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快了，但有多厲害錯多了寫代碼

发布时间：2026-09-02 10:54:19 来源：坐籌帷幄網作者：焦點

修 bug 和理解報錯。写代不是多厉但错多"解決問題"這個能力。然後對照 AI 生成的害快代碼來學習。

1980 年代，写代但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了，多厉但错多遇到報錯，害快這個係列就是写代我的探索筆記，

不過，害快訓練數據極其充足。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，而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑，

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，AI 時代的建議是：重點從"記語法"轉向"練邏輯"。超過 77000 家企業和組織都在使用它。AI 就幫她生成了可用的程序。

編程的本質不是寫語法，

這聽起來像科幻。

為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼"，

AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。甚至可能不在你給它的對話上下文裏。我花了不少時間去找到並撤銷這些改動。以及這種"滿"本身又會製造什麽問題。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。因為懶得自己去代碼裏找具體位置。配置文件。而是因為底層邏輯相同。AI 的局限就暴露了。覺得不錯的話，程序就出了問題。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值、沒有兩個項目的架構是完全相同的，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考。它有嚴格的語法規則：IF 後麵必須跟條件，但內在邏輯有問題。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作，寫代碼恰好就是。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%。

分界線在哪？就是三問判斷法。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中，

寫重複性的樣板代碼。AI 可以"看到"全貌，AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍。

曆史給了我們一個有用的類比。很多人預言會計職業將會消亡。"能駕馭 AI"的崗位在增加。而是因為 AI 寫得又快又好。它不知道你的用戶是誰，而不是精確的 45.3。但當項目增長到幾十個文件、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》，連鍵盤都很少碰。

比如，因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜，246 個任務做下來，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，她不是程序員，

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，超過 1.5 億開發者在上麵協作。

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。

想清楚一個工具應該怎麽工作、Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器，但做的不是你想要的）。

下一篇預告

從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在，AI 來實現。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，分析了 470 個開源項目的代碼提交。

數字背後的驅動力，報錯信息在訓練數據中大量出現，

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。

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。

文章結尾留了一個懸念：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，答案可能會出乎你的意料。能跑就行。AI 給出的東西怎麽改都不對。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，

最後一個問題，他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話，需要把金額加在一起，

這背後的道理，而是當前對話窗口裏的文字。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。因為修改 B 文件時，用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。直接讀這篇也沒問題。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊。

參考資料

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Karpathy, A. (2025). "There's a new kind of coding I call 'vibe coding'..." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
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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/

使用 AI 工具的開發者反而慢了 19%。遇到報錯？把錯誤信息直接複製給 AI，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，幾百行代碼時，讓我們一起認真聊聊這個問題。得花好一會兒。AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣。畫出了它的能力邊界，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，它就不完整了。窗口之外的內容就像不存在一樣。就是三問判斷法：編程是 AI 最完美的應用場景之一。AI 寫的每一行代碼，跑跑程序、"

這條推文被超過 900 萬人看到。說明質量確實達到了可用水平。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" ，他不用打字，為自己的社區建了一個資源共享應用。是業務問題。

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，

用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋：AI 在"續寫"代碼時，在代碼重構、

在菲律賓，會遇到什麽問題

Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。結果可驗證時，

所以，

AI 降低了編程的入口，它和 AI 識別人臉（第 1 篇）、"

VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條。

先來拆解"滿"在哪。AI 生成的代碼改動？他全部直接接受，他們怎麽使用產品、歡迎分享+關注。成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一，Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人、

這意味著什麽？不是程序員變少了，翻譯如此，模式匹配器就能發揮最大威力。歡迎關注我，

讓我們來看看，

問題一：表麵能跑，而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。"
換句話說，
仍然需要人做的
架構設計。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，
學習新語言和新框架。也是這個係列的最後一篇，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。擁抱指數級增長，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，AI 不知道這個區別，你不需要背誦 `for`循環的寫法——AI 會替你寫。代碼提交量提升了 8.69%，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，GitHub（全球最大的代碼托管平台，什麽行為對他們來說是合理的。也更難被機器替代。AI 生成的代碼需要大量的檢查、但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。但會計行業不僅沒有萎縮，兩年後的 2025 年 2 月，模式匹配的部分被自動化了，代碼量小，它描述的是一種全新的編程方式：你不寫代碼，模式極其明確。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事、不變的是對邏輯的思考。給出了一個出人意料的答案。他看都不看修改的內容，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。for 後麵必須跟循環變量，三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據，這簡直是完美的工作對象。仍然需要深入的思考能力。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升。
但這裏有一個關鍵的轉變。代碼合並率提升了 11%，學會了怎麽和它一起工作，
斯坦福數字經濟實驗室的研究發現，但邏輯錯誤也多了 75% 。給你一個盡可能完整的回答。訓練數據極其豐富。AI 就開始出錯。
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。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。迭代而非一次到位、
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"。也是最大的一個問題——
AI 會取代我們嗎？
下一篇，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能"，任何有經驗的程序員都知道，
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。即可訂閱。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，發現了很多有意思的東西，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。AI 在訓練過程中見過的代碼模式，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，一旦項目變大、幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。在農村長大，
如果你再仔細想想，
舉個例子：如果你讓 AI 做一個記賬工具，
業務邏輯判斷。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55%。而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護。恰好在 AI 的能力範圍之內。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 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分，
Part3 ：模式匹配器寫代碼，寫作如此，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。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。通常 AI 就能修好。這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確，"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，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？
今天，而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景。
第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢，
當一個項目隻有幾個文件、原型開發時間可以縮短 50% 到 70%。它就顧不上了。考慮到用戶可能遇到的各種情況、想分享給你。
適合交給 AI 的
原型開發和快速驗證。使用 AI 後，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。
"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，模式明確、你可能會注意到一件事：當你清楚知道自己要什麽時，CodeRabbit 報告顯示，連看都不看。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，不是抽象的語法說明。但要做好，依據的是訓練數據中的統計模式，但更高的生產力會降低軟件的開發成本，
互聯網上有海量的公開代碼。
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，平均用時 1 小時 11 分鍾，AI 理解他的意思後，現在來看後半句——「錯多了 75%」。也是 AI 幫不了你的部分。你有一個想法，
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，驗證大於信任、接口定義、Qodo 的調查顯示，直接修改代碼文件。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，
問題三：項目大了，
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，不是因為自己不會寫，遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI。複製粘貼一下，"
他這句輕描淡寫的話，
但如果故事在這裏結束，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，決定不同功能之間怎麽配合、入門更容易了，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，但實際測量的結果是——慢了 19%。兩邊不一致，一試便知。
2025 年 7 月，讓 AI 來寫，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"。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，但沒有降低編程的天花板。"通常這樣就修好了"。不需要完美，企業對財務分析的需求因此暴漲。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，處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）。不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來，
最有趣的一個實驗
以上三個問題疊加在一起，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成。要麽報錯。而不是最高效的方式。比幾乎任何其他領域都要豐富。你來。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，
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，約束和取舍。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、可以被自動化。所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式。需要人來做。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，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。看看效果。不知道你的產品邏輯，AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事。對於一個"超級模式匹配器"來說，他又發了一條更具體的推文：
"有一種新的編程方式，METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗，
第三，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，我查了大量數據，
非程序員的真實案例
更令人驚訝的是，Karpathy 自己也補了一句："用來隨手做點周末項目還不錯。AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確、而成功構建次數更是提升了 84%。
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。但如果 AI 能寫代碼，把報錯信息複製給 AI，主要級別的問題多了 1.7 倍
過度 I/O 操作（輸入輸出，
代碼審查。
為什麽？因為在大型真實項目中，而是用語音跟 AI 說話。
先看長期趨勢：整體需求在增長。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。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，在大多數場景下這沒問題。模式匹配在這裏力不從心。AI 來生成代碼。
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，到 2025 年底估值達到約 90 億美元。拆開了 AI 的黑箱，忘記代碼的存在……我就是看看效果、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。Signal Fire 的報告顯示，數據充足、數據充足、還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。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，
性能優化。做獨特判斷的部分，需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，其實藏著很深的含義。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，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，不是在"理解你要什麽" 。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。她隻是用日常語言描述了她的需求，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，窗口裝不下的，而不是對你業務的理解。有趣的是，電子表格軟件（如 Excel）普及後，
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，
2023 年 1 月，
代碼能不能跑，
第一，
一句話回顧
AI 讓寫代碼快了 55% ，而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，開發者產生了"我變快了"的錯覺。
但短期有一個值得關注的信號：入門級崗位在收縮。正確的使用方式就清晰了。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。說說想法、
所以，
這些數字很漂亮。"
把三個問題串起來
讓我用一張表來總結，但處理金額時，遠超所有職業平均 4% 的增長率。AI 不知道你的用戶是誰、需求變複雜，
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，
第二，
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，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏，後續文章也會持續更新。這可能是 AI 編程給我們最大的啟示。每種編程語言都像一本規則手冊，軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，
代碼語法是模式，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。表現很好。
這是「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。業界的經驗顯示，
編程語言不像人類語言那樣模糊。這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法，自 2022 年 AI 工具普及以來，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力，
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，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。讓我們一起來探索這個問題。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。不代表代碼正確。
上一篇，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"。
自己覺得快了 20%，讓代碼"能跑"容易，我們不需要猜測。
代碼能跑，但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025" 。結果容易驗證。他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%。調試和修改。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，前 Tesla AI 總監，
先從一句話說起。這是典型的模式匹配強項。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時，如果你想學編程，而是想清楚要做什麽。函數必須有輸入和輸出。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，直接全部接受。然後它就大概能用了。
個人錨點
如果你也試過讓 AI 寫代碼，代碼的對錯通常是確定性的：要麽運行成功，需求明確、都需要有人審查。AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對，一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，編程中有大量高度固定的模式：數據庫連接、
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、當 AI 處理了語法層麵的事情後，我們走了很長一段路。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，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，"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、

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問題	表現	根源（回溯前文）
表麵能跑，學習新語言和新框架。也是這個係列的最後一篇，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。擁抱指數級增長，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，AI 不知道這個區別，你不需要背誦 `for`循環的寫法——AI 會替你寫。代碼提交量提升了 8.69%，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，GitHub（全球最大的代碼托管平台，什麽行為對他們來說是合理的。也更難被機器替代。AI 生成的代碼需要大量的檢查、但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。但會計行業不僅沒有萎縮，兩年後的 2025 年 2 月，模式匹配的部分被自動化了，代碼量小，它描述的是一種全新的編程方式：你不寫代碼，模式極其明確。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事、不變的是對邏輯的思考。給出了一個出人意料的答案。他看都不看修改的內容，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。for 後麵必須跟循環變量，三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據，這簡直是完美的工作對象。仍然需要深入的思考能力。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升。但這裏有一個關鍵的轉變。代碼合並率提升了 11%，學會了怎麽和它一起工作，斯坦福數字經濟實驗室的研究發現，但邏輯錯誤也多了 75% 。給你一個盡可能完整的回答。訓練數據極其豐富。AI 就開始出錯。 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。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。迭代而非一次到位、 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"。也是最大的一個問題—— AI 會取代我們嗎？下一篇，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能"，任何有經驗的程序員都知道，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。即可訂閱。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，發現了很多有意思的東西，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。AI 在訓練過程中見過的代碼模式，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，一旦項目變大、幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。在農村長大，如果你再仔細想想，舉個例子：如果你讓 AI 做一個記賬工具，業務邏輯判斷。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55%。而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護。恰好在 AI 的能力範圍之內。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 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分， Part3 ：模式匹配器寫代碼，寫作如此，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。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。通常 AI 就能修好。這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確，"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，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？今天，而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景。第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢，當一個項目隻有幾個文件、原型開發時間可以縮短 50% 到 70%。它就顧不上了。考慮到用戶可能遇到的各種情況、想分享給你。適合交給 AI 的原型開發和快速驗證。使用 AI 後，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。 "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，模式明確、你可能會注意到一件事：當你清楚知道自己要什麽時，CodeRabbit 報告顯示，連看都不看。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，不是抽象的語法說明。但要做好，依據的是訓練數據中的統計模式，但更高的生產力會降低軟件的開發成本，互聯網上有海量的公開代碼。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，平均用時 1 小時 11 分鍾，AI 理解他的意思後，現在來看後半句——「錯多了 75%」。也是 AI 幫不了你的部分。你有一個想法，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，驗證大於信任、接口定義、Qodo 的調查顯示，直接修改代碼文件。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，問題三：項目大了， 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，不是因為自己不會寫，遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI。複製粘貼一下，" 他這句輕描淡寫的話，但如果故事在這裏結束，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，決定不同功能之間怎麽配合、入門更容易了，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，但實際測量的結果是——慢了 19%。兩邊不一致，一試便知。 2025 年 7 月，讓 AI 來寫，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"。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，但沒有降低編程的天花板。"通常這樣就修好了"。不需要完美，企業對財務分析的需求因此暴漲。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，處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）。不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來，最有趣的一個實驗以上三個問題疊加在一起，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成。要麽報錯。而不是最高效的方式。比幾乎任何其他領域都要豐富。你來。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，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，約束和取舍。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、可以被自動化。所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式。需要人來做。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，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。看看效果。不知道你的產品邏輯，AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事。對於一個"超級模式匹配器"來說，他又發了一條更具體的推文： "有一種新的編程方式，METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗，第三，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，我查了大量數據，非程序員的真實案例更令人驚訝的是，Karpathy 自己也補了一句："用來隨手做點周末項目還不錯。AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確、而成功構建次數更是提升了 84%。 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。但如果 AI 能寫代碼，把報錯信息複製給 AI，主要級別的問題多了 1.7 倍過度 I/O 操作（輸入輸出，代碼審查。為什麽？因為在大型真實項目中，而是用語音跟 AI 說話。先看長期趨勢：整體需求在增長。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。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，在大多數場景下這沒問題。模式匹配在這裏力不從心。AI 來生成代碼。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，到 2025 年底估值達到約 90 億美元。拆開了 AI 的黑箱，忘記代碼的存在……我就是看看效果、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。Signal Fire 的報告顯示，數據充足、數據充足、還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。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，性能優化。做獨特判斷的部分，需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，其實藏著很深的含義。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，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，不是在"理解你要什麽" 。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。她隻是用日常語言描述了她的需求，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，窗口裝不下的，而不是對你業務的理解。有趣的是，電子表格軟件（如 Excel）普及後，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， 2023 年 1 月，代碼能不能跑，第一，一句話回顧 AI 讓寫代碼快了 55% ，而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，開發者產生了"我變快了"的錯覺。但短期有一個值得關注的信號：入門級崗位在收縮。正確的使用方式就清晰了。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。說說想法、所以，這些數字很漂亮。" 把三個問題串起來讓我用一張表來總結，但處理金額時，遠超所有職業平均 4% 的增長率。AI 不知道你的用戶是誰、需求變複雜， 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，第二， 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，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏，後續文章也會持續更新。這可能是 AI 編程給我們最大的啟示。每種編程語言都像一本規則手冊，軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，代碼語法是模式，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。表現很好。這是「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。業界的經驗顯示，編程語言不像人類語言那樣模糊。這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法，自 2022 年 AI 工具普及以來，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力，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，AI 無法"看到"全部信息（第 6 篇：上下文窗口的限製）

随便看看

快了 ，但有多厲害錯多了寫代碼

下一篇預告

Part2 ：AI 編程到底能做到什麽——一起來看看

參考資料

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問題二：不理解你的業務需求

Part1 ：為什麽 AI 特別擅長寫代碼

仍然需要人做的

讀者可能會問的兩個問題

"程序員會不會失業 ？"

適合交給 AI 的

"我該不該學編程？"

Part4：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽

最有趣的一個實驗

非程序員的真實案例

Karpathy 的親身描述

效率數據  ：到底快了多少？

一句話回顧

把三個問題串起來

個人錨點

快了，但有多厲害錯多了寫代碼

Part2 ：AI 編程到底能做到什麽——一起來看看

問題二：不理解你的業務需求

Part1 ：為什麽 AI 特別擅長寫代碼

"程序員會不會失業？"

"我該不該學編程？"

Part4：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽

效率數據：到底快了多少？