第一批不寫代碼的程序員，已出現
第一批不寫代碼的程序員，已出現
「現在已經很少有程序員手寫代碼了。」
只要在AI編程軟體里輸入指令，就能夠生成一連串代碼。可程序員並沒有因此閑下來。AI寫的代碼要人審、要人兜底。AI可以替人寫代碼，卻還不能替人對代碼負責。
降低了寫代碼的門檻，卻也重新抬高了程序員的能力邊界。技術更迭的年代，身處其中的人，都在重新尋找自己的位置。
王方石是一個消費決策與導購軟體的後端開發人員，今年，是他成為程序員的第12年。
AI的更新速度一天比一天快，新模型出來了要學，新工具上線了要試。昨天剛摸熟的東西，今天可能就換了說法。
「現在AI圈有一句話：『你學得越快，會的越少』。」
他覺得自己像在一條越轉越快的傳送帶上，腳下的速度一直在提，能做的只有加快腳步。
12年前他入行時，寫代碼是單線程的事。一個需求下來，沉浸進去，想清楚邏輯，一行一行敲出來。累是累，但累得明白，知道時間花在了哪裡。
去年開始，節奏變了。AI不再只是幫他補全幾行代碼的工具，它開始能獨立完成一些事情。他很快發現，自己寫出來的東西，有些已經不如AI。「你寫不過它的時候，就放棄掙扎了。」
上周，他接到一個需求，按過去的節奏，得做一周。他打開AI工具，把需求拆開，喂進去。他坐在屏幕前，刪掉幾行，改了幾處，剩下的框架能用。
兩天後，代碼已經跑通了。他本可以鬆一口氣，可緊跟著冒出來的念頭是：明天開始，這個活兒大概就按兩天算了。果然，例會上，主管說以後類似的模塊，兩天內要完成。
工具替人省下來的時間，最後常常變成了新的績效指標。
在主管看來，寫一個新模塊「就是對AI說一句話的事兒」。一種關於AI的技術神話敘事，已經在程序員之外先一步鋪開了。在績效語境里，AI成了一個點石成金的角色。既然產出這麼快，留給人的時間自然就該縮短。
可只有真正用AI寫代碼的人知道，事情沒那麼簡單。AI是概率性模型，有時聰明，有時會犯錯。它生成的代碼越多，人要看、要審、要驗證的就越多。「出了事故，鍋還是得人來背。」
更現實的是，效率一旦被證明，人似乎就理應承接比以前更多的工作。
王方石手裡同時開著四五個項目，一個AI窗口在寫新介面，另一個在改bug，還有一個在跑測試……他在幾個窗口之間來回切，剛看明白這個項目的上下文，那邊彈出一條報錯，切過去，再切回來。人的注意力被反覆撕扯，疲憊是自然而然的事。
——如果現在回到沒有AI編程的時代，你還能適應嗎？
——回不去了，趨勢來了，無法逆轉。
「真正有用的AI，不應該只是把代碼生成出來，然後把審核、測試、驗證全扔回來給人。」如果AI只是把人的工作從寫代碼轉移到審代碼，減少的可能只是敲鍵盤的時間，而不是工作的負擔。
他有過一個具體的想象。軟體首頁的推薦位每隔一段時間就要調一次樣式，邏輯大同小異，改的只是參數和布局。這類活重複、瑣碎、容易出錯，卻佔掉他不少時間。
他希望有一天，這種活能整個交給Agent（智能體），從讀取需求、改動代碼、跑測試到提交預覽，一條鏈路自己走完，他只負責最後看一眼效果，把重複性的勞動交出去，把判斷和創造留給自己。
在創業公司和OPC（一人公司）里，程序員很難只做程序員。AI的到來，恰好讓程序員可以不再只是程序員。
李海侖是「靚推AI」的產品運營負責人。「靚推AI」的前身是「靚推雲」，早在2024年底，李海侖就嗅到了風向，完成了這次產品升級。靚推AI是在應用軟體技術服務的基礎上，增加了企業級AI智能體開發和AI人才培養服務。
公司規模不大，程序員占多數，產品運營、客戶對接、技術協同，這些活也由他們兼任。
很少會有客戶拿著一個寫好的需求文檔來談業務，他們坐在對面，用生意人的話講想要什麼，比如「要能留住用戶」「最好能快點看到成交」。而程序員腦海中是另一套問題：留存是做好友分享，還是積分體系？轉化是縮短結算步驟，還是加購推薦？
程序員在向AI下達指令之前，先要將業務語言轉換成技術語言，才能最大程度降低產出的誤差。AI讓寫代碼這件事變得越來越容易，真正的門檻，轉移到了「知道該寫什麼」。
李海侖（中）
李海侖回憶起一次丟單經歷。當時，程序員專程趕到客戶公司面談，但因技術思維與業務需求之間存在認知壁壘，雙方始終未能同頻，溝通逐漸陷入僵局，最終導致合作暫緩。
從今年上半年，李海侖開始讓員工用華為雲碼道CodeArts代碼智能體梳理客戶需求。過去談一個客戶，白天聊完，晚上回去整理，常常弄到半夜。現在客戶說完，他把零散的口述輸進去，五到十分鐘，一份結構清楚的需求草稿就出來了。
在李海侖的觀察里，這套方法對OPC尤其重要。他見過不少程序員，自己埋頭做出一個產品，覺得技術很牛，推出去卻沒人買單。問題不在技術，他們可能從一開始就沒抓住需求。「華為雲碼道能幫他們在動手之前，先把客戶口述、零散想法整理成清晰的需求框架，減少『自嗨式開發』。」
在鴻蒙開發場景里，華為雲碼道進一步把AI從寫代碼推向了完成任務。
今年，華為雲碼道在鴻蒙開發上內置了Agent，增加了自測環節。以前用華為雲碼道寫完一個鴻蒙應用，人要接手，從零開始一行行測。現在Agent會先跑一遍，把檢測到的問題自己改掉。效率的提升是直接的。
「我完全可以把它當作我的一個實習生，把基礎的工作幫我做完，我做最後的驗收。」李海侖說。
李海侖的同行中，不乏專註于將安卓應用遷移到鴻蒙系統的程序員。從頭到尾重寫一遍代碼成本太高。李海侖給他們的建議是，先讓華為雲碼道通讀原先的代碼，提煉成一份技術文檔，再基於這份文檔做一比一還原。
李海侖
軟體交付前，他還需要為客戶準備一份培訓手冊，過去這一步要另開工具，把背景重新講一遍。現在他在華為雲碼道里直接下指令：基於我之前的需求和實現過程，幫我生成一份面向技術人員和業務人員的培訓手冊。
「我用華為雲碼道是全鏈條的。」李海侖能感覺到，手頭的活正在被收攏到一處，順次往下走。
2025年前後，一個新的崗位正在一些公司的程序員招聘啟事里悄悄取代原來的前端、後端和架構師——Agent開發。
張臻浩在某一站式旅行軟體從事Agent開發。他的工作就是把預訂航班、酒店、退改簽這些能力，交給Agent自己調用、判斷、推進。比如用戶需要「推薦一個上海站附近的酒店」，Agent就會根據價格信息、地理位置信息、用戶評價篩選出合適的。
當開發效率被AI大幅拉平，產品能不能活下來，很大程度上取決於迭代的速度。張臻浩手頭的活常常是一邊搭、一邊改，功能先上線，回頭再優化。
這種時候，如果審核還只靠人，那麼人就會成為技術的瓶頸。
他習慣讓一個AI寫，另一個AI審，做交叉驗證。華為雲碼道通常出現在審核環節，「華為這些年積累的開發規範，被沉澱成了可以被AI讀取的Skill（能力包）和Rule（規則），評審因此有跡可循，也更準確。」張臻浩說。
程序員的疲憊，不只來自開發產品這一件事。
在一個成熟的互聯網公司，開發只是程序員的一部分工作。一個方案要評審，要彙報，要一遍遍改PPT、潤色講稿。這些事瑣碎、耗神，張臻浩現在把它們交給果辦。果辦是一個垂類的Agent，專門適配Word、Excel、PPT，他把資料和需求丟進去，文字梳理出來，PPT按模板生成，架構圖一張張畫好。
人一旦從這些瑣事里抽出來，創造就會真正開始。
而AI把創造中的試錯成本也拉低了。以前想做一個新東西，調研、試錯、開發demo、上線，每一步都要人，幾個人耗進去，一兩個月才見分曉。現在一個人就能大量試、快速驗，不行就砍掉，換一個方向再來，總有一條路走得通。
「以前有人不成功，或許不是能力不夠，是沒找到對的路，這是個概率問題，試的次數越多，成功的機會就越大。」張臻浩說。
10月24日，是中國程序員節。
往前數幾年，做一個軟體要前端、後端、測試，一整個團隊。現在，一個沒學過代碼的人，也能用AI把想法跑起來。門檻在下降，能做的事在變多。
AI像一根槓桿，把一個人的能力撐大。過去需要一周的開發，也許以後只需要一天；過去需要一個團隊完成的工作，也許以後一個人帶著幾個Agent就能完成。
但技術進步真正值得慶祝的，不應該只是我們因此可以生產更多代碼、完成更多需求。它還應該意味著，人終於可以少做一點重複的事。
把重複留給機器，把判斷留給人；把執行交給Agent，把創造留給自己。
對程序員來說，AI最好的結果或許不是「一天能寫過去十倍的代碼」，而是有一天，我們終於不用再用寫了多少代碼證明自己的價值。
代碼永遠寫不完，但人的時間是有限的。
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