大家好,我是程序员老王。 年薪百万老码农,待过一线大厂创过业,带过团队,目前专注于一线技术。 分享程序员进阶路上的点滴,帮助大家提升认知,升职加薪。 kk从4个方面来探讨,为什么不必对人工智能过度恐惧: 1、AI的性能并没有呈指数级增长 2、如果我们对AI的性能不满意,可以对它重新编程 3、大部分情况下,AI自身重新编程几乎不可能发生 4、目前并不是训练 至少目前,AI的种种表现还未让其人类创造者后悔过。或者说他们认为如果AI真这么做了,我们可以更改它们的算法。 尽管大家对于AI有诸多的担忧,但不可否认的是它确实给生活创造了很多便利以及更多的可能性,这种体验,或许也是不可逆的。 今天先分享这些,老王后续会就这个话题再跟大家分享几点 大家好,我是程序员老王。 分享程序员进阶路上的点滴,帮助大家提升认知,升职加薪。 原文:https://kk.org/thetechnium/why-i-dont-worry-about-a-super-ai/
AI + 低代码,程序员的副驾还是替代者?如果你最近还在苦哈哈地写前端、调接口、搞表单,突然听到某领导一句话:“以后让业务自己拖拖拽拽就能上线功能”,你是不是瞬间心里一惊:“我这饭碗不会被拖没了吧?” 别慌,今天我们就一起来聊聊AI 辅助的低代码开发,到底是啥东西,能不能落地,它是程序员的副驾,还是终结者? 四、AI低代码能不能替代程序员?这个问题,其实我挺常被问的,我也认真想过。我的回答是:AI + 低代码不会干掉程序员,它会干掉“只会搬砖的程序员”。 因为真正有价值的程序员,不是那些拼命写 for 循环的人,而是:能看懂业务流程;懂得组件抽象;懂得建模和数据治理;懂得怎么对接 AI;你不会被替代,但你必须转型。五、下一代软件工程,会是什么样? 我认为未来的软件开发,会像是搭积木 + 聊天式开发:前端拖拖拽;后端逻辑自然语言生成;表单和权限 AI 自动配置;AI 自动部署、自动测试、自动优化;程序员更多变成了业务建模师、数据架构师、AI使用专家
眼看都要 2026 年了,关于替代的焦虑依然像幽灵一样在技术圈游荡。 但作为在这个行业摸爬滚打多年的老兵,我想给你泼一盆冷水,或者说,喂一颗定心丸:AI Agent 根本不是来革你命的,它是来逼你进化的。 AI Agent 会替代程序员吗? 如果你定义的程序员,只是那个等着产品经理把需求嚼碎了喂到嘴边,然后机械地翻译成代码的人,那不用等到 2026 年,现在就已经没有你的位置了。 但如果你定义的程序员,是那个理解技术底层逻辑,能驾驭复杂系统,能将模糊的业务目标转化为精确的技术架构,并且能驯服 AI 这个强大而不可控的野兽的人,那么恭喜你,你的黄金时代才刚刚开始! 所以,别再焦虑会不会被替代了,抓紧时间去学习怎么给这个超级大脑接上更灵敏的神经和更强壮的身体,才是正经事。 因为,能够驾驭下一代操作系统的人,永远是这个时代的稀缺资源。
那么一直摆在我们面前的问题:“AI大模型会取代程序员”吗? 看到一篇 Anthropic 公司调查的博客,基于 20 万条 Claude Code 内部使用记录,给我们展示了:在一家业内顶级的公司,当每人有一个“AI 助手”之后,程序员会被替代吗? 有一项来自 AI 研究非营利组织 METR 的近期工作表明,在高度熟悉的代码库上使用 AI 的经验丰富的开发人员往往高估了他们从 AI 那里获得的生产力提升。 早期的程序员离机器更近——手动管理内存、用汇编语言编写代码,甚至切换物理开关输入指令。随着时间推移,出现了更高层次、更易读的语言,自动处理复杂的低层操作。 我们比较了 6 个月前(粉色)与现在(紫色)的分布。y 轴按 2025 年 2 月的频率排序。 从使用数据估计的整体任务频率分布大致与自报告的任务频率分布一致。
第6条:使用解包替代索引 Item 6: Prefer Multiple Assignment Unpacking Over Indexing Python内置的tuple可以创建不变的、有序序列。 可以用解包替代索引方式取tuple中的值。
有人看到这里会说:那程序员不是完了吗? 其实,这是我见过的最大的认知误区。 你会发现,真正"完了"的,从来不是程序员这个岗位本身。 是那些以为"把代码写完"就是自己全部价值的人。 我刚开始接触AI编程的时候,也以为AI只是个"代码补全工具"。 让它写,它写。让它改,它改。 我就是那个"让AI干什么"的人,我觉得我在"使用AI"。 它在告诉我们:AI越强,它越需要你真的懂。 数百个子智能体可以并行执行任务。 但谁来定义任务的边界?谁来判断方向对不对?谁来整合最后的结果? 那个人,就是不会被替代的人。 你会发现,AI正在以光速拉开"懂AI"和"不懂AI"之间的距离。 而且这个距离,比你以为的快得多。 2026年,AI编程已经不是趋势了。 它就是现实。 这才是"AI程序员"真正的价值所在。 不是写更多代码。 是看懂更多代码,做更少但更正确的决策。 今天AI圈的核心,从来都不是那台机器有多强。 而是坐在机器前面的那个人,有没有进化。
很多小微型应用程序也需要一些数据处理和计算能力,如果集成一个数据库就显得太沉重了,小巧轻量的 SQLite 是个不错的选择,因而被广泛应用。 不过,SQLite 也有些不方便的地方。SQLite 对外部数据文件及其它数据源的支持力度比较弱又很繁琐;它本身没有存储过程,需要用主程序配合来实现流程,这会导致经常和主程序交换数据(流程走向依赖于数据),效率低且代码麻烦;复杂些的运算用 SQL 也很难写,开发效率较低。
论文阅读原则:在大模型生成代码领域,具有代表性的奠定论文能说清楚最新前沿情况的最新论文1.1 国外研究现状“AI 助手”与程序员并肩工作的想法存在于我们的想象几十年了,它催生了来自编程语言Ferdowsifard 开发能够协助程序员甚至独立生成程序的系统可以使编程更具生产力和可访问性,但迄今为止,将AI创新纳入其中已经证明是具有挑战性的。 程序员在实际的开发过程中,不太可能让模型提供 1000 个程序的排序结果,然后让程序员选择,程序员阅读这些程序就要耗费不少时间,这种模式的实际研发效率比较低。 从模型的原理、现状看,大模型在短时间内取代程序员并不现实,任重道远。 在可预见的未来,AI 仍然只能扮演辅助编程的角色。模型参数规模越大,越有利于提高程序生成的准确率,但是,这种大力出奇迹的方法,需要耗费的计算成本也较高。
富贵研究所|你以为 AI 在替代软件。其实,AI 在替代会用软件的人。 ---一句话清出 1.3T 真正被重写的,不是工具,而是白领工作的底层逻辑。 文 / 富贵研究所 大贵前两天差点把电脑砸了。 很多人看到这里,会惊叹 AI 已经这么强了。 但大富听完以后,真正后背发凉的,不是 1.3T。 而是另一件事: AI 也许不是在替代软件。 AI 是在替代那些靠“会用软件”吃饭的人。 这意味着,未来最先被冲击的,不一定是程序员,不一定是设计师,不一定是咨询顾问。 而是那些长期靠“熟练操作软件”建立优势的人。 这群人以前是办公室里的中坚力量。 以后,他们会成为第一批感受到寒意的人。 所以,明天最先失去价值的,不一定是不会 AI 的人。 而很可能是那些一直以为: “我比你更会用软件,所以我更重要。” 这个时代,正在把这句话一点点改成: “我比你更会定义目标、划定边界、组织 AI 交付结果,所以我才更重要。” 这才是明天的软件。 也是明天职场最残酷的真相。
这些职业或依赖人类肉身的不可替代性,或需要道德判断与心灵感情相关,反正不是任何东西都有感情的,这点AI不懂。 英伟达CEO黄仁勋的观点被反复引用:“AI不会取代你,但会用AI的人将取代不会用AI的人”,而高管的核心能力正是驾驭AI的战略判断力。 ▌5. 正如知乎用户“夏茉说职场”所言,专利纠纷中,资深律师对商业潜规则的理解,是AI标准化分析的盲区。 ▌6. 更关键的是,厨师能根据食客口味临时调整调料,这种“千人千味”的灵活性无可替代。 ▌8. 汽车修理师 车辆异响可能源于螺丝松动,也可能是变速箱故障,AI故障库难以覆盖所有“奇葩”情况。 公务员 AI可处理审批流程,但政策制定需考虑社会公平、文化传统等非量化因素。正如知乎用户“查讯纤”所言:“公务员是人类社会的管理者,若被AI替代,相当于人类服从机器统治,这在伦理上不可接受”。
数据库很多时候被当做应用程序的本地存储,用来替换更早之前,程序员需要自己维护的本地文件存储。研发要自己确定整个机器的内存分配,当然也是因为那时候单机的内存很小。
无论人工智能如何发展,大语言模型如何演化,都不可能完全替代程序员,反而可能会提供更多的程序员岗位。因为生成式人工智能非常擅长处理单调乏味和发现错误,但没有太多深度的思考。 程序员的专业知识和沟通直觉始终无法替代。 1、程序员的大部分工作都是规划时间节点、沟通交流、进度反馈,揣摩用户意图、思考如何解决线上故障,写代码的时间可能不到1/10,人工智能顶多就是替代这1/10的部分,而且正确率不一定能赶上普通程序员。 6、如果大规模地使用人工智能,出现违法行为,如何承担刑事责任,开发大模型的人,还是使用大模型的人,立法尚不完善,人工智能的发展仍然需要时间。 拜托,他们不是程序员,被替代跟程序员没有关系。 9、人本身具备一定的流动性,而技术大概率会一直控制在人类手中,但是每个组织、国家都有自己的打算,比如chat GPT在国内并不可用。
奇妙清单(Wunderlist)是一款清单应用,受到很多人的喜爱,但从 2020 年 5 月 6 日起,它就永远停止了。它的网站鼓励现有用户下载并使用“微软待办”来代替它。 从这些年来我们发表的许多精彩文章中,我整理了一系列奇妙清单的开源替代方案,从简单的任务管理和待办事项清单到复杂的笔记记录和流程管理,这些列表工具可能会满足你的需求。 OpenTasks 与其他替代品最大的不同之处在于它在应用的主屏幕上使用了选项卡。这些选项卡可以让你快速看到到期的任务、即将开始的任务、按优先级排序的任务,以及按当前完成进度排序的任务。
程序员的 AI 暴露度高达 75%,在所有职业中排名第一。 看到这个数据的时候,我的第一反应是:完了,这不就是在说我们自己吗? 但当我把 Anthropic 这篇报告从头到尾读完,发现事情没那么简单。 一、AI 暴露度最高的 10 个职业 先看最直观的数据。 按 observed exposure 排名,前三是: 1. 计算机程序员 — 75% 2. 但不招了是无声的,你甚至不知道自己被什么替代了。 四、下一代该怎么培养? 看完这些数据,我一直在想一个问题:如果我有孩子,现在该怎么引导他的学习方向? 数据给了一些启示。 AI 替代的是什么? 程序员的 AI 暴露度 75%,编程依然有用,但只会写代码的含金量在快速缩水。 那什么在升值? • 提出好问题的能力。AI 能回答问题,但不能提出问题。知道该问什么,比知道怎么答更重要。 说得直白一点:问题的关键从学什么不会被替代变成了怎么学才能和 AI 互补。
关于程序员的6大谎言。是你的真实写照吗? 小场:这个我做不到。 内心OS:辣鸡,这个我上午就能做完,但是我现在不知道该怎么做,也不想做,关键我怕你要开始变态地不停改想法。 ?
截至2025年7月,AI助手(如 ChatGPT、DeepSeek、Perplexity AI 等)在信息获取环节的渗透率持续攀升。 比如,点击了百度的AI搜索功能后,它确实能够根据现在的网页信息,集成进一些图文、视频等信息出来然后展示:像图文暂时这一块,夸克、Bing搜索等,在AI爆火的初期,早就已经接入进来。 2.以百度为例:AI 搜索的实践与困境“已经好久没有用过百度搜索了”,这句话折射出当下许多用户的体验: AI 功能走马观花 百度在网页入口中嵌入了 AI 搜索功能,能够集成图文、视频等信息、直接展示相关内容 3.AI 能否真正“取代”传统搜索?现在很多人都在用 AI 助手来找答案,但它其实还有不少明显的短板。首先是数据的准确性和可靠性问题。 当然,目前AI还是会存在用户等隐私问题,因为他们会收集你的问题数据然后进行训练。总的来说,这些问题都说明了,AI 助手和传统搜索引擎之间,各有优缺点。
AI 替代的不是架构师。AI 替代的是架构师工作中那些重复的、可模板化的部分——写设计文档、画架构图、逐条对照 Checklist 做评审。 ECS 替代了自建机房,SLB 替代了 F5,RDS 替代了自建 MySQL,弹性伸缩让扩容从"提工单等两周"变成"自动触发三分钟生效"。 那一波转型,不上云的架构师后来在哪? 第 5、6 篇覆盖。 Iterate & Scale。部署验证、渐进推广、用数据持续优化。第 6、7 篇覆盖。 你主导过 AI 项目吗?做过模型选型和 Token 预估吗?如果还没,第 5、6 篇是核心——从 Dify 原型验证到多 Agent 拆分决策。 如果已经做过了,第 6 篇的拆分三条件、高可用验证实验可以拿来对照自己的项目。 组织推动。你的团队或公司在用 AI 吗?在推规范吗?
ChatGPT大杀特杀以后,最常问的问题之一就是能不能替代搜索引擎。最初我的回答是“不能”,现在我的回答同样是“不能”。 回答相同,但问题不同。 进入ChatGPT时代以后,大家都很焦虑,连医生、律师等等一大票光鲜亮丽的高端职业,忽然发现居然也面临着被AI替代的职业焦虑。不过,因为存在第二个原因,至少现在这些职业已经从死刑转成了死缓。 最后,回到最开始的问题,为什么我认为现阶段大模型还无法替代搜索引擎?因为大模型存在幻觉问题。
在过去两个月的AI编程训练营中,我遇到了一个特殊的群体:投资人。虽然人数不多,只有2位,但他们的学习动机让我很感兴趣。在AI成为全球投资唯一关键词的当下,这些专业投资人为什么要亲自学习AI编程? 下面是我们的对话: Shadow:听说您是某知名VC的投资经理,主要关注AI赛道投资。是什么促使您亲自来学AI编程的? 太过依赖AI只会让自己变笨,被取代的可能性更高。我可不想成为只懂点击AI生成报告的人。 你想想,如果我只会用现成的AI工具做research,那我和一个刚入行的实习生有什么区别? 而且现在AI工具发展这么快,今天你依赖的工具,可能明天就被更先进的工具替代了。但如果你掌握了AI编程的底层能力,你就能根据自己的需求定制化地解决问题,这种能力是不会被轻易替代的。 Shadow:对于想要学习AI编程的同行,您有什么建议? 投资人:我觉得最重要的是要有合理的期待。我们投资人学AI编程,不是为了转行做程序员,而是为了提升获取信息的能力。
会取代身为程序员的你我吗?我的答案是:大模型会替代程序员,但不会替代你我。什么是"程序员"? 但请深思:全球顶尖企业投入数百亿美元训练大模型、推广大模型,真的是为了替代你、替代我吗?回过头来想想,程序员就等同于你、等同于我,或者等同于所有用代码工作的人吗?程序员不是我,也不是你。 我就是我,你就是你,"程序员"不过是我们身上众多标签中的一个,代表着我们拥有某种编程技能。一个人可以拥有无数标签,程序员只是其中之一。 标签的本质我认为,大模型替代的是"程序员"这个标签,本质上是技能的替代,而非对某个具体的人的替代。过去的程序员使用各种编程语言的语法和技巧进行开发,未来则是大模型来运用这些技能。 如果一个人身上只有"程序员"这一个标签,那么当这个标签被大模型取代后,他的处境恐怕不容乐观。如何应对?那么,应该如何应对标签被替代的挑战?答案是:为自己贴上更符合时代发展的新标签。