使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。
他說 ："代碼的写代規模已經超出了我通常理解的範圍——如果要仔細讀一遍 ，而是多厉但错多用語音跟 AI 說話 。即可訂閱。害快AI 無法"看到"全部信息（第 6 篇 ：上下文窗口的写代限製）
這三個問題不是意外 。
下一篇預告
從第 1 篇"你的多厉但错多手機是怎麽認出你的臉"到現在 ，程序就出了問題 。害快而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽 ，
但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮 。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中 ，數據充足 、AI 來實現 。反而大幅增長 ，需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻 ，而不是精確的 45.3 。
問題二 ：不理解你的業務需求
Qodo（一家 AI 代碼質量平台）在 2025 年對超過 600 名開發者進行了《AI 代碼質量現狀調查》 。
第二，AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分 ，
美國勞工統計局（BLS）預測，這個係列就是我的探索筆記 ，直接讀這篇也沒問題 。依據的是訓練數據中的統計模式 ，但要做好 ，能跑就行 。
曆史給了我們一個有用的類比 。
文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一 ，翻譯如此，"修改了舊數據後要不要重新觸發校驗 ？""用戶刪除賬號後曆史數據保留多久 ？"——這些不是代碼問題 ，
不過 ，
最後一個問題 ，也是 AI 幫不了你的部分 。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣 。需求明確 、因為懶得自己去代碼裏找具體位置 。結果發現 ：
- AI 生成的代碼平均包含的問題數量是人類代碼的 1.7 倍
- 「邏輯和正確性錯誤高出 75%」——算法錯誤和業務邏輯錯誤的出現頻率是人類的 2 倍多
- 關鍵級別的問題多了 1.4 倍 ，即程序讀寫數據的操作）的問題更是高出近 8 倍
這意味著什麽 ？AI 寫的代碼經常"看起來能跑"，它描述的是一種全新的編程方式 ：你不寫代碼 ，處理金額應該用整數（以"分"為單位計算） 。仍然需要深入的思考能力 。結果可驗證時，
更有趣的是感知和現實的差距 ：開發者在做任務之前預估 AI 會讓他們快 24%；做完任務之後 ，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱 。拆開了 AI 的黑箱 ，做獨特判斷的部分 ，
GitHub Copilot 現在平均貢獻了活躍用戶約 46% 的代碼——幾乎一半的代碼是 AI 寫的 。而是當前對話窗口裏的文字 。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時 ，
記得 Karpathy 說的那句"用來隨手做點周末項目還不錯"嗎 ？這句話暗示了一個重要的分界線 。AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時 ，
Karpathy 的親身描述
Karpathy 在他那條著名的推文裏詳細描述了自己的 VibeCoding 工作流 ：
他用 Cursor 這個代碼編輯器裏內置的 AI 助手 。15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。
舉個例子 ：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，自 2022 年 AI 工具普及以來 ，你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時 ，也更難被機器替代。
這和人類記憶力有限是一個道理——隻不過 AI 的"記憶"不是真正的記憶 ，當 AI 處理了語法層麵的事情後 ，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升 。驗證大於信任 、Qodo 的調查顯示 ，把報錯信息複製給 AI，"這個應用應該分成幾個模塊 ？數據怎麽流動 ？用什麽技術方案 ？"——這些需要理解整個項目的目標、超過 1.5 億開發者在上麵協作 。
為什麽 ？因為在大型真實項目中 ，不理解具體業務語境（第 9 篇 ：模式匹配 vs 理解）
數字背後的驅動力，他不用打字 ，因為修改 B 文件時 ，遇到報錯 ，決定不同功能之間怎麽配合 、
所以 ，Stack Overflow（全球最大的編程問答社區）上有超過 2300 萬個編程問答——每一個都是一對"問題-解決方案"的模式 。企業對財務分析的需求因此暴漲 。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走 ，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考。Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器 ，這可能是 AI 編程給我們最大的啟示 。
Replit（一個在線編程平台）的 CEO 則分享了另一個數字 ：他們平台上有大量非程序員用戶通過自然語言描述來構建應用——他們隻描述想要什麽 ，但 Karpathy 描述了自己的真實工作流程 ：他用語音輸入（一款叫 SuperWhisper 的語音工具）跟 AI 說話 ，AI 不知道你的用戶是誰 、歡迎關注我 ，這是典型的模式匹配強項 。
這些數字很漂亮 。但處理金額時，AI 很可能用"浮點數"（計算機中表示小數的常見方式）來做加法 。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍 。AI 生成的代碼需要大量的檢查 、而是會重新定義開發者的角色——從"寫代碼"轉向"設計係統和管理 AI 工具" 。好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 ，而是因為底層邏輯相同。忘記代碼的存在……我就是看看效果 、AI 寫的每一行代碼 ，在代碼重構、
效率數據 ：到底快了多少 ？
一項覆蓋 4800 名開發者的研究給出了最具體的數字 ：使用 GitHub Copilot 的開發者完成一個編寫 HTTP 服務器的任務 ，學會了怎麽和它一起工作 ，for 後麵必須跟循環變量 ，邏輯有錯
CodeRabbit（一個 AI 代碼審查平台）在 2025 年 12 月發布了一份《AI 與人類代碼生成現狀報告》 ，答案可能會出乎你的意料 。
第三 ，確實有大量簿記員的工作崗位消失了——手工記賬這個具體動作被自動化了。但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了 ，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？
今天，這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。
想清楚一個工具應該怎麽工作、
參考資料
- Karpathy, A. (2023). "The hottest new programming language is English." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128
- Karpathy, A. (2025). "There's a new kind of coding I call 'vibe coding'..." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
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- Peng, S., et al. (2023). The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv. https://arxiv.org/abs/2302.06590
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- TechCrunch. (2025). A quarter of startups in YC's current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated. https://techcrunch.com/2025/03/06/a-quarter-of-startups-in-ycs-current-cohort-have-codebases-that-are-almost-entirely-ai-generated/
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- CodeRabbit. (2025). State of AI vs Human Code Generation Report. https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report
- Qodo. (2025). State of AI Code Quality in 2025. https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/
- METR. (2025). Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
- U.S. Bureau of Labor Statistics. (2025). AI impacts in BLS employment projections. https://www.bls.gov/opub/ted/2025/ai-impacts-in-bls-employment-projections.htm
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- IEEE Spectrum. (2025). AI Shifts Expectations for Entry Level Jobs. https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobs
- FloQast. (2025). Will Robots Take Our Jobs if Accounting is Automated? https://www.floqast.com/blog/will-robots-take-our-jobs-if-accounting-is-automated
- Opsera. (2025). Cursor AI Adoption Trends: Real Data from the Fastest Growing Coding Tool. https://opsera.ai/blog/cursor-ai-adoption-trends-real-data-from-the-fastest-growing-coding-tool/
訂閱
如果覺得有意思 ，可以直接用自然語言對話來寫代碼）更是創造了軟件行業的增長奇跡——成立僅兩年就達到了 3 億美元的年化收入 ，GitHub（全球最大的代碼托管平台 ，AI 就"迷路"了
還記得第 6 篇講的"上下文窗口"嗎？這是 AI 一次能"看到"的信息長度限製 。注意每個問題的根源都可以追溯到我們前麵章節的知識 ：
| 問題 | 表現 | 根源（回溯前文） | ||
|---|---|---|---|---|
| 表麵能跑 ， AI 降低了編程的入口， 代碼能跑，也是這個係列的最後一篇，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要 。進而刺激更多的軟件需求——總體效果是需要更多而不是更少的開發者 。不代表代碼正確 。 用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋 ：AI 在"續寫"代碼時， 非程序員的真實案例更令人驚訝的是，比幾乎任何其他領域都要豐富 。 比如， 仍然需要人做的架構設計 。一旦項目變大 、需求變複雜，編程中有大量高度固定的模式 ：數據庫連接、也是最大的一個問題—— AI 會取代我們嗎 ？ 下一篇 ，代碼量小 ，因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004 ，但內在邏輯有問題 。函數必須有輸入和輸出 。CodeRabbit 報告顯示 ，它和 AI 識別人臉（第 1 篇）、需要人來做 。沒有你的業務全局視角（第 7 篇 ：續寫 vs 回憶） | ||||
| 項目大了前後矛盾 | 大型項目中 AI 反而拖慢 19% | 超出上下文窗口 ，而且這些公司的創始人都是技術背景出身——他們選擇讓 AI 寫代碼，隻有 3.8% 的開發者對 AI 代碼有足夠信心直接發布——96.2% 的人認為仍然需要人類審查。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了 。什麽行為對他們來說是合理的 。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ， Y Combinator（矽穀最有影響力的創業孵化器）的 CEO Garry Tan 在 2025 年 3 月透露了一個驚人的數字 ：他們最新一批創業公司中，到 2025 年底估值達到約 90 億美元。 為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋 ：AI 是在"續寫代碼" ，約束和取舍 。 性能優化 。接口定義 、一試便知。他看都不看修改的內容，它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式 ，代碼提交量提升了 8.69% ，主要級別的問題多了 1.7 倍 "我該不該學編程 ？"如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步 ，讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式 。成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一 ，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏 ，Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、可以被自動化。不理解你的業務規則 這個"缺失上下文"具體長什麽樣 ？Qodo 的報告指出 ，是業務問題 。會遇到什麽問題 Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。 摩根士丹利的分析與此一致：AI 不會減少軟件行業的整體就業 ，他又發了一條更具體的推文：
| AI 代碼邏輯錯誤高出 75% | AI 匹配最常見的代碼模式
，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ， 這意味著什麽 ？不是程序員變少了 ，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ， 適合交給 AI 的原型開發和快速驗證 。報錯信息在訓練數據中大量出現 ， 先看長期趨勢 ：整體需求在增長 。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，AI 理解他的意思後 ，AI 在訓練過程中見過的代碼模式， 第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢 ，不變的是對邏輯的思考 。但當項目增長到幾十個文件 、而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護 。而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑 ，平均用時 1 小時 11 分鍾 ，任何有經驗的程序員都知道，遠超所有職業平均 4% 的增長率 。覺得不錯的話 ，現在來看後半句——「錯多了 75%」 。它就不完整了 。他會說一些非常隨意的話——"把側邊欄的內邊距減半""給這個按鈕加個懸浮效果"——完全是日常口語 ，不是編程術語。 這也解釋了為什麽 AI 編程工具的增長速度如此驚人—— GitHub Copilot（GitHub 推出的 AI 編程助手，先來理解一個更根本的問題：為什麽編程恰好是 AI 最擅長的領域之一 ？ 上一篇我們已經知道 ，兩年後的 2025 年 2 月，這意味著 AI 的輸出可以被立刻檢驗——這正是三問判斷法裏最關鍵的"可驗證"條件 。而不是對你業務的理解 。 2023 年 1 月 ，為自己的社區建了一個資源共享應用 。寫作如此 ， 自己覺得快了 20% ，會發生什麽 。考慮到用戶可能遇到的各種情況 、 Part2：AI 編程到底能做到什麽——一起來看看光說數據可能還不夠直觀 。AI 就開始出錯 。AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了 。需要理解的部分永遠需要人 。 一句話回顧AI 讓寫代碼快了 55% ，業界的經驗顯示 ，和我們整個係列一直在探索的核心發現一致 ：模式匹配的部分可以被自動化 ，不是在"理解你要什麽" 。 這聽起來像科幻 。"能駕馭 AI"的崗位在增加 。複製粘貼一下，不是因為自己不會寫，因為它不"理解"你在做記賬工具——它隻匹配"數字相加"的最常見寫法 。得花好一會兒。通常 AI 就能修好 。分析了 470 個開源項目的代碼提交 。甚至可能不在你給它的對話上下文裏。 研究中一位開發者的反饋很說明問題 ："AI 在代碼的其他部分做了一些奇怪的修改 ，他們怎麽使用產品 、而成功構建次數更是提升了 84%。" 把三個問題串起來讓我用一張表來總結，都需要有人審查 。CodeRabbit 的數據最直觀 ：AI 代碼中過度 I/O 操作的問題是人類代碼的近 8 倍——AI 傾向於用最簡單直白的方式寫代碼 ，迭代而非一次到位 、 編程的本質不是寫語法 ，AI 替代的是"敲代碼"這個動作 ，你有一個想法 ，模式匹配的部分被自動化了 ，模式匹配在這裏力不從心 。對於一個"超級模式匹配器"來說 ，
最有趣的一個實驗以上三個問題疊加在一起 ， 埃森哲（全球最大的谘詢公司之一）做了一項更嚴格的隨機對照實驗：使用 Copilot 的開發者 ，給出了一個出人意料的答案 。但沒有降低編程的天花板 。
所以，他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，AI 來生成代碼 。約 60-65% 的開發者都遇到過 AI 因為缺少上下文而犯錯的情況。畫出了它的能力邊界 ，幾萬行代碼時——這在真實的軟件開發中非常常見——AI 就開始出現一種特有的錯誤：前後矛盾 。
讀者可能會問的兩個問題"程序員會不會失業 ？"這個問題幾乎每個人都在問 。超過 77000 家企業和組織都在使用它。上下文缺失被開發者認為比 AI"幻覺"（編造不存在的東西）還要嚴重——因為幻覺容易發現（代碼直接報錯） ， 但如果故事在這裏結束 ，結果容易驗證 。代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功，數據充足 、" 這條推文被超過 900 萬人看到 。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、會發現這不隻是編程的事 。 但這裏有一個關鍵的轉變 。在你寫代碼時實時給出建議和補全）在 2025 年 7 月突破了1500 萬付費用戶，直接修改代碼文件 。 Part4 ：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽知道了 AI 編程的優勢和局限後，後續文章也會持續更新 。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事 、實際慢了 19% 。同步更新在個人博客和微信公眾號 微信搜索"我沒有三顆心髒"或者掃描二維碼 ， 代碼能不能跑 ，AI 可以"看到"全貌 ， 這背後的道理， Part3 ：模式匹配器寫代碼，她隻是用日常語言描述了她的需求，2025 年 7 月 ，說明質量確實達到了可用水平 。而是因為 AI 寫得又快又好。電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，然後它就大概能用了 。 Karpathy 自己說過 ：VibeCoding 讓"編程不再是經過嚴格訓練的專業人士的專屬——而是任何人都能做的事" 。 1980 年代， 個人錨點如果你也試過讓 AI 寫代碼 ，還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限 。窗口之外的內容就像不存在一樣 。用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考 。兩邊不一致 ，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成 。但如果 AI 能寫代碼 ，連鍵盤都很少碰 。 斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ，寫代碼恰好就是 。他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20% 。不知道哪些邊界情況需要特殊處理——因為這些信息不在訓練數據裏 ，Signal Fire 的報告顯示 ，METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ，"通常這樣就修好了" 。幾百行代碼時 ，AI 時代的建議是：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。很多人預言會計職業將會消亡。
上一篇 ， 代碼語法是模式 ，不知道你的產品邏輯 ，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力 ，AI 不知道這個區別 ，不是"解決問題"這個能力 。 問題三 ：項目大了 ，他們找了 16 名經驗豐富的開源開發者——這些人平均在自己的項目上工作了 5 年——隨機決定每個任務是否允許使用 AI 工具。 編程語言不像人類語言那樣模糊 。說說想法、你來。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，" VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條。就是三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一 。以及這種"滿"本身又會製造什麽問題 。AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、其實藏著很深的含義 。表現很好 。遇到報錯 ？把錯誤信息直接複製給 AI ，但"這個循環為什麽要跑 10 次而不是 20 次""這裏應該用什麽數據結構""這兩個功能之間的依賴關係是什麽"——這些判斷需要你自己來做 。開發者產生了"我變快了"的錯覺 。但邏輯錯誤也多了 75% 。AI 生成的代碼改動？他全部直接接受 ， 寫重複性的樣板代碼 。需要把金額加在一起 ， 如果你再仔細想想 ， 當一個項目隻有幾個文件 、領導過 Tesla 自動駕駛團隊的 AI 開發）在社交媒體上發了一條推文：
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