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價(jià)值歸零!Django創(chuàng)始人警告:30歲程序員受AI沖擊最大

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夢(mèng)晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

一個(gè)寫了25年代碼的人,在AI時(shí)代突然發(fā)現(xiàn),自己估不準(zhǔn)項(xiàng)目要多久了。

大佬Simon Willison,20年前就成為10x工程師的Django聯(lián)合創(chuàng)始人公開承認(rèn),自己完全失去了估算項(xiàng)目時(shí)間的能力。

以前看一個(gè)項(xiàng)目,腦子里秒出判斷,這活兒得干兩周,不值得。現(xiàn)在臟活累活A(yù)I全包,可能20分鐘搞定了。
我的超能力是快速做原型,現(xiàn)在任何人都能做到了。

25年的職業(yè)經(jīng)驗(yàn),一夜歸零。



一切都始于2025年11月,AI寫代碼的能力悄悄跨過了一條線,從“大部分能用但你得盯著”變成了“幾乎每次都對(duì)”。

聽起來(lái)差別不大,但這條線一過,所有規(guī)則都變了。

在Lenny’s Podcast節(jié)目上,Simon給出這樣的判斷:

工作3-8年的中階工程師受到的沖擊是最大的。

拐點(diǎn):寫代碼徹底和過去幾十年不一樣了

這一切變化來(lái)得比所有人預(yù)期的都要快。

2025年一整年,Anthropic和OpenAI都在瘋狂加碼代碼能力訓(xùn)練,GPT 5.1和Claude Opus 4.5先后發(fā)布。

單看參數(shù)和跑分,這兩個(gè)模型只是比上一代好了一點(diǎn)點(diǎn)。但就是這“一點(diǎn)點(diǎn)”,踩過了那條關(guān)鍵的線。



之前AI寫的代碼,十次有七八次能跑,但剩下兩三次會(huì)埋雷。你必須逐行審查,像個(gè)人肉debug機(jī)器一樣盯著它。

11月之后,畫風(fēng)突變。它寫的代碼,幾乎每次都能按你的要求跑起來(lái)。

Simon自己的體感是這樣的:現(xiàn)在一天能產(chǎn)出1萬(wàn)行代碼,而且大部分都能用。

一個(gè)純碳基中高級(jí)工程師,正常節(jié)奏下,一天能寫200到300行高質(zhì)量代碼就算高產(chǎn)了。AI直接把這個(gè)數(shù)字拉高了三四十倍。



代碼是你能交給AI的所有任務(wù)里,最容易驗(yàn)證對(duì)錯(cuò)的那種。要么跑得通,要么跑不通。

但如果AI幫你寫了一篇文章,幫你準(zhǔn)備了一份法律文件,你要判斷它到底做得好不好難度大得多。

所以AI先沖擊的是我們軟件工程師,它先來(lái)找我們了。

這種變化很快就會(huì)傳染到其他行業(yè),Simon提到一個(gè)數(shù)據(jù):美國(guó)律師行業(yè)因?yàn)锳I幻覺搞砸案子的記錄,已經(jīng)累積到1228起了。

律師很難看出AI在胡編,但程序員至少還能跑一下代碼。



△他說完已經(jīng)1248例了

“可驗(yàn)證性”反而成了程序員的最大優(yōu)勢(shì)。

效率爆炸帶來(lái)的變化不只是寫得快了Simon,分享了他現(xiàn)在的工作方式:想做一個(gè)功能,他會(huì)讓AI同時(shí)打三個(gè)不同方案的原型,然后挑最好的那個(gè)。

一個(gè)UI原型現(xiàn)在是免費(fèi)的。ChatGPT和Claude能幫你生成任何你描述的界面。你就應(yīng)該這么干。

以前做一個(gè)原型要一兩天,現(xiàn)在三個(gè)小時(shí)能出三套完全不同的方案。試錯(cuò)成本從”想清楚再動(dòng)手”變成了”先全做出來(lái)再說”。

效率的量變正在引發(fā)質(zhì)變。當(dāng)寫代碼本身不再是瓶頸,真正稀缺的東西就變了,整個(gè)程序員群體的職業(yè)分層正在被重新洗牌。

職業(yè)洗牌:中階工程師正在成為受沖擊最大的群體

程序員不再按技術(shù)棧劃分,不按擅長(zhǎng)的語(yǔ)言劃分,按你在職業(yè)階梯上站的位置劃分。

ThoughtWorks,全球最大的IT咨詢公司之一,2月搞了一場(chǎng)閉門會(huì)。

一群來(lái)自不同公司的工程VP關(guān)起門來(lái)聊了一個(gè)問題:AI到底在怎樣重塑工程師隊(duì)伍?

結(jié)論出來(lái),圈子里炸了鍋。



他們發(fā)現(xiàn),AI對(duì)工程師的影響不是一刀切,而是切出了三層完全不同的命運(yùn)。

資深工程師,直接起飛。二十年積累的架構(gòu)直覺、系統(tǒng)設(shè)計(jì)嗅覺,被AI放大了好幾倍。他們知道該問什么問題,AI幫他們秒出答案。

新人工程師,門檻打到地板了。以前入行最痛苦的那些事,讀陌生代碼庫(kù)、搞懂復(fù)雜的構(gòu)建流程、理解公司內(nèi)部的技術(shù)債,AI幾乎一把梭哈全解決了。

最難受的就是中間那層,干了三到八年,還沒夠到資深的門檻,但也不是新手了。

這群人正好卡在AI沖擊波的正中央,因?yàn)橹须A工程師最核心的價(jià)值,就是“能寫靠譜的代碼”,而這恰恰是AI現(xiàn)在最擅長(zhǎng)干的事。

上卷不過資深工程師的架構(gòu)能力,下卷不過新人+AI的性價(jià)比。

他甚至給出了一個(gè)非常激進(jìn)的預(yù)測(cè):到2026年底,50%的工程師會(huì)有95%的代碼由AI生成。

不是2030年,不是“未來(lái)某天”,是今年年底。距離現(xiàn)在,只剩八個(gè)月。



“會(huì)寫代碼”這件事本身,正在從核心競(jìng)爭(zhēng)力變成基本功。就像打字速度在90年代很值錢,現(xiàn)在誰(shuí)還會(huì)把“打字快”寫進(jìn)簡(jiǎn)歷?

能力模型正在重構(gòu),代碼能力的權(quán)重在急速下降,取而代之的是另外三樣?xùn)|西:

  • 架構(gòu)設(shè)計(jì)能力,你能不能把一個(gè)模糊的需求拆成AI能執(zhí)行的清晰任務(wù)?
  • 需求判斷能力,面對(duì)AI給出的三套方案,你能不能秒判哪個(gè)靠譜?
  • 質(zhì)量把控能力,AI寫的代碼跑是能跑,但你能不能看出那些藏在正確結(jié)果背后的隱患?

Simon在訪談里反復(fù)強(qiáng)調(diào)一個(gè)詞:agency,主體性

現(xiàn)在一切都在飛速變化。唯一通用的能力就是跟上變化本身。
在所有關(guān)于“如何在AI時(shí)代做得出色”的討論里,出現(xiàn)頻率最高的詞就是agency——主體性。
我認(rèn)為AI永遠(yuǎn)不可能擁有真正的主體性,因?yàn)樗鼪]有人的動(dòng)機(jī)。所以,投資你自己的主體性,投資如何用這些技術(shù)讓自己變得更強(qiáng)、去做以前做不到的事。

職業(yè)分層在重塑,個(gè)人能力在重構(gòu)。

但變化不止于此,當(dāng)半數(shù)工程師的代碼都由AI生成,整個(gè)軟件行業(yè)的生產(chǎn)模式也在被連根拔起。

未來(lái)是黑燈Token工廠和智能體工程師的世界

Simon認(rèn)為,現(xiàn)在行業(yè)里已經(jīng)有了兩個(gè)相反的展方向:Vibe Coding和Agentic Engineering。

Vibe Coding就是非專業(yè)人士也能靠AI做出能用的小工具,適合個(gè)人項(xiàng)目或者原型驗(yàn)證,反正出問題只有自己倒霉。

它的反面是Agentic Engineering,則是專業(yè)工程師用AI Agent來(lái)做生產(chǎn)級(jí)的代碼,核心是把控質(zhì)量和架構(gòu),出了問題要負(fù)責(zé)任的。

Vibe Coding最好的例子就是OpenClaw,這個(gè)開源個(gè)人AI助理項(xiàng)目的一行代碼是2025年11月25號(hào)寫的,到今年2月的時(shí)候,幾十萬(wàn)用戶自己折騰著裝上了。

三個(gè)半月,傳統(tǒng)軟件公司可能連需求評(píng)審會(huì)都沒開完。

到現(xiàn)在OpenClaw已不止是一個(gè)產(chǎn)品,而是一個(gè)品類。

Simon認(rèn)為,做出自己的類Claw智能體就是今天的新“Hello World”。



但有些公司已經(jīng)走得更遠(yuǎn)了,StrongDM正在測(cè)試的黑燈工廠模式:沒人寫代碼,也沒人讀代碼,全靠AI Agent和完善的質(zhì)量保障體系來(lái)輸出生產(chǎn)級(jí)代碼。

以前制造業(yè)說的“關(guān)燈工廠”,居然在軟件行業(yè)落地了。



軟件開發(fā)這個(gè)行業(yè),寫代碼的能力在貶值,但定義“該寫什么代碼”和“怎么保證寫對(duì)了”的能力,正在成為新的硬通貨。

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