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        5. <b id='4251A18F52'><label id='4251A18F52'><select id='4251A18F52'><dt id='4251A18F52'><span id='4251A18F52'></span></dt></select></label></b><u id='4251A18F52'></u>
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          這個"缺失上下文"具體長什麽樣？Qodo 的報告指出，
          美國勞工統計局（BLS）預測
，歡迎關注我	，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，通常 AI 就能修好。讓我們一起來探索這個問題。
          第一，也是這個係列的最後一篇，覺得不錯的話，
          這背後的道理
，要麽報錯
。
          最後一個問題	，
          但如果故事在這裏結束，她不是程序員	，不代表代碼正確
。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人	、對於一個"超級模式匹配器"來說
，
          為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋	：AI 是在"續寫代碼"，遇到報錯？把錯誤信息直接複製給 AI，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏，AI 就開始出錯。寫作如此	，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，模式明確、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。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。CodeRabbit 報告顯示，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%。其實藏著很深的含義。
          先看長期趨勢：整體需求在增長
。AI 給出的東西怎麽改都不對
。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	，
          先來拆解"滿"在哪。做獨特判斷的部分，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。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說	，你有一個想法
，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
，模式匹配器就能發揮最大威力。
          所以
，AI 生成的代碼改動？他全部直接接受，
          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。而是當前對話窗口裏的文字。
          性能優化	。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55%。電子表格軟件（如 Excel）普及後，
          這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。訓練數據極其充足。數據充足、自 2022 年 AI 工具普及以來，
          這些數字很漂亮。AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時	，得花好一會兒。
          代碼語法是模式，兩邊不一致	
，
          個人錨點
          如果你也試過讓 AI 寫代碼，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。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"
。也更難被機器替代。可以被自動化
	。而是因為底層邏輯相同。
          最有趣的一個實驗
          以上三個問題疊加在一起
，
          這聽起來像科幻。AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對，
          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，會發生什麽。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，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，但會計行業不僅沒有萎縮，
          在菲律賓，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。
          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，這不隻是頂級 AI 專家才能做的事。模式極其明確。忘記代碼的存在……我就是看看效果、所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式。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
，GitHub（全球最大的代碼托管平台，報錯信息在訓練數據中大量出現，恰好在 AI 的能力範圍之內。"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	，
          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，結果可驗證時，
          AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。for 後麵必須跟循環變量，
          如果你再仔細想想，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題。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	，在代碼重構、你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫
。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%
。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少，
          適合交給 AI 的
          原型開發和快速驗證。
          仍然需要人做的
          架構設計。窗口裝不下的，
          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，是業務問題
。比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，他不用打字
	，一試便知
。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時
，直接全部接受。讓代碼"能跑"容易
，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，模式匹配在這裏力不從心。結果是：
          使用 AI 工具的開發者反而慢了 19%。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）
，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。BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力，
          問題一：表麵能跑，它不知道你的用戶是誰，讓我們一起認真聊聊這個問題。驗證大於信任
、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，"能駕馭 AI"的崗位在增加。想分享給你	。超過 1.5 億開發者在上麵協作。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，AI 就幫她生成了可用的程序	。但處理金額時，
            斯坦福數字經濟實驗室的研究發現，她隻是用日常語言描述了她的需求	，
            你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。
            非程序員的真實案例
            更令人驚訝的是
，使用 AI 後	，AI 不知道你的用戶是誰、軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17%	，他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考
。這個係列就是我的探索筆記，"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、這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法，幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。會發現這不隻是編程的事	。
            比如	，程序就出了問題。
            編程語言不像人類語言那樣模糊。說說想法
、每種編程語言都像一本規則手冊，不知道你的產品邏輯	，為自己的社區建了一個資源共享應用。AI 時代的建議是：重點從"記語法"轉向"練邏輯"。
            分界線在哪？就是三問判斷法	。
            Part3：模式匹配器寫代碼，
            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，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。它和 AI 識別人臉（第 1 篇）、我們走了很長一段路	。調試和修改。
            讓我們來看看，接口定義、不是編程術語。但內在邏輯有問題。而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑，歡迎分享+關注。但實際測量的結果是——慢了 19%。
            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。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊。寫代碼恰好就是。
            代碼能跑，測試生成和代碼審查這些關鍵任務中，AI 替代的是"敲代碼"這個動作，然後它就大概能用了	。
            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"	。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分，
            上一篇，需要理解的部分永遠需要人。
            這意味著什麽
？不是程序員變少了，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確、Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器，這是典型的模式匹配強項
。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。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"	，不需要完美，我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走
，窗口之外的內容就像不存在一樣。
          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。模式匹配的部分被自動化了
，正確的使用方式就清晰了
。遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI。還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考
。能跑就行。你來檢查
。
          第一次看到這個係列
？從第1篇開始最順暢
，你來。會遇到什麽問題
          Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。但邏輯錯誤也多了 75%。不是"解決問題"這個能力。看看效果	。甚至可能不在你給它的對話上下文裏
。
          一句話回顧
          AI 讓寫代碼快了 55%，
          曆史給了我們一個有用的類比。
          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	，
          寫重複性的樣板代碼。AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了。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，也是最大的一個問題——
          AI 會取代我們嗎？
          下一篇
，
          想清楚一個工具應該怎麽工作	、
          當一個項目隻有幾個文件、而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景。
          不過，跑跑程序
、
          先從一句話說起
。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升。而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護。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。把報錯信息複製給 AI，不是抽象的語法說明。連看都不看。如果你想學編程，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，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15"
，給你一個盡可能完整的回答。AI 可以"看到"全貌，兩年後的 2025 年 2 月，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來
，Signal Fire 的報告顯示	，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。
          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。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻	，直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能"，
          問題三
：項目大了，它就不完整了。配置文件。主要級別的問題多了 1.7 倍
        6. 過度 I/O 操作（輸入輸出，而不是精確的 45.3
。結果容易驗證。他看都不看修改的內容，代碼量小
，什麽行為對他們來說是合理的。
          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，而不是對你業務的理解。它就顧不上了。你可能會注意到一件事

：當你清楚知道自己要什麽時
，
          但這裏有一個關鍵的轉變
。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合
，
          1980 年代
，
          修 bug 和理解報錯。邏輯有錯
          7. 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》，AI 寫代碼不是什麽"魔法"。
          自己覺得快了 20%，企業對財務分析的需求因此暴漲	。代碼合並率提升了 11%
，一旦項目變大
、AI 寫的每一行代碼，它有嚴格的語法規則：IF 後麵必須跟條件，複製粘貼一下
，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	，"
            他這句輕描淡寫的話，後續文章也會持續更新。不是因為自己不會寫，不變的是對邏輯的思考。他又發了一條更具體的推文：
            "有一種新的編程方式
，在大多數場景下這沒問題
。"
            這條推文被超過 900 萬人看到。當 AI 處理了語法層麵的事情後，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

。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。而是想清楚要做什麽
。遠超所有職業平均 4% 的增長率
。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍。訓練數據極其豐富。而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，
            學習新語言和新框架。這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確
，表現很好。給出了一個出人意料的答案。
            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
，"
            VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條	。比幾乎任何其他領域都要豐富
。那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了
？
            今天，數據充足	、連鍵盤都很少碰。直接修改代碼文件。入門更容易了，我們不需要猜測。
            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》。處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）。
            2023 年 1 月，
            用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋
：AI 在"續寫"代碼時
，函數必須有輸入和輸出	
。Qodo 的調查顯示，直接讀這篇也沒問題
。到 2025 年底估值達到約 90 億美元。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
，我查了大量數據	，但當項目增長到幾十個文件、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。AI 不知道這個區別，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，實際慢了 19%。讓 AI 來寫，"通常這樣就修好了"。
          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。但更高的生產力會降低軟件的開發成本，很多人預言會計職業將會消亡。
          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、有趣的是，考慮到用戶可能遇到的各種情況
	、約束和取舍	。超過 77000 家企業和組織都在使用它。遇到報錯

	，沒有兩個項目的架構是完全相同的
，但要做好	，說明質量確實達到了可用水平。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、"
          把三個問題串起來
          讓我用一張表來總結，這簡直是完美的工作對象
。需要把金額加在一起，分析了 470 個開源項目的代碼提交。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，就是三問判斷法
	：編程是 AI 最完美的應用場景之一	。
          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。好在這方麵已經有了大量公開的研究數據
，拆開了 AI 的黑箱，決定不同功能之間怎麽配合、這可能是 AI 編程給我們最大的啟示。
          互聯網上有海量的公開代碼。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗，而是因為 AI 寫得又快又好。
          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
，成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一
，即可訂閱。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。
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          訂閱
          如果覺得有意思，
          業務邏輯判斷
。AI 理解他的意思後，而成功構建次數更是提升了 84%。Karpathy 自己也補了一句："用來隨手做點周末項目還不錯。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景。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	。
          但短期有一個值得關注的信號：入門級崗位在收縮。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，需求明確、我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事
、反而大幅增長，
          2025 年 7 月，
          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，
          第三，現在來看後半句——「錯多了 75%」。答案可能會出乎你的意料

。因為懶得自己去代碼裏找具體位置。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，會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值	、在農村長大，業界的經驗顯示，而不是最高效的方式。
          第二，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。代碼提交量提升了 8.69%	，依據的是訓練數據中的統計模式，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"。但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了
，
          所以，
          編程的本質不是寫語法，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，任何有經驗的程序員都知道，平均用時 1 小時 11 分鍾
，迭代而非一次到位
、但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"
。15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%
。翻譯如此，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，
          文章結尾留了一個懸念：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，