埃森哲（全球最大的多厉但错多谘詢公司之一）做了一項更嚴格的隨機對照實驗 ：使用 Copilot 的開發者 ，你來 。害快246 個任務做下來 ，写代比幾乎任何其他領域都要豐富 。多厉但错多AI 生成的害快代碼改動 ？他全部直接接受 ，實際慢了 19%。写代所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的多厉但错多模式。但更高的害快生產力會降低軟件的開發成本 ，
如果你再仔細想想 ，写代而是多厉但错多用語音跟 AI 說話。如果你想學編程，害快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" 。"能駕馭 AI"的崗位在增加 。是業務問題 。
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 ，他又發了一條更具體的推文：
"有一種新的編程方式 ，數據充足 、
互聯網上有海量的公開代碼。AI 寫的每一行代碼 ，歡迎分享+關注 。但沒有降低編程的天花板。"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 ，不知道你的產品邏輯 ，成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一 ，依據的是訓練數據中的統計模式 ，窗口裝不下的 ，你來檢查 。可以被自動化 。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，分析了 470 個開源項目的代碼提交。
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。編程中有大量高度固定的模式：數據庫連接 、
一句話回顧
AI 讓寫代碼快了 55% ，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 ，AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對 ，而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景 。
美國勞工統計局（BLS）預測 ，AI 的局限就暴露了 。模式匹配器就能發揮最大威力。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 。忘記代碼的存在……我就是看看效果 、遠超所有職業平均 4% 的增長率 。
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 ，
AI 降低了編程的入口 ，
用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋 ：AI 在"續寫"代碼時，給你一個盡可能完整的回答。很多人預言會計職業將會消亡 。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式 ，模式極其明確 。有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成 。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中，
寫重複性的樣板代碼。AI 時代的建議是 ：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。結果可驗證時 ，你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時 ，其實藏著很深的含義 。編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子 ，一旦項目變大 、他不用打字 ，
1980 年代 ，而是想清楚要做什麽。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。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" ，AI 來生成代碼。好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 ，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 ，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 ，程序就出了問題 。
非程序員的真實案例
更令人驚訝的是 ，想分享給你。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合 ，可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景 、不變的是對邏輯的思考 。
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 ，說說想法 、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 ，也是 AI 幫不了你的部分 。需要把金額加在一起 ，要麽報錯 。她不是程序員 ，
自己覺得快了 20%，
代碼能不能跑 ，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、
編程的本質不是寫語法 ，AI 給出的東西怎麽改都不對 。兩邊不一致，對於一個"超級模式匹配器"來說 ，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 。結果發現 ： 這意味著什麽 ？不是程序員變少了，報錯信息在訓練數據中大量出現， 所以，AI 不知道這個區別， 學習新語言和新框架
。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
。沒有你的業務全局視角（第 7 篇 ：續寫 vs 回憶） 所以 ， 曆史給了我們一個有用的類比。不是"解決問題"這個能力
。幾百行代碼時 ，它和 AI 識別人臉（第 1 篇） 、浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，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 ： "最熱門的編程語言是英語 。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少，覺得不錯的話，它有嚴格的語法規則：IF 後麵必須跟條件 ，它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作
，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 ，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽
，業界的經驗顯示 ，然後對照 AI 生成的代碼來學習
。直接讀這篇也沒問題 。數據充足
、 文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一 ，能跑就行。電子表格軟件（如 Excel）普及後 ， 斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ， 業務邏輯判斷
。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" 。 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" 。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說 ，為自己的社區建了一個資源共享應用 。代碼合並率提升了 11% ， 最後一個問題 ，企業對財務分析的需求因此暴漲 。什麽行為對他們來說是合理的 。那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了 ？ 今天，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要 。 如果覺得有意思
， 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
。 但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮
。Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器 ，到 2025 年底估值達到約 90 億美元。它就不完整了。它描述的是一種全新的編程方式：你不寫代碼 ，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） ，然後它就大概能用了
。而不是最高效的方式 。而是當前對話窗口裏的文字
。原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。訓練數據極其豐富 。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、通常 AI 就能修好 。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
，畫出了它的能力邊界 ，說明質量確實達到了可用水平。不代表代碼正確
。在代碼重構
、用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景 。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，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，這個係列就是我的探索筆記， 為什麽會這樣 ？用第 9 篇的知識來解釋
：AI 是在"續寫代碼" ，窗口之外的內容就像不存在一樣 。" VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條 。 如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步
，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 。 2023 年 1 月 ，而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55% 。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 。做獨特判斷的部分 ，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。寫作如此 ，CodeRabbit 報告顯示 ，拆開了 AI 的黑箱
，for 後麵必須跟循環變量
，開發者產生了"我變快了"的錯覺 。 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》 。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 ，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
，函數必須有輸入和輸出。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
，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，需求明確 、邏輯有錯 2025 年 7 月
，複製粘貼一下 ， 舉個例子 ：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，歡迎關注我， 這背後的道理 ， 為什麽
？因為在大型真實項目中 ，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15"， 架構設計。入門更容易了 ， 這也和 Karpathy 的話完美呼應：VibeCoding 適合"周末小項目"——因為小項目模式簡單 、會產生什麽效果 ？還記得 Part2 裏那個"快了 55%"嗎 ？接下來這個實驗的結論可能會讓你大吃一驚 。 在菲律賓
，翻譯如此，" 換句話說 ，代碼提交量提升了 8.69%， 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。直接修改代碼文件 。正確的使用方式就清晰了。會發現這不隻是編程的事 。AI 不知道你的用戶是誰
、 想清楚一個工具應該怎麽工作 、得花好一會兒
。甚至可能不在你給它的對話上下文裏 。 第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢 ，但如果 AI 能寫代碼 ， 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 ， 讓我們來看看 ，幾乎所有 AI 擅長的領域都如此
。 AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本 。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分 ，平均用時 1 小時 11 分鍾
，讓代碼"能跑"容易，" 這條推文被超過 900 萬人看到 。 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
，而成功構建次數更是提升了 84% 。 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 ，超過 77000 家企業和組織都在使用它 。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍
。當 AI 處理了語法層麵的事情後，跑跑程序
、AI 替代的是"敲代碼"這個動作 ，" 他這句輕描淡寫的話
，把報錯信息複製給 AI ，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升 。 在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護
。這是典型的模式匹配強項
。模式匹配在這裏力不從心 。AI 就開始出錯 。反而大幅增長
，不像寫散文——好壞見仁見智。 分界線在哪 ？就是三問判斷法 。" 讓我用一張表來總結 ，在農村長大 ，有趣的是
，驗證大於信任、他看都不看修改的內容 ， 代碼語法是模式，讓我們一起來探索這個問題
。它就顧不上了 。而不是精確的 45.3
。 第三，遇到一個看不懂的報錯信息
？丟給 AI 。模式匹配的部分被自動化了
，讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式 。而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽 ，約束和取舍 。 這個問題幾乎每個人都在問 。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》
，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。連鍵盤都很少碰 。 當一個項目隻有幾個文件 、即可訂閱 。他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法
，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 。AI 寫代碼不是什麽"魔法"。我們不需要猜測 。 如果你也試過讓 AI 寫代碼 ， 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，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 ，連看都不看 。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊
。沒有兩個項目的架構是完全相同的 ， 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 。BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力
，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏
，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20% 。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。它不知道你的用戶是誰，自 2022 年 AI 工具普及以來，AI 理解他的意思後 ，但邏輯錯誤也多了 75% 。任何有經驗的程序員都知道 ，也是這個係列的最後一篇，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確 ，不是在"理解你要什麽" 。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。 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，但會計行業不僅沒有萎縮 ，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
，遇到報錯， 從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在，主要級別的問題多了 1.7 倍 這些數字很漂亮 。 數字背後的驅動力 ，GitHub（全球最大的代碼托管平台 ，需求變複雜 ，AI 可以"看到"全貌 ，也更難被機器替代
。訓練數據極其充足 。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ， 比如 ，但要做好 ，需要人來做 。而是因為底層邏輯相同 。恰好在 AI 的能力範圍之內。代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功 ，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱 。但內在邏輯有問題。她隻是用日常語言描述了她的需求，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。仍然需要深入的思考能力 。 上一篇 ，讓我們一起認真聊聊這個問題
。 編程語言不像人類語言那樣模糊
。軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17%
，讓 AI 來寫 ， 先來拆解"滿"在哪。不確定可不可行 ？讓 AI 先做一個粗糙版本出來
，因為懶得自己去代碼裏找具體位置 。而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑
， 但如果故事在這裏結束 ，AI 來實現 。結果很說明問題： 不過 ， 第一，但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了 ， 原型開發和快速驗證 。表現很好。接口定義 、前 Tesla AI 總監 ，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯。Signal Fire 的報告顯示
，一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能 ，AI 就幫她生成了可用的程序
。不是編程術語 。 但這裏有一個關鍵的轉變。結果容易驗證。 代碼能跑
，也是最大的一個問題—— AI 會取代我們嗎 ？ 下一篇
，寫代碼恰好就是。 知道了 AI 編程的優勢和局限後 ，但當項目增長到幾十個文件 、需要理解的部分永遠需要人。 第二 ， 性能優化 。直接全部接受。都需要有人審查 。 這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇 。就是三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一。 修 bug 和理解報錯
。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 。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，因為修改 B 文件時 ，你不需要背誦 使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。遇到報錯
？把錯誤信息直接複製給 AI
，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 ，會遇到什麽問題 Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%" 。 先看長期趨勢：整體需求在增長 。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、 以上三個問題疊加在一起 ，而不是對你業務的理解。決定不同功能之間怎麽配合 、 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。 先從一句話說起 。但實際測量的結果是——慢了 19% 。 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， 這聽起來像科幻 。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 ，擁抱指數級增長 ，我查了大量數據 ， 代碼審查 。超過 1.5 億開發者在上麵協作 。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。學會了怎麽和它一起工作 ， 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 ，迭代而非一次到位
、處理金額應該用整數（以"分"為單位計算） 。不是抽象的語法說明 。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%。答案可能會出乎你的意料 。 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 ，這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。 
參考資料
訂閱
"我該不該學編程
？"
問題二
：不理解你的業務需求
AI 代碼邏輯錯誤高出 75% AI 匹配最常見的代碼模式，會發生什麽。這可能是 AI 編程給我們最大的啟示 。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。但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。每種編程語言都像一本規則手冊 ，當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時 ，這簡直是完美的工作對象 。而是因為 AI 寫得又快又好 。AI 在訓練過程中見過的代碼模式， 仍然需要人做的
Part3：模式匹配器寫代碼
，讓我們慢慢拆解 。不是因為自己不會寫 ，
Part1：為什麽 AI 特別擅長寫代碼
把三個問題串起來
讀者可能會問的兩個問題
"程序員會不會失業？"
個人錨點
效率數據：到底快了多少？
Karpathy 的親身描述
下一篇預告
問題 表現 根源（回溯前文） 表麵能跑 ，但做的不是你想要的）。因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜
，考慮到用戶可能遇到的各種情況 、 
適合交給 AI 的
問題三 ：項目大了 ，調試和修改。
Part4 ：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽
for循環的寫法——AI 會替你寫 。結果是：
最有趣的一個實驗
問題一 ：表麵能跑 ，發現了很多有意思的東西
，一試便知
。不需要完美 ，在大多數場景下這沒問題 。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
，
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