AI编程时代来临，程序员的未来面临挑战！

定焦One（dingjiaoone）原创

作者 | 王璐

编辑 | 魏佳

现在，AI技术的浪潮正快速向程序员们袭来。

最近这两年，像ChatGPT、Midjourney这样的AI工具已经让很多文案工作者和插画师感到不安，而如今程序员们也开始体验到被AI取代的焦虑。

特别是最近，美国的AI独角兽公司Anthropic推出了新一代的Claude4系列模型，这让程序员们的压力又加大了。这个系列包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，最让人印象深刻的是，Claude Opus 4可以连续编写代码长达7小时，被誉为“全球首款无需人工修改就能生成高质量代码”的大模型。

从数据来看，AI编程工具的受欢迎程度正在不断上升。根据数据公司Xsignal奇异因子的最新统计，AI编程（AI研发工具）在30多个应用场景中，已经超越了AI搜索引擎和AI图像生成等热门工具，成为第三大热门选择。而在2024年6月至2025年4月期间，这些工具在社交媒体上的讨论热度也增长了45%。

与此同时，大型科技公司的动态也发出了微妙的信号。微软最近宣布将裁员6000人，涉及到工程和研发等核心技术岗位，这已经成为AI冲击的一个重要标志。

无论是AI编程工具的不断进步、用户使用数据的快速增长，还是大型科技公司频繁的调整，都让程序员们的担忧加剧。

那么，AI编程工具到底发展到什么程度了呢？它真的能完全替代程序员吗？这个问题在程序员的圈子里正不断发酵。

全球最强AI程序员是谁？

AI编程领域正迎来一场“百模大战”。

除了之前提到的Claude4，现在市场上的AI编程工具已经多得数不胜数，各大公司和初创团队都不愿意错过这一机会。

「定焦One」基于Xsignal奇异因子提供的期末声量值整理出了当前国内外热度较高的十大AI编程工具。虽然这些数据不能完全反映实际使用体验，但可以作为一个参考。

值得注意的是，Kimi-AI编程助手虽然期末声量值很高，但它实际上不是独立的产品，而是整合在Kimi应用中的一个模块。统计数据反映的是Kimi整体的声量，实际讨论度要低很多。

在国内，AI编程工具的热度主要由一些大公司主导，比如阿里的通义灵码、百度的文心快码和字节的Trae。

AI编程工具的崛起与挑战

这些工具的共同特点是，它们在将自然语言转换成代码、智能化功能上表现得相当优秀，比如自动补全和代码检测等。

而在国外，不论是大型企业还是初创团队，都推出了不少出色的产品。

像微软的GitHub Copilot，支持多种编程语言，还能与GitHub的代码库完美衔接；而由Anysphere团队开发的Cursor，迅速崛起，具备代码补全、生成、修复和理解等多种功能，已经成为了AI编程工具的明星。

从用户活跃度来看，3月份Cursor在全球范围内名列前茅，国内的Trae、通义灵码和文心快码也紧随其后。虽然GitHub Copilot没有公开活跃用户数据，但从行业内的反馈来看，它的表现也相当不错。

AI软件工程师覃相提到，不论是在国内还是国外，AI编程工具在降低门槛、提升生产力、推动创新和优化复杂系统等方面，给开发者带来了不少便利。

这些AI编程工具的发展大致可以分为三个阶段：从代码补全，到半自动编程，再到全自动编程。目前市场上大部分工具如Cursor和MarsCode，属于半自动编程，开发者需要对生成的代码进行审核和修改，这样既能保留人类的主导地位，又能显著提升工作效率，而全自动编程则主要面向新手用户。

那么，如何评估一个AI编程工具的能力呢？从业者的使用体验可以从技术和功能两个方面来衡量。

首先，AI编程工具的技术依赖于其背后的大模型。资深程序员陆通指出，AI编程的基本原理是大语言模型加上针对代码的特定优化训练。在国内，适合AI编程的大模型有DeepSeek和Qwen系列，而在国外则有Claude、Gemini和GPT-4，其中Claude系列因其在代码理解和长文本处理上的优越性能，被认为最适合AI编程。

其次，还要考虑它处理复杂开发流程的能力，比如是否能理解多个代码文件、修复bug、生成前端界面、根据UI图片生成代码，以及是否能自主调用工具和执行操作系统命令等。处理的流程越多越顺畅，说明这个AI编程工具的水平越高。Cursor就是一个很好的例子，它能独立完成从需求到功能开发的整个流程，被许多开发者视为得力助手。

随着AI编程工具的不断进步，程序员们既享受着提升效率带来的好处，又对可能被取代的风险感到担忧。那么，究竟哪类程序员会最先面临被替代的情况呢？

AI编程，取代初级程序员并非空穴来风

如果将AI编程工具的能力与程序员的水平进行对比，目前大部分工具已经达到甚至超越了初级程序员的水平，部分产品甚至具备中级程序员的能力。

从业者向「定焦One」介绍，程序员的岗位分工大致可以分为前端、后端、全栈和嵌入等方向，每个方向又分为初级、中级和高级，主要区别在于参与开发产品的深度和掌握的技术数量。

初级程序员通常负责开发简单的功能，比如系统的信息增删改查，其他能力要求不高；中级程序员则需要掌握大部分的代码技术原理，负责一些相对简单的功能开发，比如接口和数据库设计；而高级程序员则需要负责整个系统的技术选型、框架搭建和核心算法设计，并承担核心模块的开发，要求对各种技术原理有深入了解，同时具备大型项目的经验和团队沟通协调能力。

现在，很多AI编程工具不仅限于生成代码，还能覆盖思路框架整理、代码生成和界面优化等全流程，其能力范围已经超越初级程序员。陆通提到，许多不懂代码的产品经理借助AI编程工具成为独立开发者，还有一些高级程序员利用AI编程工具来替代人工工作，变成了自己的得力助手。

图源 / Unsplash

以开发一款心理测试应用为例，虽然这类应用体量不大，但开发难度却不容小觑。心理测试应用不仅要确保测试类型的多样性，还需兼顾用户隐私和数据安全，这就涉及到前后端开发、数据库管理、API接口等多个环节，初、中、高级程序员需要协作，而AI编程工具在这个过程中几乎都能介入，具体流程包括：

第一步：让AI推荐一些比较受欢迎的心理测试应用，比如MBTI、性格色彩测试、职业匹配测试；

第二步：生成心理测试应用所需的具体功能，比如登录、注册、测试题展示、答题和分享等。

AI编程工具：我们未来的编程小帮手?

接下来的步骤是，先用AI把确定的功能绘制成界面草图。

接着，AI会生成这些草图背后所需的代码。值得一提的是，不少AI编程工具还允许选择特定的技术框架来进行开发。

然后就可以运行这些代码，AI会帮助你调整和优化功能与界面，直到你满意为止。

其实从产品构想到功能实现，只要你能清晰地表达自己的需求，整个过程都可以用自然语言来完成，AI编程工具就能轻松搞定，极大地降低了开发的难度。

有很多程序员也表示，AI编程的能力越来越强，他们几乎每天都在使用这些工具。比如，陆通最常用的就是Cursor和通义灵码，他大多是通过给AI提示词来编程，而不是一行一行地敲代码。

覃也补充道，“Cursor在跨文件开发上效率非常高；通义灵码在中文处理和私有化部署上表现突出；而Claude 4则能够处理复杂任务，非常适合全栈开发。”

陆通还提到，使用AI编程工具开发应用，能节省将近一半的人力和时间。还有程序员表示，如果能熟练使用这些工具，工作效率甚至能提升30%-40%呢。

这种效率提升的背后，得益于AI编程语言与大模型之间的高度契合。陆通解释说，代码的关键词相对较少，而且编程语言的规范性与AI非常匹配。以Cursor为例，它不仅能生成复杂的代码，调试时也能自己解决错误，还支持对全局或部分代码进行灵活修改，陆通觉得它的能力已经超过了一些中级程序员。

不过，随着AI编程能力的飞速发展，难道就意味着所有程序员都要失业了吗？那企业又会如何选择呢？

编程能力的定义正在重新变化

一个不太乐观的现实是，AI编程工具的迅速发展，已经开始影响程序员的就业稳定性。

今年5月份，一条消息在行业内引发了不小的波动：5月13日，微软宣布将在全球范围内裁员6000名员工，其中程序员成为主要受影响群体。报道指出，微软华盛顿州被裁的2000人中，有41%是软件工程类岗位，甚至包括像TypeScript编译器核心开发者Ron Buckton这样的资深工程师。

虽然微软没有直接将裁员归因于AI的替代，但它对AI编程的投资显然传达了一种信号。CEO纳德拉曾提到，现阶段超过30%的代码是AI生成的，CTO斯科特也预测，到2030年，这个比例将超过95%。不仅微软，连竞争对手谷歌也透露，超过25%的新代码是由AI生成的。

尽管国内还没有大规模传出程序员被替代的消息，但从业者们已经感受到了一丝危机。陆通表示，AI编程工具的发展速度远超他的预期。

他回忆道，“在2023年时，我以为AI只是个辅助编程的工具，像通义灵码和Cursor这样的AI编程工具只能生成一部分代码。可到了2024年底，Cursor的agent模式和通义灵码的‘AI程序员’功能上线后，它们已经能够实现多代码文件的自主生成，自动读取项目文件、自动启动和运行代码等功能。”

他认为，AI编程工具在功能的全面性和工作效率上，已经能够与高级全栈开发程序员相媲美。

图源 / Unsplash

即便如此，许多程序员依然认为，AI目前更像是一位高效的助手，而不是完全能替代他们的存在。要想完全取代程序员这个职业，AI编程至少还有三个障碍需要克服。

首先，AI的理解能力还不够，难以准确“领会”复杂的需求。

虽然AI写代码的速度很快，但理解的能力还有待提高。陆通提到，他用AI编程工具修改前端代码时，往往需要多次调整提示词才能得到理想的效果，这也是所有AI工具的一个通病——对提示词的要求相对较高。一旦输入的逻辑有点模糊，结果就会偏离预期。

其次，AI无法替代完整的产品开发思维和团队协作的能力。

AI编程工具的局限性与未来程序员的转型

在软件开发这块，写代码只是其中的一部分。实际上，还需要进行产品需求的调研、工具的创新设计等。这些都是高级程序员必备的技能，而目前的AI编程工具其实还做不到这一点。

覃相提到，虽然AI编程工具已经从简单的“基础补全”功能进化到了“半自动化协作”，像Claude 4和Cursor这些先进的工具也在不断尝试实现“全自动编程”，但在架构设计和业务理解上，人类的作用依旧是不可替代的。

陆通也表示，假如业务流程不复杂，比如开发的产品是C端工具或SaaS类应用，这时候AI可以承担大部分任务，因为流程清晰且结构标准。但是一旦涉及到复杂的企业业务流程和算法，AI就没那么灵活了。它不仅难以像人一样深入了解一家公司，有时候还会出现过度分析和随意修改的情况，甚至频繁重构代码，这反而会影响项目的稳定性。

再者，AI编程的容错率也很低。

AI生成的文字或图片如果出现语法错误或画面问题，用户可能会忍受，但代码如果出错，轻则功能失效，重则可能引发安全事故。虽然AI编程工具已经能监控生成过程的自动化，但仍然存在“生成的代码看似完整，但并没有考虑到与操作系统或浏览器的兼容性”的问题。有位程序员就吐槽，有些AI生成的代码“看起来对”，可一运行就出问题。此外，AI生成的代码如果有安全漏洞，责任归属也很难明确，这在技术落地过程中仍是一个悬而未决的合规难题。

因此，想让AI真正取代程序员，不仅要面对技术上的挑战，还得跨越理解力、创造力和责任心等多重门槛。

AI编程不会让程序员一夜之间失业，但它正在改变这个职业的核心价值。未来的程序员，可能不再是单纯的“敲代码”，而是既懂得AI又明白业务的角色，承担起更高层次的责任。

*题图来源于Unsplash。