業務邏輯判斷 。写代AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊 。多厉但错多他看都不看修改的害快內容 ，它就不完整了 。写代我花了不少時間去找到並撤銷這些改動。多厉但错多
GitHub Copilot 現在平均貢獻了活躍用戶約 46% 的害快代碼——幾乎一半的代碼是 AI 寫的。不是写代抽象的語法說明 。會發生什麽 。多厉但错多
美國勞工統計局（BLS）預測，害快"
把三個問題串起來
讓我用一張表來總結 ，写代直接修改代碼文件 。多厉但错多
為什麽 ？害快因為在大型真實項目中 ，
比如 ，写代
如果你再仔細想想 ，多厉但错多當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時，害快而是因為 AI 寫得又快又好 。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升 。BLS 的分析邏輯是 ：AI 確實提高了程序員的生產力 ，
仍然需要人做的
架構設計 。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，一試便知 。
曆史給了我們一個有用的類比 。畫出了它的能力邊界 ，電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，GitHub（全球最大的代碼托管平台 ，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 ，寫代碼恰好就是 。函數必須有輸入和輸出 。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 。他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，
這聽起來像科幻。
Part1 ：為什麽 AI 特別擅長寫代碼
在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前，沒有兩個項目的架構是完全相同的 ，訓練數據極其充足 。AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。把報錯信息複製給 AI ，也是 AI 幫不了你的部分 。程序就出了問題 。比幾乎任何其他領域都要豐富 。開發者把自己的代碼存放在上麵供他人查看和使用）一個平台就托管了超過 5 億個代碼倉庫 ，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 ，他又發了一條更具體的推文：
"有一種新的編程方式，也是最大的一個問題——
AI 會取代我們嗎？
下一篇 ，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25% 。會發現這不隻是編程的事 。
2025 年 7 月 ，是業務問題 。
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》 。
在菲律賓 ，你來 。它描述的是一種全新的編程方式 ：你不寫代碼 ，但如果 AI 能寫代碼 ，你不需要背誦
for循環的寫法——AI 會替你寫 。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 ，企業對財務分析的需求因此暴漲 。歡迎關注我 ，它們是"超級模式匹配器"的必然局限——當匹配所需的信息超出了訓練模式或上下文窗口，"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 、然後輸出——但"最常見的模式"不等於"在你的具體場景中最正確的做法" 。配置文件 。有趣的是，答案可能會出乎你的意料。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，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 ，AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍 。但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮 。AI 不知道你的用戶是誰、後續文章也會持續更新 。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分 ，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子 ，很多人預言會計職業將會消亡 。AI 生成的代碼改動 ？他全部直接接受 ，在"做得更完善"和"差不多就行"之間做取舍——這些是編程真正的核心能力 ，而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中 ，
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" 。
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 。做獨特判斷的部分 ，平均用時 1 小時 11 分鍾 ，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。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景 、
性能優化。246 個任務做下來 ，他們怎麽使用產品 、看看效果 。模式匹配的部分被自動化了 ，直接全部接受 。調試和修改。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 。"
換句話說，一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽 ，通常 AI 就能修好 。遇到報錯 ，模式明確 、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 。
不過 ，它和 AI 識別人臉（第 1 篇）、因為修改 B 文件時 ，AI 的局限就暴露了。
自己覺得快了 20%，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。跑跑程序、它就顧不上了 。
他說 ："代碼的規模已經超出了我通常理解的範圍——如果要仔細讀一遍，訓練數據極其豐富 。代碼提交量提升了 8.69% ，但沒有降低編程的天花板 。這是典型的模式匹配強項。我們走了很長一段路 。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣 。
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 ，兩邊不一致 ，
所以，它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，"通常這樣就修好了" 。需求變複雜 ，在農村長大 ，而不是最高效的方式。
編程的本質不是寫語法，AI 替代的是"敲代碼"這個動作，
編程語言不像人類語言那樣模糊 。你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成 。AI 給出的東西怎麽改都不對 。需要把金額加在一起，而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，結果可驗證時，結果很說明問題：
- 78% 的開發者認為 AI 提高了他們的工作效率
- 但 65% 的開發者說 AI 最大的問題是"缺失上下文"——AI 不知道你的項目全貌 ，
第三 ，想分享給你 。"能駕馭 AI"的崗位在增加 。報錯信息在訓練數據中大量出現 ，代碼合並率提升了 11% ，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。以及這種"滿"本身又會製造什麽問題 。
互聯網上有海量的公開代碼 。
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，但這一篇我們不隻是確認這個結論——我們要展開看 ：它到底有多滿 ，但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025" 。任何有經驗的程序員都知道 ，不是"解決問題"這個能力 。
舉個例子 ：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，
個人錨點
如果你也試過讓 AI 寫代碼 ，結果容易驗證 。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、
這些數字很漂亮 。"
這條推文被超過 900 萬人看到。接口定義 、即可訂閱 。複製粘貼一下，AI 無法"看到"全部信息（第 6 篇 ：上下文窗口的限製）
這三個問題不是意外 。
下一篇預告
從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在 ，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了 ？
今天 ，代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功 ，讓我們慢慢拆解。
這背後的道理 ，for 後麵必須跟循環變量 ，直接讀這篇也沒問題。
斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ，沒有你的業務全局視角（第 7 篇 ：續寫 vs 回憶）
但如果故事在這裏結束 ，不確定可不可行 ？讓 AI 先做一個粗糙版本出來，
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
- Wikipedia. Vibe coding. https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding
- Electroiq. (2025). GitHub Statistics And Facts, By Users, Security And Repos. https://electroiq.com/stats/github-statistics/
- Quantumrun Foresight. (2026). GitHub Copilot Statistics 2026. https://www.quantumrun.com/consulting/github-copilot-statistics/
- About Chromebooks. (2026). GitHub Copilot Statistics [2026]. https://www.aboutchromebooks.com/github-copilot-statistics/
- Sacra. (2025). Cursor Revenue, Valuation & Funding. https://sacra.com/c/cursor/
- Cursor. (2025). Series D Announcement. https://cursor.com/blog/series-d
- Peng, S., et al. (2023). The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv. https://arxiv.org/abs/2302.06590
- Panto. (2026). GitHub Copilot Statistics 2026: Productivity, Risk & Impact. https://www.getpanto.ai/blog/github-copilot-statistics
- Microsoft Source. (2025). Vibe coding and other ways AI is changing who can build apps and how. https://news.microsoft.com/source/features/ai/vibe-coding-and-other-ways-ai-is-changing-who-can-build-apps-and-how/
- 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/
- Glance. (2025). Vibe Coding Success Stories: Real Apps Built Without Traditional Programming. https://thisisglance.com/blog/vibe-coding-success-stories-real-apps-built-without-traditional-programming
- 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
- Morgan Stanley. (2025). AI in Software Development: Creating Jobs and Redefining Roles. https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-software-development-industry-growth
- 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 ，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20% 。
分界線在哪？就是三問判斷法 。每種編程語言都像一本規則手冊，A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說 ，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據，兩年後的 2025 年 2 月 ，甚至可能不在你給它的對話上下文裏。你有一個想法 ，業界的經驗顯示 ，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 。
問題三：項目大了 ，約束和取舍。
2023 年 1 月 ，
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 。能跑就行 。
第二 ，開發者產生了"我變快了"的錯覺。不變的是對邏輯的思考 。AI 可以"看到"全貌 ，給出了一個出人意料的答案 。邏輯有錯
代碼審查 。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，用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考 。"
他這句輕描淡寫的話，連鍵盤都很少碰。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 ，擁抱指數級增長 ，讓 AI 來寫 ，什麽行為對他們來說是合理的。
1980 年代 ，
但這裏有一個關鍵的轉變 。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
，拆開了 AI 的黑箱，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 ，說明質量確實達到了可用水平 。而成功構建次數更是提升了 84% 。而是用語音跟 AI 說話。不理解具體業務語境（第 9 篇 ：模式匹配 vs 理解） | ||
| 不理解業務需求 | 65% 開發者反映 AI 缺失上下文 | AI 在"續寫"代碼， AI 降低了編程的入口 ，而不是精確的 45.3。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 ，因為懶得自己去代碼裏找具體位置 。說說想法、 代碼能不能跑 ， 這意味著什麽 ？不是程序員變少了 ，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 。AI 來生成代碼。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走 ，然後對照 AI 生成的代碼來學習。翻譯如此 ， 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 ，而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑 ， Part3 ：模式匹配器寫代碼 ，不像寫散文——好壞見仁見智 。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式 ，這簡直是完美的工作對象。這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇 。 用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋：AI 在"續寫"代碼時 ， 為什麽會這樣 ？用第 9 篇的知識來解釋 ：AI 是在"續寫代碼" ，我們不需要猜測。為自己的社區建了一個資源共享應用 。AI 寫的每一行代碼 ，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法 ，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 。得花好一會兒 。窗口裝不下的 ，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護 。直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。 想清楚一個工具應該怎麽工作、AI 在訓練過程中見過的代碼模式 ，需要理解的部分永遠需要人。 先來拆解"滿"在哪 。入門更容易了 ，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，寫作如此 ，驗證大於信任 、 先從一句話說起 。但"這個產品應該解決什麽問題""這個功能的邊界在哪裏""這段代碼的邏輯對不對"——這些是理解 ，需要人來做 。 先看長期趨勢 ：整體需求在增長 。對於一個"超級模式匹配器"來說 ，AI 時代的建議是 ：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。代碼量小， 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 ，成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一 ，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。但內在邏輯有問題。數據充足 、AI 就幫她生成了可用的程序 。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。這個係列就是我的探索筆記 ，但當項目增長到幾十個文件 、AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對 ， 第一次看到這個係列 ？從第1篇開始最順暢 ，依據的是訓練數據中的統計模式 ，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 ：
上一篇 ，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） ，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 。Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器 ，實際慢了 19% 。AI 生成的代碼需要大量的檢查 、如果你想學編程，我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事 、前 Tesla AI 總監 ，分析了 470 個開源項目的代碼提交 。讓我們一起認真聊聊這個問題 。學會了怎麽和它一起工作 ， 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 。 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 。不是因為自己不會寫 ，使用 AI 後 ，要麽報錯。 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 ，忘記代碼的存在……我就是看看效果 、Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ， 當一個項目隻有幾個文件 、但做的不是你想要的） 。 最後一個問題 ，也是這個係列的最後一篇 ，其實藏著很深的含義。不代表代碼正確 。 代碼語法是模式，AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了 。它不知道你的用戶是誰 ，但會計行業不僅沒有萎縮 ，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。AI 來實現。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。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 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 ，而是當前對話窗口裏的文字 。但處理金額時 ，連看都不看 。 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 ，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要 。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景。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》 ，到 2025 年底估值達到約 90 億美元 。迭代而非一次到位 、給你一個盡可能完整的回答 。然後它就大概能用了 。覺得不錯的話 ，他不用打字 ，你來檢查 。不知道你的產品邏輯 ，反而大幅增長 ，不是在"理解你要什麽" 。
所以，仍然需要深入的思考能力。都需要有人審查。 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，CodeRabbit 報告顯示，編程中有大量高度固定的模式 ：數據庫連接 、AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、自 2022 年 AI 工具普及以來 ，讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式 。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" 。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏， 代碼能跑 ，AI 理解他的意思後 ，模式匹配器就能發揮最大威力 。你可能會注意到一件事：當你清楚知道自己要什麽時，數據充足 、Signal Fire 的報告顯示 ，在大多數場景下這沒問題 。窗口之外的內容就像不存在一樣 。
最有趣的一個實驗以上三個問題疊加在一起 ，讓代碼"能跑"容易 ，而不是對你業務的理解 。 適合交給 AI 的原型開發和快速驗證
。AI 不知道這個區別 ，還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限 。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55% 。也更難被機器替代。30 歲以下年輕程序員的就業率下降了約 6%；而 30 歲以上程序員的就業反而增長了 6-13%。可以被自動化
。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。而是因為底層邏輯相同。它有嚴格的語法規則
：IF 後麵必須跟條件， AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。但邏輯錯誤也多了 75% 。 AI 讓寫代碼快了 55%
， 寫重複性的樣板代碼 。表現很好。所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式
。" VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條 。正確的使用方式就清晰了。就是三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一 。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"
， 使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。模式極其明確 。 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 ，這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合 ，而是想清楚要做什麽 。 數字背後的驅動力， 讓我們來看看 ，不是編程術語 。超過 77000 家企業和組織都在使用它。因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜 ，結果發現 ：
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