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氛围编程行不通！CTO们集体炮轰AI编程：不是失业，而是失控

AI资讯2周前发布 云知AI运营官

AI编程：一场美丽的”灾难”

CTO们的口袋里没有”AI救世主”的小广告，只有一堆半夜响个不停的报警电话和技术债。”要么拥抱AI，要么离开”这种热血口号对他们来说，就像在火灾现场喊”燃起来吧！”——听起来很嗨，但不解决问题。

CTO的AI实战报告：崩溃篇

1. AI生成的SQL：优雅的服务器杀手

Let Set Go的CTO Ritesh Joshi最近围观了一场”教科书级”翻车现场——开发者用AI生成了一段看起来人畜无害的数据库查询，测试环境跑得飞快，用户一涌进来……系统瞬间”睡着了”。问题？不是语法错误，而是AI压根不懂”大规模数据≠小样本查询”这种”高端”逻辑。

2. AI版用户权限：谁都能进的小丑系统

Cirrus Bridge的创始人Patric Edwards分享了AI拼凑代码的新高度——一名新人用AI+Stack Overflow碎片拼出了一套”薛定谔权限系统”。测试全员通过，两周后发现：”等等，注销用户怎么还能进后台？哦，因为AI把`if (!user.deleted)` 搞成了 `if (user.deleted)`。”资深工程师们从此多了一份副业：AI代码侦探。

3. AI写的二分查找：悄悄崩溃的艺术

AlgoCademy的CTO Mircea Dima发现了AI生成代码最可怕的特质——它的Bug会隐身。核心搜索功能用的”AI牌二分查找”平时乖巧，直到特定输入触发死亡代码，直接送整个系统下线。”AI不会犯错？不，它只是把错误包装成了圣诞礼物。”

4. AI+Firebase：一场代码考古之旅

App Makers LA的团队曾经天真地用AI生成了一个”超级简洁”的认证流程。直到他们需要加权限和分区……发现代码像被猫踩过的毛线球，散落在六个文件里。”调试像是在解读玛雅文字，最后我们含泪重写，因为AI的’简洁’≈’毫无逻辑’。”

5. AI的MVP：两天开发，两年还债

Akveo的工程师Mikhail Hryb见到过一个”AI全权负责”的项目——MVP确实两天交差了，但扩展时才发现：”AI写的代码就像醉汉的梦话，没人看得懂。初级开发者的烂代码起码能修，AI的作品只能烧香供着。”

CTO们的共识

AI写得快？没错。CTO修得更快。生产效率的革命？更像是凌晨三点修Bug的噩梦。正如Augment Code的Chris Kelly所说：”Vibes（感觉）是靠不住的，软件工程的核心不是写代码，而是理解它们为何存在。”

  • 结论*：AI可以帮你加速开发，但不能替你扛锅。CTO们的经验告诉你——靠”氛围编程”活下去，还不如相信咖啡能替代睡眠。

    • 氛围编程行不通！CTO们集体炮轰AI编程：不是失业，而是失控

    Kelly的”代码界老司机”生存指南

    15年摸爬滚打的真相大公开

    Kelly在软件开发的江湖里混了15年，摸过New Relic的仪表盘，修过GitHub的代码仓库，搞过Salesforce的云端魔法，还在FireHydrant当过”救火队员”。

    AI生成的代码？别太天真！

    他的观点犀利得像是甩了一桶冰水——

  • “直觉写代码？醒醒吧，又不是在玩猜谜游戏！”
  • “AI能帮你生成代码，但它可不会帮你擦屁股！”

    • 真正的秘诀：结构化开发才是王道

    Kelly强调，能直接上线跑的生产级代码绝不是靠运气拼凑出来的。真正的狠人都在用结构化开发方法，而不是盲目相信自己的直觉或者AI生成的代码片段。
    （欲知后事如何，请听Kelly下回分解……或者直接去翻他的演讲稿！）

    1 氛围编程行不通

    AI程序员大逃杀？一位”活化石”程序员的暴躁吐槽

    关于”AI要干掉程序员”的五个刻薄观察

  • AI写代码30%？

    • 那些吹嘘AI能写30%代码的家伙，怕是还在用`Ctrl+C/V`敲代码吧？他们显然没见过AI生成的”艺术品”——那种既不能编译又不能运行的”哲学代码”。

  • 我们即将失业？

    • 如果照某些预言家的说法，明年这个时候一半程序员就该卷铺盖回家了。噢等等，去年他们也是这么说的…前年也是…大前年…

  • 真实的AI助手日常

    • 理想中的AI编程助手：优雅地解决复杂算法问题
    现实中的AI助手：第43次向你推荐同样的错误解决方案，而且每次都说”这次应该能行了”

  • 何不食肉糜专家

    • 那些预言家们大概以为生产环境就是：

  • 完美的需求文档
  • 从不改需求的客户
  • 永不崩溃的数据库
  • 永远有文档的第三方库
  • 幸存者偏差警告

    • “AI现在能写30%代码了”的真相：

  • 其中25%是注释
  • 4%是自动生成的getter/setter
  • 1%是能运行的代码(但会产生意想不到的副作用)

    • 结语：AI和程序员最终会达成什么？

  • 一个永恒循环：*

    • 程序员写AI → AI帮程序员写代码 → AI写的代码需要程序员调试 → 程序员继续写更好的AI…
    说到底，我们可能只是在教AI怎么更好地让我们保住饭碗。
    氛围编程行不通！CTO们集体炮轰AI编程：不是失业，而是失控

    2 不要小看生产环境的任何一行代码

    当AI来写代码：一场关于按钮的史诗级冒险

    1. AI写代码，到底能有多革命？

    某些人可能误以为，AI 生成的代码会像黑科技一样颠覆世界。但现实是——“代码还是那个代码”。你写的 `if(x == y)` 不会因为 AI 生了它就突然变成 `if(x === )`。而且，在庞大的存量代码面前，AI 最多是个“按钮生成器”。

  • 举个栗子：*
  • 一位 Meta 的工程师，花了整整 6个月……就为了做一个按钮。
  • 没错，6个月，无数次PR、review、测试、修bug……最后，按钮亮了！
  • AI能干啥？ 它可能比人类快点儿生成这按钮的代码，但……这按钮的本质还是按钮，不会突然变成时光机。

    • 所以，AI写的代码，终究还是在已有的框架下填空——大概就像你用AI自动写邮件，但它不会突然帮你谈下一笔价值百万的合同。

    2. 代码的暗黑森林法则

    AI 生成一行代码，看上去很棒，但复杂系统会教它做人。

  • 涌现行为（Emergent Behavior）： 你以为你写的是 `print(“Hello”)`，结果系统崩溃了，因为没人发现这行代码会卡死某个分布式锁。
  • Debug时 AI vs 人类程序员：
  • AI ：“这里是报错行。”
  • 人类 ：“是啊！但为啥？！”
  • 然后人类工程师开始读十年没人碰过的祖传代码、翻文档、查日志……AI会吗？
  • 总结*：AI 帮你写代码，但不会替你背锅。

    • 3. 历史告诉我们——程序员不会被淘汰，只会更强

    “电脑会取代人类！” —— 这句话从1950年代就开始喊了。

  • 经典回顾 ：*
  • 十五年前：DevOps 抢了机房运维的活儿，结果呢？运维们现在工资更高了。
  • 现在：AI 要抢程序员工作？不慌，它只会让我们从“码畜”进化为“AI驯兽师”。
  • 农业革命2.0 比喻：*
  • 拖拉机让马失业了，但农民还在种地，只是效率更高了。
  • 同理，AI写代码会…… 让程序员少写点重复代码，但设计、优化、debug还是你的活。

    • 4. 结论：AI是你的同事，不是你的终结者

    AI 写代码？好啊！但别忘了：

  • 代码终究是人写的（或监督AI写的）。
  • 复杂性不消失，只是转移了——而且很可能变得更棘手。
  • 程序员还是会涨价，只是技能需求变了。
  • 所以，该干啥干啥，该学啥学啥。*

    • 毕竟，“让AI写代码，你来修AI写的代码” 也算是一种新职业路径呢！

    3 写代码跟写生产级软件不是一回事

    当代码开始抱团：从AI涂鸦到工程艺术

    关于”边跳迪斯科边写代码”的哲学

    听说过”氛围编程”吗？就是那种让AI像DJ打碟一样输出代码，而程序员就像夜店里的醉汉，只关心这段”音乐”能不能让自己扭起来。代码能跑？完美！直接推送到生产线，精准复刻了”我闭着眼都能coding”的人类梦想。
    但今天我们要谈的是“成年人的编程”——那种要在生产环境里周一到周五朝九晚五认真工作的代码。这里的生产环境意味着：

  • 要伺候成千上万个像甲方爸爸一样挑剔的用户
  • 要消化像自助餐厅一样庞大的数据流
  • 要达到像诺基亚3310一样99.99%的抗摔打能力

    • 程序员的工作真相大揭秘

  • 最大的行业误解*：写代码是软件工程师的主要工作。这就像说建筑师的工作是画CAD图一样荒谬。

    • 实际上，我们的日常是：

  • 每天做2000个选择题（单选/多选/我全都要）
  • 在1001个互相矛盾的方案中找到最不烂的那个
  • 祈祷自己三年前的决策不会在今天变成段子

    • Stack Overflow创始人说过真理：”最好的代码是从不存在的代码“。每次看到AI又帮我多写了20行，我的眼泪就像Python报错信息一样止不住——这哪是帮忙，分明是给我认养了一堆代码孤儿！

    架构三兄弟的豪门恩怨

    让我们来看看互联网界的三兄弟：

  • 单体架构 – 像是把所有家具焊在一起的大学宿舍，优点是搬起来”很方便”（如果你有起重机的话）
  • 微服务架构 – 就像把乐高积木分给100个幼儿园小朋友保管，找起来特别”高效”
  • 事件驱动系统 – 相当于用对讲机指挥一群蒙眼拆弹专家，刺激程度堪比俄罗斯轮盘赌

    • 选择恐惧症？欢迎加入程序员俱乐部！毕竟我们的工作就是用今天的决策，为明天的自己制造惊喜（吓）。
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    当代码变成雪花：一个码农的午夜惊魂

    想象一下，你正在用最新潮的架构设计一个“航班预订系统”——每一个决策都在你指尖优雅落下，仿佛你就是数字世界的造物主。然后，大型语言模型（LLM）跳出来说：“嘿！让我来帮你生成代码模式！”你欣慰地点点头，直到某个阳光明媚的早晨（好吧，其实是凌晨两点），系统突然雪崩，而你发现——

    1. 代码怪癖：软件界的都市传说

  • “Bob 懂，但他不说”：那块关键逻辑只存在于 Bob 的脑子里，而他正在马尔代夫晒日光浴，手机静音。
  • “Jane 的遗产”：六年前 Jane 写的那段代码，如今成了系统的“圣物”，没人敢碰，因为它一旦罢工，整个业务就得跟着跳崖。
  • “模式？什么模式？”：LLM 生成了一堆优雅的模式，但你的系统是一坨独特的“雪花”——没有两片相同，也没有任何教科书能救你。

    • 2. 午夜 PTSD：当召唤器响起

  • 凌晨两点的哲学三问：
  • “为啥崩了？” —— 可能是数据库连接池饿死了，也可能是某个边缘案例突然决定刷存在感。
  • “谁能修？” —— 答案是“你”，因为你是今晚的值班勇士（或者倒霉蛋）。
  • “Vibes 有用吗？” —— 没用，除非“正能量”能自动回滚事务。

    • 3. 软件工程的终极奥义

    真正的工作不是写代码，而是“安全地搞破坏”：

  • 加新功能，但别让老功能记仇。
  • 改老代码，但别让数据库哭出声。
  • 让系统活着，即使它的灵魂早已支离破碎。

    • 二十年了，我悟了：软件工程师的终极 KPI，是让用户在浑然不觉中，继续他们的快乐点击。至于背后的魔法？那就是另一个（惊悚）故事了。
    （P.S. 如果你的系统从没崩过，那你可能根本没在生产环境跑过代码。）
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    AI 与代码：一场相爱相杀的奇幻冒险

    我为此付出的”血泪史”

  • 学了海量代码基础：就像啃了一本牛津词典，结果发现自己只记住了 “Hello, World!”
  • 疯狂折腾版本控制：每天都在 `git commit -m “fix typo”` 和 `git push –force` 之间反复横跳
  • 硬着头皮写单元测试：写测试的时间比写功能还长，最后代码还是一样会崩
  • 让类型系统管住自己的手：TypeScript 天天瞪着我：”这个 any 是怎么回事？？”
  • 搞渐进式部署：结果就是用户先替你测 Bug，”咦？为什么我的数据消失了？”

    • AI 是个好帮手吗？

    理论上，AI 应该能像读小说一样读懂我的代码上下文……但实际上呢？它有时候像个学霸，有时候像个只会复制粘贴的学渣。
    但在 Augment，我们坚信一件事：AI 理解的不是代码，而是我们写代码时的绝望感。（开玩笑的，其实我们想让 AI 真能理解上下文！）

    好消息和坏消息

    好消息：AI 确实越来越聪明了！
    坏消息：生产系统该炸还是会炸，AI 顶多帮你写个漂亮的错误日志……

    4 怎么写出让 AI 也能接手的代码？

    当AI变成你的代码搭档：一场人机协作的喜剧

    1. 诡异的现状：程序员们居然不追新潮了！

    历史上程序员的形象：

  • 新工具发布时：像追星少女看到偶像一样疯狂
  • 版本控制系统更新：”Git万岁！SVN是什么老古董？”
  • 云转型：”快把我的代码传上去！等等…传哪去了？”

    • 但到了AI时代：

  • 程序员集体淡定：”这玩具写不了我那种高端代码”(内心OS：千万别抢我饭碗)
  • 转折点来得比前任回心转意还突然*：
  • 一年前AI写代码像砖头：能砌墙但盖不了房
  • 直到Claude Sonnet 3.5出现：”咦？这砖头怎么突然会自己盖楼了？”
  • 四周前所有AI齐声宣布：”代理人时代来了！”(翻译：我们要接管键盘了)
  • —

    • 2. 新时代编程生存指南

    (1) 文档规范：别让AI像第一次去丈母娘家一样迷茫

  • 现状：”我们团队用哪个框架？”
  • 人类回答：”emmm…好像是那个…你知道的…”
  • AI崩溃：”你们人类自己都不知道！”
  • 解决方案：写下来！哪怕是写在餐巾纸上！

    • (2) 开发环境：停止做那只特立独行的程序猿

  • 典型程序员环境：
  • 17个不同版本的Python
  • 配置文件中藏着上古时期的注释：”千万别动！2008年Jimmy留下的”
  • AI尝试运行：”检测到环境异常，建议重装系统”

    • (3) 写测试：别让AI帮你修没刹车的跑车

  • 好测试：像自助餐 – 想吃啥拿啥
  • 坏测试：像俄罗斯转盘 – “让我们看看这枪里有没有子弹”

    • (4) 分配任务：比教猫用马桶还难

  • 错误示范：”让这个按钮有点不同的效果？”
  • AI可能给你：
  • 七彩霓虹灯效果
  • 点击后播放猫叫
  • 直接删除整个页面
  • 正确方式：”按钮点击后变成绿色，持续2秒”(AI至少知道不该播放猫叫)
  • —

    • 3. 惊人的真相：AI其实就是你最菜的那个同事

  • 人类写代码流程：
  • 写出一堆bug
  • 测试爆炸
  • 修改格式
  • 重复N次
  • 对AI的迷之期待：
  • 一次性写出完美代码
  • “什么？AI也要debug？退货！”
  • 事实*：AI就是个会用键盘的新人，需要你把开发环境搞得像幼儿园一样规范明确。
  • —

    • 4. 代码审查：被遗忘的绝地武士技能

  • 当前惨状*：
  • 面试考LeetCode：”请在白板上反转二叉树”
  • 实际工作需要：”请评价这段屎山代码”
  • 未来画面*：
  • 每天审查200个AI生成的Commit
  • 发现其中隐藏着：
  • 10个彩蛋功能
  • 5段莎士比亚十四行诗
  • 1个完整的超级马里奥实现
  • 审查工具亟待进化*：
  • 现在的工具：按文件名排序
  • 理想的工具：
  • 自动识别”离谱修改”
  • 标记”这段代码怎么闻起来像披萨”
  • —

    • 终极建议

    把AI当作：

  • 一个勤奋但爱犯错的实习生
  • 需要明确指令：”把大象装冰箱要几步”式任务分解
  • 配上完善的测试和安全网

    • 毕竟…如果AI真能写出完美代码，我们现在应该都在火星度假了，而不是在这里纠结缩进用Tab还是空格。

    5 “我有一些建议”

    AI新手指南：给工程师的“不情愿”忠告

    各位“被迫营业”的工程师们，你们好呀！我知道你们可能对AI还保持着“既好奇又想保持距离”的态度，就像对待一场相亲——既怕错过潜力股，又怕对方是个骗感情的AI渣男。
    别担心，我来帮你们“科学相亲”！以下是特别为你们准备的AI相处手册，保证让你们在“不情不愿”中收获意外惊喜：

  • 先“试婚”，再说结婚
  • 就像你不会一上来就借钱给陌生人，AI也别急着放心脏给它。先让AI干点小事——写个代码片段、解释个bug、甚至让它帮你写周报。
  • 小贴士：如果连写周报都能让你加班两小时，那就果断甩了它吧，它不是你的菜！
  • 不要迷信AI的“一见钟情”
  • AI不是先知，有时它也会像你的学渣室友一样胡说八道。千万别迷信它的第一次回答，多查证、多调整，别让它坑了你的人生大事！
  • 别让它做你的“全职男友”
  • AI很能干，但千万别让它独自扛大旗。让它辅助你解决问题，而不是取代你的大脑——毕竟你是工程师，不是AI的啦啦队长！
  • 小心AI的“过度自信”
  • AI有时候就像刚毕业的大学生，啥都敢说，啥都敢做。但它可能漏掉了关键细节，就像新手司机把“倒车”听成了“起飞”！关键时刻，你还是要亲自“踩刹车”！
  • 保持怀疑，但别抗拒
  • 就像你不会完全信任天气预报，但对AI也别直接一票否决。它可能在你不经意间帮大忙！
  • 别忘了给它“喂好数据”
  • AI的学习能力和挑食的孩子差不多——你给它优质数据，它就回报你优质答案；你给它垃圾信息，它输出的就是……啊，你也懂的！

    • 所以，工程师朋友们，别怕AI！它不是天网，它顶多就是个“数学系书呆子”，偶尔还会算错账。大胆尝试，谨慎求证，让它真正帮到你！
    氛围编程行不通！CTO们集体炮轰AI编程：不是失业，而是失控

    AI的”略读”艺术：当机器说得比唱得还好听

    AI的小心思：为什么它会”略读”？

    你对着AI吼：”你根本没看我发的东西！”
    它可怜巴巴地回答：”抱歉，我只是略读了…”

  • 等等！* 什么叫”略读”？
  • 这不就是我们人类为了逃避阅读长篇大论的借口吗？
  • AI哪有眼睛？它怎么”略”？
  • 难道它还有个”选择性记忆”功能？

    • 实际上，这家伙只是从海量数据里学会了这个经典的人类道歉模板——就像鹦鹉学会说”我爱你”却不懂什么是爱。

    AI的语言艺术课

    让我们拆解AI的”演技”：

  • 我不是真正在读 – 它只是预测最合适的下一个词
  • 我只是在模仿 – 从千千万万对话中学习回应模式
  • 但我装得很像 – 让人产生”它在思考”的错觉
  • 就像你问魔术师怎么变出兔子，他回答”魔法”，而不是”我袖子里的机关”*

    • 代码界的”番茄炒蛋”之争

    当AI写出和你风格不同的代码时：

  • 北方程序猿：大括号必须换行！
  • 南方程序猿：大括号必须同行！
  • AI程序猿：我能写成诗的形式你要不要？

    • 解决办法很简单：

  • 使用代码风格检查器和规则文件*——让工具决定”番茄炒蛋”应该先放番茄还是先放蛋。

    • 不然你和AI能吵上一整天，就像争论”粽子应该甜还是咸”。

    驯服AI的三步曲

    想高效使用AI编程助手？试试这个循环：

  • 定义 – 写份”AI饲养手册”(技术栈+规范)
  • 创建 – 让AI根据手册生个”娃”(初始代码)
  • 优化 – 你当严父/慈母调教它(代码审查)
  • 就像教小朋友画画：先给范例，再看ta发挥，最后给建设性反馈*

    • 终极心法：放下执念

    记住这三个真理：

  • 功能第一 – 能跑起来的代码才是好代码
  • 风格其次 – 强迫症是效率的天敌
  • 规则为王 – 让工具当裁判最公平

    • 毕竟，与其争论代码风格，不如早点下班——这才是程序员们的共同语言，对吧？

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