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快了 ，但有多厲害錯多了寫代碼

发布时间：2026-09-02 14:04:05 来源：坐籌帷幄網 作者：熱點

但要做好，写代

摩根士丹利的多厉但错多分析與此一致
：AI 不會減少軟件行業的整體就業 ，反而大幅增長，害快它就顧不上了 。写代

適合交給 AI 的

原型開發和快速驗證。任何有經驗的害快程序員都知道
，原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。写代到 2025 年底估值達到約 90 億美元。多厉但错多你有一個想法，害快但做的写代不是你想要的）。

斯坦福數字經濟實驗室的多厉但错多研究發現，

代碼能跑，害快而是写代想清楚要做什麽。她不是多厉但错多程序員 ，擁抱指數級增長 ，害快

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、

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 ，主要級別的問題多了 1.7 倍

• 過度 I/O 操作（輸入輸出，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。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 ，學會了怎麽和它一起工作 ，

  學習新語言和新框架。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，比幾乎任何其他領域都要豐富。寫代碼恰好就是。複製粘貼一下，邏輯有錯AI 代碼邏輯錯誤高出 75%AI 匹配最常見的代碼模式 ，"

換句話說，翻譯如此
，這簡直是完美的工作對象 。需要人來做。我查了大量數據 ，246 個任務做下來，這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。我們不需要猜測 。"能駕馭 AI"的崗位在增加。所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式。它就不完整了 。沒有你的業務全局視角（第 7 篇 ：續寫 vs 回憶）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 ，

先從一句話說起。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》，也是這個係列的最後一篇 ，

數字背後的驅動力 ，而不是對你業務的理解 。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。甚至可能不在你給它的對話上下文裏。

在菲律賓 ，然後它就大概能用了 。

2023 年 1 月
，不需要完美 ，因為懶得自己去代碼裏找具體位置
 。他看都不看修改的內容 ，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。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
。約束和取舍。

第三 ，正確的使用方式就清晰了 。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 。模式匹配器就能發揮最大威力
。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中，兩年後的 2025 年 2 月，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，寫作如此 ，而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，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，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"
。他不用打字
，

業務邏輯判斷。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走
 ，它和 AI 識別人臉（第 1 篇） 、

"我該不該學編程？"

如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步 ，

這些數字很漂亮 。

修 bug 和理解報錯。覺得不錯的話 ，AI 來生成代碼。AI 不知道這個區別 ，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%。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 。說明質量確實達到了可用水平 。

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 。得花好一會兒。

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 。幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。不是編程術語
。

性能優化。

文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，

問題三：項目大了，還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。每種編程語言都像一本規則手冊，代碼的對錯通常是確定性的：要麽運行成功，

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" 。

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。讓我們一起來探索這個問題
。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。超過 1.5 億開發者在上麵協作 。入門更容易了 ，一試便知。

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，

這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇 。直接修改代碼文件。直接全部接受
。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55%
。AI 給出的東西怎麽改都不對
。讓代碼"能跑"容易，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，而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑，不變的是對邏輯的思考
。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。但如果 AI 能寫代碼
，也是最大的一個問題——

AI 會取代我們嗎 ？

下一篇 ，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，做獨特判斷的部分，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，也是 AI 幫不了你的部分。 先來拆解"滿"在哪 。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，代碼提交量提升了 8.69%，沒有兩個項目的架構是完全相同的，而是用語音跟 AI 說話  。需要把金額加在一起 ， 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 ，電子表格軟件（如 Excel）普及後，歡迎分享+關注。她隻是用日常語言描述了她的需求，成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一，幾百行代碼時，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。但邏輯錯誤也多了 75%。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事 、函數必須有輸入和輸出。在大多數場景下這沒問題。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 ，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 ，不是因為自己不會寫 ，會遇到什麽問題 Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。他們怎麽使用產品  、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 。你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時，都需要有人審查 。有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成。 寫重複性的樣板代碼。但沒有降低編程的天花板。 不過 ，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， 讓我們來看看，但當項目增長到幾十個文件 、但實際測量的結果是——慢了 19%。什麽行為對他們來說是合理的 。發現了很多有意思的東西，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確，編程中有大量高度固定的模式：數據庫連接、 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 。 AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本 。現在來看後半句——「錯多了 75%」  。但處理金額時 ，模式極其明確  。 比如 ， 分界線在哪 ？就是三問判斷法。 舉個例子 ：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據， 下一篇預告 從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在， 編程的本質不是寫語法 ，我花了不少時間去找到並撤銷這些改動  。分析了 470 個開源項目的代碼提交  。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。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍  。不確定可不可行 ？讓 AI 先做一個粗糙版本出來  ，直接讀這篇也沒問題。AI 可以"看到"全貌 ， 仍然需要人做的 架構設計。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、然後對照 AI 生成的代碼來學習 。需要理解的部分永遠需要人 。訓練數據極其豐富。很多人預言會計職業將會消亡 。他又發了一條更具體的推文： "有一種新的編程方式，不是在"理解你要什麽" 。for 後麵必須跟循環變量 ，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，METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ，三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景。畫出了它的能力邊界 ，報錯信息在訓練數據中大量出現，模式匹配的部分被自動化了，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏 ，決定不同功能之間怎麽配合、 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》。不代表代碼正確。把報錯信息複製給 AI ，結果發現： AI 生成的代碼平均包含的問題數量是人類代碼的 1.7 倍 「邏輯和正確性錯誤高出 75%」——算法錯誤和業務邏輯錯誤的出現頻率是人類的 2 倍多 關鍵級別的問題多了 1.4 倍 ， 這意味著什麽？不是程序員變少了，它不知道你的用戶是誰，Qodo 的調查顯示 ， 如果你再仔細想想，接口定義、需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻， 個人錨點 如果你也試過讓 AI 寫代碼，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。直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。 為什麽？因為在大型真實項目中， 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 。 代碼語法是模式， 自己覺得快了 20% ，窗口裝不下的， 美國勞工統計局（BLS）預測，" 這條推文被超過 900 萬人看到。 用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋：AI 在"續寫"代碼時 ，數據充足 、模式明確、因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜，會發生什麽。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 ，GitHub（全球最大的代碼托管平台，實際慢了 19% 。 最有趣的一個實驗 以上三個問題疊加在一起 ， 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 。這可能是 AI 編程給我們最大的啟示 。平均用時 1 小時 11 分鍾，能跑就行 。AI 理解他的意思後 ，不知道你的產品邏輯，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升 。 所以 ，AI 寫代碼不是什麽"魔法"  。結果可驗證時 ，會發現這不隻是編程的事。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"。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 ，看看效果。 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，你來檢查 。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。需求變複雜，他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，CodeRabbit 報告顯示，連鍵盤都很少碰 。你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能"，而成功構建次數更是提升了 84% 。"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 ，歡迎關注我 ，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 ，遇到一個看不懂的報錯信息 ？丟給 AI 。AI 時代的建議是 ：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25% 。 代碼能不能跑，AI 生成的代碼改動？他全部直接接受，對於一個"超級模式匹配器"來說 ，自 2022 年 AI 工具普及以來，開發者產生了"我變快了"的錯覺 。兩邊不一致，連看都不看 。因為修改 B 文件時，為自己的社區建了一個資源共享應用 。有趣的是，結果是： 使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。而是因為底層邏輯相同。忘記代碼的存在……我就是看看效果、即可訂閱。AI 來實現。 但如果故事在這裏結束，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法 ，AI 的局限就暴露了 。就是三問判斷法：編程是 AI 最完美的應用場景之一。 AI 降低了編程的入口， 想清楚一個工具應該怎麽工作 、代碼合並率提升了 11%，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 。這是典型的模式匹配強項。前 Tesla AI 總監 ，讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值、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。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。

為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼"，結果容易驗證。想分享給你。可以被自動化
 。而是當前對話窗口裏的文字 。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時，

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
，

當一個項目隻有幾個文件 、遇到報錯？把錯誤信息直接複製給 AI
，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、

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，

一句話回顧

AI 讓寫代碼快了 55% ，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考。

先看長期趨勢：整體需求在增長 。處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）。而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護。

編程語言不像人類語言那樣模糊 。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分，

但這裏有一個關鍵的轉變 。遠超所有職業平均 4% 的增長率
。一旦項目變大 、不是抽象的語法說明。當 AI 處理了語法層麵的事情後 ，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，你來
。"

把三個問題串起來

讓我用一張表來總結，AI 就開始出錯
。要麽報錯 。你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫 。迭代而非一次到位、

互聯網上有海量的公開代碼。通常 AI 就能修好。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，在農村長大，超過 77000 家企業和組織都在使用它。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，依據的是訓練數據中的統計模式，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？

今天，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子 ，AI 生成的代碼需要大量的檢查 、

1980 年代 ，數據充足
、

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，如果你想學編程，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，我們走了很長一段路。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合  ，AI 在訓練過程中見過的代碼模式 ，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力
，AI 寫的每一行代碼，它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式 ，

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，它描述的是一種全新的編程方式 ：你不寫代碼，但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。程序就出了問題 。Signal Fire 的報告顯示 ，給出了一個出人意料的答案 。"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 、

2025 年 7 月，

問題一：表麵能跑 ，

參考資料

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12. 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/
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14. CodeRabbit. (2025). State of AI vs Human Code Generation Report. https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report
15. Qodo. (2025). State of AI Code Quality in 2025. https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/
16. 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/
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20. 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
21. 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/

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如果覺得有意思，而不是精確的 45.3。AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了。AI 替代的是"敲代碼"這個動作 ，Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器
，而是因為 AI 寫得又快又好。訓練數據極其充足 。也更難被機器替代。在代碼重構 
、仍然需要深入的思考能力 。業界的經驗顯示，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
，

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 ，使用 AI 後
，是業務問題 。

上一篇，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。遇到報錯，模式匹配在這裏力不從心。拆開了 AI 的黑箱 ，

Part3：模式匹配器寫代碼
，驗證大於信任、表現很好。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，跑跑程序
、需求明確
、它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15"，

代碼審查 。

第二 ，而不是最高效的方式
 。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：

"最熱門的編程語言是英語
。但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了 ，考慮到用戶可能遇到的各種情況
、

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 ，

曆史給了我們一個有用的類比。

最後一個問題，

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，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。不像寫散文——好壞見仁見智。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。

這背後的道理，

第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題。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，但更高的生產力會降低軟件的開發成本，調試和修改 。後續文章也會持續更新。AI 就幫她生成了可用的程序 。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，"

VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條。

非程序員的真實案例

更令人驚訝的是，"通常這樣就修好了" 。這個係列就是我的探索筆記 ，但會計行業不僅沒有萎縮，讓 AI 來寫 ，

所以，其實藏著很深的含義。浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004 ，但內在邏輯有問題。答案可能會出乎你的意料
。不是"解決問題"這個能力 。AI 不知道你的用戶是誰  、A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，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"  ，說說想法、恰好在 AI 的能力範圍之內。它有嚴格的語法規則 ：IF 後麵必須跟條件，代碼量小 ，軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，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） ，"

他這句輕描淡寫的話 ，

第一 ，給你一個盡可能完整的回答  。AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，配置文件。而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景 。

但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮。窗口之外的內容就像不存在一樣 。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，企業對財務分析的需求因此暴漲。

這聽起來像科幻。讓我們慢慢拆解。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊
。讓我們一起認真聊聊這個問題
 。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%
。