摘要：编者按，Steve Yegge是美国知名程序员博主，现任Sourcegraph工程主管。Anthropic创始人Dario Amodei在Claude 4发布会上引用了这篇文章。
编者按，Steve Yegge是美国知名程序员博主，现任Sourcegraph工程主管。Anthropic创始人Dario Amodei在Claude 4发布会上引用了这篇文章。
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哈啰哈啰哈啰！又见面了，伙计们！
现在啊，我可真得注意下自己的言论了，毕竟盯着我的人实在是太多了。
就说前几天吧，我随便放了个屁，声音居然听着像是“viiiibecooode”，立刻就有三个投资人追过来问我要不要融资。没办法，我只好跟他们解释说：“不好意思，那真的只是个屁”，才终于把他们打发走。
最近发生的事情实在太多了，这篇文章我已经尝试写了好几次。但每一次动笔，都像是养了只发狂的野兽，越写越大，越写越疯狂，最后不得不像《老黄狗》那样一枪毙了。这次，我决定趁它还是只小狗崽，就赶紧发布吧。（编辑注：靠，最后还是塞满了各种猛料。）
快速提醒一下啥叫“vibe coding”：在本文中，我认为“vibe coding”这种模式将会逐渐成熟，人们将真正拿它做严肃的工程项目。当然，“无脑”的那种版本还是会留着，供大家原型设计和娱乐用。对我来说，“vibe coding”就是让AI帮你干活。你究竟该多认真地盯着AI做事，完全取决于你面前的问题。如果是做正式项目，你就得多上点心；如果只是原型设计，那就躺平摸鱼吧。只要代码不是你亲手写的，那都是 vibe coding。
顺便再提醒一句：报仇的部分会在最后出现，就跟电影套路一样。
好啦！前戏说完，咱们开冲！
第一部分：六重浪潮
“Vibe coding”其实就是聊天式编程的一种有趣称呼：你让大语言模型（LLM）帮你写代码，然后把写好的代码再喂给它，再接着问，周而复始。这和传统编码方式很不一样，甚至跟代码自动补全也截然不同。
聊天式编程其实存在很久了，只是一直没个响亮的旗号。直到今年2月初，大名鼎鼎的 Andrej Karpathy 博士（OpenAI 联合创始人之一）给它取了个炫酷的名字：“vibe coding”。一夜之间，它就成了像“蓝黑裙子还是白金裙子”那样的现象级话题。
今天，就在你读这篇文章的此时此刻，vibe coding 已经进入了一种奇妙、前所未见的量子“三态叠加”：
对于硅谷之外80%的业内人士来说，vibe coding 仍然完全隐形，他们压根搞不清我们到底在说啥。“vibe coding”？“coding agent”？可能连听都没听过。难道他们从来不看新闻的吗？唉，他们是真的可能会被AI直接撞飞，撞到措手不及。
与此同时，vibe coding 又正疯狂地病毒式传播，沿着陡峭的指数曲线一路狂飙，强势霸占各大主流媒体的版面，比如纽约时报，各种社交媒体也被它淹没。有的人欢呼雀跃，有的人咬牙切齿。一大批公司忙着把它逐出门外，谷歌却在不声不响地把它拥进怀抱。大家到现在还在争论到底啥才是“vibe coding”，但每天都越来越多人相信，这东西就是未来。
然而另一方面，有一群规模同样以指数速度飙升的开发者，已经完全看不上聊天式编程这种老掉牙的东西了。就算聊天编程在街对面着了火，他们也懒得过去撒泡尿。他们依旧在用 vibe coding，而且玩的比谁都嗨，但对你们那种长篇大论、反反复复的聊天式编程毫无兴趣。好了，先生，再见，我说了，再、见！
这里是“夸张中心”，我发现，现实世界正在发生的事情居然比我胡编乱造的剧情还要疯狂。这一切都是真的，但又展开得快得让人感觉极度超现实。
如今，vibe coding 正在陡峭上升，聊天式编程——就是你们眼中的 vibe coding，以及我过去称之为 CHOP 的东西——确实也在持续增长……至少目前是。但真正的主角——“智能体编程”（agentic coding），也就是本文的主题——很快将会以火箭般的速度超越聊天式编程，让它看起来就像静止不动一般。
等到第三季度，今天的聊天式编程对很多人来说，就只能是迫不得已才用的最后手段，是在没钱没资源用最先进的智能体编程时的备用方案。尽管聊天式编程注定要黯然失色，vibe coding 却仍然会活下去。
在图1中，我尽力展现了我个人对这件事情的看法。
图1展示了编程领域中六个相互重叠的浪潮，分别为：
传统编程（2022）
基于代码补全的编程（2023）
聊天式编程（2024）
智能体编程（2025年上半年）
智能体集群（2025年下半年）
智能体舰队（2026）
在图中，传统编程和基于代码补全的编程——这两种手动方式——正在逐渐下降，而其他方式则呈指数级上升。从聊天式编程开始，每一种新的浪潮都比前一种上升得更快。图中还展示了“vibe coding”同样呈指数级增长，但以虚线形式与其他浪潮并列，因为正如我们稍后将会看到的，“vibe coding” 并不是一种独立的编程方式。
提前透露一下我们即将展开的讨论：“智能体集群”（agent clusters）是我用来指代开发人员可以同时运行并有效管理多个编程智能体的术语，甚至可能超出一台本地开发机能够负担的数量。而“智能体舰队”（agent fleets）则指的是，当我们给最低层的智能体节点配备了AI监督者之后所形成的结构，如图2所示的“2026财年组织结构图”。
这张图展示了公司组织中所有个人贡献型开发者（即图中的末端节点）扮演起二线经理的角色，运行“AI经理智能体”，而这些智能体本身又管理着各个小组的编程智能体。举个例子，在一名个人贡献型开发者的指导下，一个智能体小组可能负责处理积压的Bug，另一个小组专门负责新业务功能的开发，还有第三个小组致力于长期的架构迁移项目。这简直是个名副其实的“智能体农场”啊！
当然，这只是对未来展开方式的粗略推测，但我觉得已经相当接近现实了。我们所有人都曾预测过，“第四浪潮”的编程智能体迟早会到来，但实际到来的速度比绝大多数人预想的都要快。而且现在，尽管需要一点努力，大家也已经可以手动踏上“第五浪潮”了。我自己就已经在同时运行两个智能体。当你真的这样做时，你会很快发现，这里面大量工作都能借助智能体来完成。
那么智能体如何帮助智能体呢？今天，当某个智能体工作卡住了，或者已经完成了，又或者走偏了，你还得自己去注意并进行适当的提醒。但很快，“监督智能体”将会替我们承担绝大部分这类工作。这样一来，就诞生了“第六浪潮”：开发人员将能轻松地操控大量的智能体舰队，随时保持任务队列饱满，让这些智能体舰队轻而易举地穿越企业遗留代码那连绵不断的山脉。那将是一番辉煌壮观的景象。
而且这些奇妙的智能体舰队最迟也会在2026年初出现，因为打造它们实际上并没有那么困难——毕竟，我们早已非常擅长并行化任务。
以上就是我的极速简介了，还有更多内容即将到来。如果你现在还对这些感到大吃一惊，那么接下来的几个月，你可能会经历一些相当波折的日子。
第二部分：你在哪个阶段？
如果你现在还把AI代码自动补全当作程序员使用AI的主要方式，或者仍然在测量所谓的“补全接受率”（Completion Acceptance Rate, CAR），那你恐怕还停留在图1中那条隐约呈恐龙形状的“传统编程”曲线上。这条曲线将在2027年左右陡然滑向过时。
我不得不告诉你个坏消息：一年前，代码补全还是非常流行的东西，虽然那段时间现在看来就像个遥远的前传。但如今，代码补全已经变成了AI领域里的“行尸走肉”。
如果你稍微更前卫一点，你可能觉得聊天式编程才是今年真正的趋势——也就是那些像Copilot、Cursor、Sourcegraph和Windsurf之类内置于IDE中的聊天式编程助手。如果你处在这个阶段，你其实还不算太差，起码处于中游水平，值得自我表扬一下。你至少采用了一种有用的编程模式，尤其是相较于代码补全而言。聊天式编程的流行度目前还在上升。
但突然间，我们迎来了最新的浪潮——全新的编程智能体，例如 Aider.chat 和 Claude Code——以及即将在你最喜爱的IDE中推出的那些功能类似但更为炫酷的智能体，懂的都懂。
一旦你尝试了这些编程智能体，并搞懂如何高效使用它们，你就再也不想回头了。它们注定将把聊天式编程碾压下去。而且最妙的是，使用智能体时你依旧是在 vibe coding。这就是为什么我说 vibe coding 不是某种单一模式：
只要AI帮你干活，不管是聊天式、智能体还是智能体集群，你都算是在 vibe coding！唯一不同的是，在使用智能体时，你与它们的互动频率会降低很多。
如今智能体出现后，我们已经能看出一些清晰的模式了：从聊天式编程开始，每个后续的编程浪潮保守估计都会比上一波浪潮至少提高5倍生产力。聊天式编程的生产力是手工编程的5倍，而智能体又是聊天式编程的5倍，依此类推。其实每个浪潮如果有足够的成熟时间、无人挑战，最终可能会达到前一种方式10倍的生产力。但问题是，新一代更快的浪潮不断涌现，总会迅速地取代上一代。
这就是我今天所看到的局势。我们身处于AI的广袤海洋中，正被一波又一波猛烈的浪潮迎面拍打。能够幸存并取得成功的人，一定是懂得如何驾驭这些浪潮的人。每家公司都位于图1中某一条或多条采用曲线上。你呢，你现在在哪个阶段？
好了，各位，这就是我这个充满迪士尼色彩的脑内模型，我宣称智能体集群和智能体舰队的浪潮不仅不可避免，甚至近在眼前。Vibe coding 将是这个新世界的持久标志——但不是大多数人想象的那种方式。所谓 vibe coding 的意思，其实就一句话：再也不用亲手写代码。
如果你到现在还跟得上我的思路，那接下来我们来看看财务上的影响吧。首先我会快速地帮你搞清楚编程智能体到底是怎么运作的——其实并不复杂：你只要开始疯狂烧钱，它们就会在漫天浓烟中迅速变聪明。如果你还没跟上我的节奏，那我建议你亲自试试这些全新的编程智能体，或者至少去看看那些玩得溜的人是怎么做的。
不管你现在是信服还是怀疑，我们都该实际看看这些编程智能体到底如何运转。毕竟，这里面可没有什么魔法。
第三部分：新手养骆驼指南
让我们来看看，为什么这个才诞生几周的新东西，很快就会让你的公司陷入严重麻烦——一团糟，或者说，乱成了一锅粥。
我们过去也听过一些关于“软件编码智能体”的宣传，但这次可不一样。这些“真正的”编码智能体极其新颖，最多不过诞生几周时间，而且目前只能运行在1970年代风格的纯文本Unix终端里。获得一个这样的智能体，就像你一辈子都在步行，而突然有人送你一头免费的骆驼。事实上，他们会说，随便你想要几头骆驼都行！拥有一头骆驼感觉真棒——真的，和你之前步行的日子比，简直一个天上一个地下。但骆驼会朝你吐口水、咬你一口，还需要大量的绿色叶子喂养，主要是面值五十和一百的钞票。
我知道，你们之中很多人一直对聊天式编程持极大的怀疑态度。我甚至听说一些开发者曾经清晰明确地向他们的经理表态：他们就想继续手写代码！他们来这就是为了写代码，听懂了吗？写！代！码！他们说得很慢，就像你耳朵不好一样。他们坚称绝对不会把自己的编码工作委托给什么AI。嘿，伙计！没错，我看见你了。
但你们这些怀疑论者，现在应该立刻放下手里的一切东西，直接丢在地上，疯狂跑向最近的骆驼并骑上去。去下载并试用一个编码智能体吧，最好是2025年3月1日以后发布的版本。因为这些智能体，会彻底颠覆你之前所有关于AI编程的知识或所谓经验。就连我自己，仅仅三周前，也几乎不敢相信我亲眼目睹的东西。
编码智能体的原理并不复杂。它们的运作方式和典型的“vibe coding”聊天会话基本一致，大语言模型（LLM）承担了绝大部分的分析和繁重工作，而你只需戴着耳机听歌放松即可。但使用智能体时，你不再需要进行繁琐的双向复制粘贴和各种指令提示——这些都是速度缓慢的人工环节。相反，智能体会接管这些环节，只有当它完成任务、遇到困难或把你口袋里的现金烧光时，才会回来找你聊聊。
而且，它们通常不需要多少帮助就能自主完成相当一部分任务。它们会不停地努力尝试，直到完成任务为止，并大量消耗tokens来探索问题空间。这种模式下，人类不再是工作中的瓶颈，90%到99%的任务都能自动完成。总体上，它基本上就是一种快得多的聊天式 vibe coding。
除了成本之外，智能体与聊天式编程的唯一实际区别，就是它们每次能完成更大规模的子任务，可能包含多个单独步骤。而在这期间，监督智能体工作的开发者就被解放出来，可以去做一些更重要的事情，比如吃完那一袋奇多，或者刷刷HN（hacker news)论坛。
举个具体例子，你可能会告诉一个编码智能体：“这是JIRA任务编号 #xxxxx，请帮我修复它。”你只需这么一句话。接下来智能体会尽全力获取JIRA任务信息：它可能会先去找JIRA命令行工具，甚至可能会询问你是否可以帮它下载。智能体甚至还可能专门写一个临时的小程序，以程序化的方式把任务字段自动拉取出来。我们已经很经常看到智能体自己编写这种一次性临时程序了。
当智能体成功获取任务内容后，它会用你机器上的各种工具，像你一样去检查代码，追踪并定位Bug所在的位置。智能体会逐一向你申请每个工具的权限——这也是当前这个流程的最大瓶颈之一。一旦智能体找到问题所在，它会自动提出修复方案，编写测试用例以验证修复效果，运行这些测试用例，并在循环中不断调整直到测试全部通过——整个过程几乎无需你参与。
这些新型的编码智能体能够解决很大的问题，也能制造出更大的混乱，整体表现就像一个超乎常理速度的人类开发者，但同时总是带点盲目和轻微的进度滞后感。
这听起来像是科幻小说，但你现在马上就可以用上它们。
当然，必须明白的是，这些新型智能体目前仍然只能处理中等或偏小规模的任务。任务图分解（Task graph decomposition）是一项我们在过去聊天式编程时代（也就是去年12月）就掌握的技能，今天当你转型为使用智能体的 vibe coding时，这项技能仍然至关重要。甚至更加重要，因为用智能体特别容易导致你野心过大，任务拆分尺度过粗。智能体的效率实在太高了，以至于你很容易贪得无厌，把那只会下金蛋的鹅给撑死了。
对你的鹅好一点，别给它喂得太撑。你必须小心翼翼地把任务拆解开，并耐心地引导编码智能体。如果你一次性给它的任务太大，比如说：“帮我修复JIRA里所有任务”，它就会猛烈地冲向这个问题，最后却毫无进展。现阶段它们还需要人类精心的监督以及深思熟虑的问题选择。简单来说，它们是相当难搞的家伙。
但这种状况很快就会改变。在你眨眼的功夫里，这些智能体就会悄悄进入你的IDE中，到时它们就不再是难搞的骆驼，而更像是带鞍的马——这虽然只是个符合人体工学的小进步，但绝对值得欢迎。毕竟，拥有一件不会从36米远处精准喷吐出臭液体的工具，总是件让人开心的事情。
从现在起，智能体工具的每一次迭代，都将让编码智能体变得更加易用、更容易并行化、也更加强大。今年，我们会频繁看到一些真正意义上的巨大进步。
下一步，就是战车登场了。拭目以待吧。
第四部分：等等，说好不用算数学的呢？
这一节是专门写给各位首席信息官（CIO）和财务部门的朋友们的。哈啰！感谢你们一路读到这里。
你们刚刚在几周前完成了2026财年的预算规划吧？那么问题来了，你们为开发人员使用大语言模型的运营预算预留了多少？一点点？很多吗？有家公司告诉我，他们计划每个开发者每天投入大约25美元的预算。这看起来似乎很慷慨了，对不对？甚至可以说相当大胆了，几乎是鲁莽的级别。
但事实证明，他们其实走对了方向。编码智能体的花费真的是太贵了，法语是très cher，西班牙语是muy caro，简直是贵到令人发指。它们会消耗大量的LLM tokens，以当前市场价格计算，每小时成本就高达10到12美元。而你们现在每个开发人员的代码助手许可证是多少？一个月大约三十美元左右？也许更便宜？
我们来简单算一下，按经验法则，每一个智能体实例在整个财年里所带来的价值，大约等同于额外雇佣了一名初级软件开发者——前提是有人（人类或AI）确保它每天能忙碌地工作8到10个小时。
这个经验法则够劲爆吧？我想你们都会同意，每小时10美元就能雇佣一位专业的软件工程师（只要给他安排一个靠谱的保姆就行），真的是超值划算了。
所以，你们真的值得每个开发者每天预留80到100美元的LLM预算。每天只给30美元，仅仅够他们骑三小时的骆驼，然后午饭过后就得下来自己走路了。但如果你舍得支付每天整整一百美元（富兰克林头像的那种），你们每个开发者的产出轻松就能翻一倍，因为他们可以同时照顾两个智能体，并在空闲时完成别的任务。这笔账你们自己算算，都不用动脑子。
不过，且慢。
接下来这波浪潮，也就是我在上一节暗示过的所谓“智能体集群”（agent clusters）——即将会在2025年第三季度到来。
这波浪潮将使你们每个开发人员能够同时并行地运行多个智能体，每个智能体负责不同的任务：修复bug、梳理问题列表、开发新功能、整理backlog、进行部署、撰写文档等等，基本上开发人员的任何工作它们都能做。
突然之间，你们每个开发人员都会变成“一群”开发人员。至少，那些善于运用智能体的人会变成这样。（前方预警：我闻到了复仇的味道。）
智能体集群带来的另一个副作用，就是软件开发工作终于将真正转移到云端。过去几十年来人们一直在预测基于云端的IDE将成为主流，对吧？你们中大概有一半人以前还亲自尝试搭建过一个云端IDE呢。这个想法看起来实在太明显了。
但过去在本地运行IDE始终更方便，因此基于云端的开发从未真正起飞。而2025年下半年的智能体集群浪潮，将会彻底改变这一局面。你的桌面设备显然没有足够的性能同时运行几十个智能体，更别说几百个了。因此开发人员的绝大部分工作几乎一夜之间就会转移到云端。
换句话说，你可能需要准备更多的云端预算。
同时运行N个智能体，意味着你们开发人员原本无害的每小时10美元支出，要乘以N倍。这还不包括云计算成本，只是LLM的token成本。假设你们每个开发人员平均同时运行5个智能体——这是个很保守的估计，因为智能体大部分时候能独立工作，开发人员完全可以抽空去做其他任务——那么这些开发人员的支出就变成了每小时50美元，差不多每年10万美元。
这个价钱，虽然说不上“超值划算”了，但也算是一场“划得来的抢劫”吧。我们讨论的是，每个开发人员到2025年第四季度（考虑上手熟悉的时间后），生产力将逐步提升到大约原来的5倍，而额外摊销的成本在第一年大约只有5万美元。这样的交易谁会不接受呢？
但问题来了，你们几乎肯定没在2026年的运营预算里，为每个开发人员预留每年5万美元的LLM支出。这种局面将迅速地把公司划分为两类：有预算的公司和没预算的公司，而那些有预算的公司将遥遥领先。没预算的公司，连一半的好处都分不到。你懂我的意思吧？
更直白一点来说：如今的软件开发已经变成了一列需要付费才能搭乘的高速列车。如果你们买不起票，你们就有被远远甩到车尾的风险。
第五部分：智能体舰队即将降临
接下来要说的内容可能会让人感觉稍稍不舒服。如果你已经开始出汗，或心跳加速了，那或许先歇一会儿，喝杯汽水，顺便把你的简历翻出来看看。随意，不着急，等你准备好了咱们再继续。放心，我们会等着的。
好了，从这里开始，你们都答应我要淡定点啊，童子军的荣誉担保。现在正式开始。
继“智能体集群”之后的下一波浪潮，我暂时称之为“智能体舰队”，将允许你的开发人员同时运行100个以上的智能体……并且还能通过更多的智能体来帮助管理它们。“监督型智能体”将能管理多个“编程智能体”组成的小组或小队，在绝大部分情况下代表它们进行协调，只有在某个智能体实在搞不定时才会把人类拉进来处理。
未来，软件开发人员的全新工作将是管理一个个仪表盘，监控编程智能体及其AI监督员的运行状况。
具体如图2所示的“2026财年组织架构图”。有人可能会嘲笑地把这种工作叫做“当保姆”，戏称AI就像一群啰啰嗦嗦的机器人小婴儿，需要成年人帮它们把食物切成小块、换尿布、收拾烂摊子，防止它们跑出婴儿围栏乱窜。但我们更倾向于称之为“软件开发”。这就是我们的命运。
对于各位CIO而言，智能体舰队的出现意味着你的开发人员每天可以轻松花费成千上万美元。即使推理成本大幅下降，“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）也会导致使用量的大幅增加，从而抵消掉成本节约带来的好处。如果你对此有所怀疑，那就去看看你们的Bug积压数量吧，基本上是无穷无尽的。
每天数千美元？！但这些钱花得绝对值！有史以来第一次，你的工程团队终于能以你理想中的速度前进了。你能想象吗？这种感觉简直像重新回到了初创公司时代。就像杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）常挂在嘴边的那句：“给客户带来惊喜和喜悦”，你们将能以前所未有的高水准做到这一点。
但问题是，你必须迅速在某个地方找到大量额外预算。也许你运气不错，公司资金雄厚。比如，就在本文付印前，我刚听说一家大家都很熟悉的大品牌今年已经预留了一笔巨额的“机动资金”（slush fund），专门用于LLM相关的实验和探索。不知道到底有多少公司做了类似的预算安排，从而在无意间躲过了今年预算规划中的这只“黑天鹅”？
如果翻遍了沙发缝隙后，你到年底还筹不到每个开发人员额外的5万美元，也许你还能想办法去融一轮资金？眼下看来，这或许更有利于创业公司而非大企业。我认为这次智能体浪潮已经大幅拉平了市场竞争的门槛。
但真正令人不安的是，如果你实在筹不到或找不到这笔钱，又想要继续保持竞争力，那么你只能做出痛苦的削减，以释放足够的运营预算。而如果你再仔细计算一遍账单，就会发现只有一个部门值得动刀子。
至于具体是哪一个部门嘛，很抱歉，这只能留给各位读者自己琢磨了。我可不知道会发生什么，毕竟我也只是个随便写写文章的家伙而已。也许我的预测全都夸张了，也许你得把我的所有预测时间延后半年才会发生。我就这个问题跟Claude吵了一阵子，最后Claude妥协了，说如果把我所有的估计推迟半年，这种情况也是完全有可能发生的。所以，坏消息可能也并不完全是坏的！
现在轮到好消息了！你们刚刚是要求我先讲坏消息的，对吧？管它呢，反正坏消息都已经过去了。接下来就轻松愉快啦，我们马上就要完成了。剩下的，就是令人愉悦的复仇时刻了。
第六部分：初级开发者的逆袭
事实证明，未来并非全是阴云密布、末日降临。恰恰相反！软件行业仍然会涌现出大量新的职位机会，只不过这些职位并不需要你像原始人那样手写代码罢了。
自从我去年发表了那篇《初级开发者之死》之后，我在过去一年里观察到一个一贯的趋势：相比于资深开发者，初级开发者在接受AI工具这件事上要热情得多。当然，这并不是绝对的，有几个人告诉我，他们公司的初级开发者反而害怕使用AI，认为AI会夺走自己的工作。（具体见“行为后悔理论”，感谢Daniel Rock博士的推荐！）
但总体而言，绝大多数初级开发者——不论是(a)刚入职的新人，(b)还在学校里学习的学生，还是(c)还在考虑要不要上学的人——他们都快速掌握了这项新技能。他们拿起了每个开发者都必须熟悉的《O'Reilly AI Engineering》一书，从头到尾认真钻研，把它当成职业培训。初级开发者全都在用聊天式编程，都在用AI代码助手，我知道你们之中已经有很多人在使用智能体了。
初级开发者们很 chill。他们懂得这个道理：世界正在发生变化，你必须学会适应。因此他们迅速适应了！
而那些资深开发者，唉……怎么委婉地讲呢，日子过得就比较艰难了。我身边有不少老朋友，都是些像我一样的老古董，基本从未亲自碰过LLM，甚至压根没近距离看过一次。还有不少资深开发者只是浅尝辄止地试用了一下AI代码助手。我甚至听行业内一些领导者透露，他们公司的资深开发者集体对AI采取了明确的抵制态度。
举个例子吧：某知名品牌的技术总监最近告诉我，他们公司的一位资深开发者给他发了一份精心制作的PDF文档，用五颜六色的幻灯片和图表，详细阐述了他们为什么应该立刻抛弃AI，重新回归传统编码方式。你们现在能明白了吧，我说这是科技行业历史上认知差距最大的一次变革。到现在还有人认为AI不过是另一个“区块链”罢了，天哪！
听着，我知道有些资深开发者挣扎的原因很简单：他们确实很忙，这我能理解。但我认为对更多人来说，情况可能更深层。当年我在博客里讨论编程语言时，发现即使我只是单纯地表达自己喜欢某门语言，也总能莫名招来猛烈的批评，口水横飞。当时我很纳闷：不就喜欢一种语言吗，有这么严重吗？
几年后我才逐渐明白，原来他们担心别人听了我的推荐就会纷纷改用这种语言，这样他们也不得不跟着去学新东西了。他们下意识地将“必须学习某个新东西”——尤其是非常全新的东西——视作一种威胁，害怕自己会因此失去工作，失去医疗保险，最后破产倒闭，凄惨地死在医院门口台阶上。这是人类面对巨大不确定性变化时的本能反应。
我认为这些拒绝AI的开发者们，很遗憾地在现状里投入了太多自我认同，而他们错误地将“维持现状”与“工作保障”画上了等号。他们不断告诉自己：AI并未证明自己在X、Y或Z方面比他们更优秀，所以现在还不是接受AI的时候。
但在我看来，真正没准备好的人，是他们自己。我把这些事情详细展开讲，是为了帮助你们这些朋友们能够及时觉醒。
无论这些“卢德主义者”拒绝AI的原因是什么，他们都已经输掉了这场战役。初级开发者们已经占据了制高点，这场仗已经结束了。初级开发者不仅在AI采用速度上遥遥领先，而且——惊喜！——他们的薪水也更低。如果公司不得不为了让开发人员购买LLM token而削减开支，你觉得他们会优先保留谁呢？
那些坚守旧方式的人完全没有意识到这点，因此初级开发者必须高举起他们的光剑，从山顶上向下呐喊这个信息：
“AI的任务不是证明自己比你更强。你的任务是证明自己能熟练使用AI。否则，你知道的，就会掉进else分支的熔岩里（fall into the lava in the else clause）。我还需要解释更多吗？”
好了，电影已经接近尾声。你成功看到了最后。击个掌吧，初级开发者们！✋ 去年我还真没料到会有今天，但我由衷佩服你们已经成功地将那些输家从岛上投票出去。当然，也向那些早早认清形势、已经主动迎接AI的资深开发者们击掌致意。在湾区之外，你们的人数可能并不如你想象的那么多。
至于其他人嘛……赶紧拥抱变化吧。像个初级开发者一样去思考吧，说真的。不论你是谁，甚至不论你是个人还是企业，都赶快拥抱AI吧。是时候了，AI时代已经到来。
在我们Sourcegraph公司，每天都在密切研究这个领域。我们的目标，是让所有这些新工具，尽管价格极其昂贵，但能在未来显现出惊人的、不可否认的巨大价值——至少对那些主动使用它们的人而言是这样。
智能体军团已经浩浩荡荡地越过了卢比孔河，而将它们接入企业知识产权和代码库，将成为下一个重大竞技场。
这正是我们专注的方向。
更宏观地讲，我们所有人都相信：未来会有大量的就业机会。我们相信目前招聘人数停滞只是企业还没搞清楚自己到底该干嘛。但就在这个财年，各种规模的公司都能比以往更加雄心勃勃，这绝非夸张。回顾历史，每一次技术革命——从蒸汽机到电力再到计算机时代——都会带来更多的软件创作者。这次AI带来的生产力浪潮，将可能大幅提升国家GDP，甚至翻倍或更多。
但要想搭上这班列车，你必须掌握下一波浪潮。不管你是开发者、PM还是任何一个跟科技沾边的职位，你都必须迅速学习并跟上智能体编程技术的进展。别再犹豫和浅尝辄止了。赶紧去弄懂如何使用编码智能体，不搞懂绝不罢休。狠狠地折腾它，直到它真正为你服务为止。
不过也别太骄傲，别过分折腾。使用编码智能体就像从电动铲车升级到了隧道掘进机。它确实很强，非常强。但它很贵，也依然可能卡住，需要你时刻细心地引导。而且它并不快——你不可能指望一天就凿通英吉利海峡。所以千万别设定不切实际的期待。你只需想一想，现在的技术相比两年前ChatGPT刚出现时有多么不同，再对比两个月前我们还只有聊天工具可用的日子，就能明白其中巨大变化。
放轻松点，好好享受它。我们管它叫 vibe coding 也是有原因的。事实证明，不再亲手写代码，其实挺容易的。
但是千万别掉进“推迟工作”的陷阱。“再过半年速度就快了，所以我就把这个任务推迟半年再做吧”——这就像你说：“等堵车结束再出发。”你的路程可能确实更短，但你却注定最后一个抵达目的地。
智能体时代正在来临，不仅仅是编码智能体，还有遍及企业生产和业务流程的各类智能体。今天早上我刚和一个大客户聊过，他们已经部署了数十甚至上百个定制的“AI任务机器”，处理他们庞大业务流程中的具体环节。未来已至，智能体就在这里。
如果你希望我给出个行动建议，那么无论对个人还是公司都一样：立刻转向聊天式编程，抛弃代码补全，不要再手写代码。学习如何在这个新时代做验证与确认，熟悉这个领域，并紧跟前沿技术。不再抱怨，把这一切变成一次工程实践。坚持跟进，你一定能行。
尤其，请密切关注全新的编码智能体。现在对大多数开发者而言，它们几乎没法用，但很快就会变得不可或缺。它们价格昂贵，却比人类划算得多。这对所有人都是艰难的抉择。
今年年底，“软件工程师”的新工作将很少涉及直接编码，而是大量的“智能体保姆”工作。你越早接受这一点，未来生活就越轻松。
如果你真的不知道下一步该怎么办，那就去找一位初级开发者寻求帮助吧。
差不多了。《Cheating is all you need》马上就两周年了。这两年的变化，简直让人难以置信。如果能穿越回去，我两年前的自己根本不可能相信这篇博客里的内容。
特别感谢我的老板 Quinn Slack，一周前正是他最早向我们展示了其中大部分思路。希望你们觉得有所收获。我得去对着投资人放屁了。拜拜啦！
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原文来源：
来源：新浪财经