摘要：几年前，如果有人告诉你，人工智能（AI）将为我们编写生产级别的代码，这听起来可能像是一部拙劣的科幻电影情节。然而，时至今日，我们正身处其中。AI 不再只是建议下一个变量名，它已经开始执行更复杂的任务：编写完整的函数，将混乱的旧代码重构为可读性强的代码，调试运行

大型语言模型如何悄然改变软件工程

几年前，如果有人告诉你，人工智能（AI）将为我们编写生产级别的代码，这听起来可能像是一部拙劣的科幻电影情节。然而，时至今日，我们正身处其中。AI 不再只是建议下一个变量名，它已经开始执行更复杂的任务：编写完整的函数，将混乱的旧代码重构为可读性强的代码，调试运行时错误，甚至能解释为什么你的正则表达式看起来像天书。这场变革正在悄然发生，没有引起巨大的骚动，而是以一种自然的方式融入了软件开发者的日常工作流中。许多开发者甚至没有意识到，他们已经对 AI 形成了依赖。

在大型语言模型（LLMs）出现之前，开发者的日常是这样的：你需要反复搜索“Python 按值排序字典”；你习惯于从 StackOverflow 上复制粘贴答案；你花费大量时间编写样板代码。这是一个以“搜索”和“复制粘贴”为核心的时代。

然而，有了 LLMs 之后，工作流发生了根本性的变化。现在，你只需要键入一个注释，代码就会“神奇地”出现。你可以直接向你的集成开发环境（IDE）提问，要求它解释一个晦涩的递归函数。你还可以让 AI 将你那嵌套着多层if-else语句的“怪物”代码重构为人类可读的结构。AI 并没有取代你，它更像是你身边一个永不休眠的实习生，尽管它有时会产生一些“幻觉”，给出错误的信息。

并非所有的 AI 编程工具都一样，但有几款关键工具正在真正改变开发者的游戏规则。

GitHub Copilot 可以被视为 AI 结对编程的先驱。它就像是一个功能强大的自动补全工具，能够根据你的代码上下文，提供智能的代码建议，甚至生成完整的代码片段。

除了专用的编程工具，像 ChatGPT、Claude 和 Gemini 这样的通用大型语言模型也扮演着重要角色。它们是 IDE 之外的强大助手，可以帮助你进行代码解释、系统设计，甚至撰写文档。

在众多工具中，Cursor 显得与众不同。它不是在现有工作流上简单地添加 AI 功能，而是一个完全围绕 AI 工作流重新设计的集成开发环境。如果说 VS Code 是一个你熟悉的工具，那么 Cursor 就像是它的“硅谷归来”的表亲，它将 AI 的潜力发挥到了极致。

Cursor 的设计理念是将 AI 深度融入 IDE 的每一个角落，从而提供一种全新的开发体验。

在 Cursor 中，你可以直接与 AI 进行原生聊天。你不再需要通过搜索来寻找一个函数的定义位置，你只需要直接“询问”AI。这种与代码库的直接交互，极大地简化了代码探索的过程。

Cursor 允许你在编辑器内直接进行复杂的代码重构。你只需高亮一段代码，然后告诉 AI 你的需求，比如“重构为异步函数，并添加错误处理”，AI 就能自动完成这一系列操作。这种能力极大地提高了重构的效率和准确性。

Cursor 会索引你的整个代码仓库，这意味着 AI 提供的建议是“有上下文”的。它不再是提供通用的样板代码，而是能够根据你项目中的具体情况，给出更精准、更有用的代码片段。这种能力使得 AI 的辅助从简单的代码补全提升到了真正意义上的智能协助。

一个特别有用的功能是差异与审查模式。你可以告诉 AI：“帮我审查这个拉取请求（PR）中的安全问题”，AI 会实际高亮潜在的风险点。这使得开发者可以将更多精力集中在架构和业务逻辑上，而将一些常规的 bug 和安全隐患审查交给 AI。

在 Cursor 中，一个典型的开发流程可能像这样：你键入一个注释，比如：// TODO: 让这个函数处理空输入时的边界情况。Cursor 的 AI 会理解你的意图，并生成如下代码：

这不仅仅是简单的自动补全，它是真正意义上的上下文感知辅助，它理解你的需求，并生成符合逻辑的解决方案。

AI 的介入，正在从多个维度优化和重塑软件开发者的工作流。

有了 AI 的帮助，大量的样板代码和“粘合”代码（glue code）几乎可以消失。开发者可以专注于更核心的业务逻辑，而不是在重复的编码任务上浪费时间。这极大地提高了编码速度和效率。

当出现错误时，你不再需要花大量时间去梳理堆栈跟踪。你可以直接将错误信息粘贴给 AI，它会为你提出可能的修复方案。这使得调试过程更加高效，减少了挫败感。

AI 的重构能力可以帮助开发者创建更干净、更一致的代码库。它可以识别出复杂的代码结构，并提供更优化的重构方案，使得代码更易于维护。

对于初级开发者来说，AI 是一个强大的学习工具。当他们遇到不理解的代码时，可以直接向 AI 提问：“解释一下这段代码”，从而更快地掌握新的概念和技术。

AI 可以自动捕获显而易见的 bug，这使得人类代码审查员可以将更多的时间和精力投入到更高层次的任务中，比如架构设计和业务逻辑的合理性审查。

尽管 AI 带来了巨大的便利，但它并非完美无缺，也带来了一些新的挑战和担忧。

新入行的开发者可能会因为过度依赖 AI，而跳过学习基础知识的过程。如果他们不理解代码背后的原理，他们可能会在没有 AI 辅助的情况下，难以解决更深层次的问题。

AI 可能会在生成代码时，不经意间引入安全漏洞。虽然 AI 可以帮助审查安全问题，但它本身也可能成为漏洞的来源。

由 AI 生成的代码所有权归属是一个悬而未决的问题。谁拥有这段代码？是开发者本人、AI 工具的开发公司，还是其背后的模型提供商？这些问题需要被明确界定。

善于利用 AI 的工程师将比不使用 AI 的同行拥有巨大的竞争优势。这可能会加剧行业内的技能差距，使得一部分人落后于时代。

这些挑战并非无法克服，而是我们必须正视和适应的新现实。

我的观点是，AI 不会取代开发者，它只会取代开发者工作中那些“无聊”的部分。

在未来几年，一个“正常”的编程会话可能会是这样：你用自然语言描述一个功能需求，AI 生成一个草稿实现，然后你进行审查、微调和“编排”。这个过程将反复循环。

换句话说，开发者将进化为AI 的指挥家。你依然是不可或缺的，但你的工作重心将从“如何把代码敲出来”转变为“如何设计和构建一个系统”，并让 AI 来完成具体的执行细节。

Q1：AI 会取代开发者吗？

不会。它取代的是任务，而不是人。所以，你的工作暂时是安全的。

Q2：值得从 VS Code 切换到 Cursor 吗？

如果你希望将 AI 深度集成到你的工作流中，那么 Cursor 绝对值得一试。

Q3：AI 生成的代码可以直接用于生产环境吗？

可以使用，但务必进行审查。将 AI 视为你的队友，而不是一个无所不知的神谕。

Q4：初级开发者需要担心吗？

恰恰相反。初级开发者如果能学会如何利用 AI，他们将在职业生涯中获得巨大的先发优势。

Q5：AI 最大的隐藏好处是什么？

是文档。AI 可以让你的代码“自我解释”，从而大大减少了编写和维护文档的工作量。

AI 正在悄然重塑软件工程的规则。它不是轰轰烈烈的，也不是戏剧性的，它只是通过一行行代码，一次次建议，悄无声息地滑入我们的 IDE。

而像Cursor这样的工具，正在向我们展示，当我们将 AI 不再视为现有工作流的附属品，而是围绕它来重新设计整个开发环境时，会发生什么。

无论你是一名编写第一个 API 的初级开发者，还是一名管理复杂代码库的高级架构师，AI 的到来，都不是为了夺走你的工作，而是为了确保你不再需要为了修复一个空指针而牺牲你的周末。

来源：高效码农