家绕过公司的限制违规操作，也不是说大家一定要自费上班的意思，至少也得减少个人土法编程的量，原因是：

1. 随着老板们对于 AI 的预期越来越高，排期会越来越卷
2. 土法和 AI 两个编程流派的工程范式已然改变

举个例子，在 2020 年前后，大家还关注一些软件工程、编码规范，还会更多的去进行一些规范的约束，我也经历过一段非常严格的 Code Review，以此来增加代码的可维护性和保持整体程序设计的松耦合性。而单元测试覆盖是我们永远不得不品的一环，我过去还很喜欢研究软件工程，什么 BDD、TDD，但在实际工作中往往落不了地，因为互联网公司大部分时候就是草台班子，哪有给写测试的排期。

但 AI Coding 后呢？我们不再需要一条条的去写我们的 XX 语言团队规范文档，要求大家一个个去遵守；Code Review 也不用花时间去纠结这个写法不符合我们的团队规范，但对应的研发没有注意到；这个代码出来到底测了没，啥效果。现在只要保证有统一的 Agents.md，有一个符合要求的底稿，那么 AI 大概率能写出符合你要求的写法，还要啥自行车。

甚至过去我们强调的先出技术方案->技术方案评审，在技术方案中反复确认技术细节的一些标准化的会议步骤都可以被简化了，对于初级工程师来说，AI 是比本人更可靠的保障。

架构设计是另一个很有意思的点，在过去我从零开始搭建项目时纠结的两点，其中一点是现在仍然很重要的，我的用户量是多少，能不能扛住，有没有漏洞；另一点是代码怎么保证高可扩展性，高内聚低耦合。而往往在后者上我会纠结不少时间。

而现在我只是作为一个掌舵人介绍清楚背景，剩下的 AI 写的代码他自己维护吧，凑合就能过去了。

当然另一面是，由于 AI 写代码 AI Review，确实对代码质量本身的要求下降了，也会比原来更容易漏放一些 Bug，而且这些 Bug 往往本身也很刁钻，锅还得自己背。

但是与之相对的是产能的极大提升，我在刚工作时就统计过，我一天能产的代码基本在 300 行左右，而最近一周我可能就（被迫）产粮有效代码行数 10000 行。

古法编程抱守着的一套我手写的更香的方案在一些非重保项目中是完全站不住脚的，因为老板们会实打实的被 300 行和一万行的差距冲击到，排期会渐渐向着一万行靠拢。

而看一个人是保守派、乐观派、激进派，其实也只要看他和 AI 的合作模式就能看出来，谨代表本人觉得不用太过激进，草台班子小龙虾自己都翻过车，但是不用太过保守，乐观的拥抱 AI Coding 已经是未来的大势了，活该这钱被大模型公司赚。

市场越来越卷，拥抱变化

上面其实也说了一些拥抱变化的点，最近我加班加的昏天黑地，和同事唠嗑的时候复盘了一下，感觉 AI 发展越快，老板们幻想越多，我们上的班就越累。

春江水暖前端先知，看最喜欢卷的前端就知道，前端在最近十年都是最能拥抱变化的那一个，我前一阵子和前端同事唠嗑，我说前端应该已经适应这种节奏了，我大一学的 jQuery，大二是 coffee + jade，大三 angular，到了大四就变成 Vue 了；包管理工具也是一茬接着一茬，开源社区异常活跃，跟现在的 AI 热其实也没啥区别，前脚我们还在做 MCP 工具，后脚就变成 SKILL 了。

前端得到了自己的福报——越来越多的团队将前端全栈化了。我在四五年前分享中还提到「国内互联网本质是没有全栈这个岗位的，如果没有选边站的能力那很难找到工作」，而我在实际投递简历时大概率面试题是前端 or 后端的。

没想到 AI 起死回生了全栈，苦了前端。

不过考虑到前端本身在开发职能上垫底的话语权，其实也属于一种双向奔赴了。

我之前从未想过「拥抱变化」这四个字能从我嘴里说出来，但变化是客观存在的，正如上文所说，如果我死守着我的代码标准和软件工程流程化方案不变，那么就没法拥抱 AI Coding 了。

我相信前端是比较早的一个，但不会是最后一个——现在写后端时因为存在一定业务理解和系统基建上的出入，所以方案还要由我自己去出，或者我告诉他力朝着什么方向使，而由于开发环境的建设水平和网络隔离，并不能让我们利用 AI 进行高效的接口验证工作，所以人工成本还在那里。

但是我们假定业务知识库、公司基建知识库都到位了，AI 已经知道我们现在手上有什么资源，应该朝什么方向做了呢？——当然大厂有大厂的惯性，通常是快不起来的。

实际上无论是去年的文章，还是文章上半部分都说了我整个研发范式的不断改变的一个过程，也是一个认知逐渐刷新的过程。简单的来说，过去我们设计往往会考虑一到三年的长线发展，而现在越来越多的在「天下武功唯快不破」了。破局之法就是跟上科技进步的速度，毕竟本质上大部分程序员就是纯打工嘛，赚钱写啥不是赚。我认为程序员本身是一个工种，「天下合久必分，分久必合」也合理。

看到这怎么更焦虑了

或许有的人看我讲完上面的，感觉作者是跟上了，读者没跟上掉队了岂不是已经凉了，但实际上说白了现在就是一天一个样，就跟玩手游一样，即使你你不是开服玩家，只要能跟上当前版本，其实也大差不差，只是少了一点前面 BB 《想当年》的谈资罢了。

仅代表个人理解当前市场版本仍然在「会用」阶段，准入门槛还是不高的，大家只要愿意拥抱变化，就不会被淘汰，相反市场很乐于接受这些善于拥抱变化的先行者。

但这并不是说 HC 并不会减少，我认为 HC 未来会朝向一个精品化的方向发展，缺乏经验的程序员就业成本会更高，不确定高校在这波浪潮中要怎么打平贫富差距——毕竟没钱的学生仅靠自己确实很难体验先进版本了。

另外，正如大模型不一定是版本的最终答案那样，SKILL 确实比 MCP 的方案要好上不好，但也不一定会是最终的解决方案，即使落后一个版本也不必焦虑，搞不好明年这也要成为《想当年》的一部分。

最后想说的话

本来我想在一篇文章里把 AI 对于社会其他领域的影响（真实价值）和 Agent 开发这两个 Topic 也介绍完，但是写一篇已经三千多个字了，写的再多得到的可能也就是一个 @AI 帮我总结一下，所以第一篇先写到这里，维持在一个人类也能看的篇幅吧。

后续再来更新一下这两个话题。

最后给老板们补一句：真的不要再觉得 AI 栓条狗都能完成工作了，在这一方面，我和去年的态度一致，专业的和路人用同一个大模型，同一个 AI 工具做出来的就不是一个水平的东西。这一点其实无论是在开源社区，还是在我们实际服务端团队在 AI 写前端这块的实践都能看出来，漂亮 Demo 确实可以忽悠一下，但真要落地生产并迭代，还是得需要专业的来把控。