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        5. <b id='11F2E373DA'><label id='11F2E373DA'><select id='11F2E373DA'><dt id='11F2E373DA'><span id='11F2E373DA'></span></dt></select></label></b><u id='11F2E373DA'></u>
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          這個"缺失上下文"具體長什麽樣
？Qodo 的報告指出	，
          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

，
          這聽起來像科幻。不像寫散文——好壞見仁見智。直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。不是"解決問題"這個能力。
          2025 年 7 月	，A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，遇到一個看不懂的報錯信息
	？丟給 AI。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣。
          但這裏有一個關鍵的轉變。它有嚴格的語法規則：IF 後麵必須跟條件，結果容易驗證。AI 替代的是"敲代碼"這個動作	，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，入門更容易了	，不是編程術語
。而是因為底層邏輯相同

。
          業務邏輯判斷
。
          用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋：AI 在"續寫"代碼時
，她隻是用日常語言描述了她的需求，超過 1.5 億開發者在上麵協作
。他們怎麽使用產品、
          比如
，對於一個"超級模式匹配器"來說，一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，246 個任務做下來	，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
，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，這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合，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	。"能駕馭 AI"的崗位在增加	。拆開了 AI 的黑箱，它和 AI 識別人臉（第 1 篇）
、很多人預言會計職業將會消亡。要麽報錯
。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時，不是因為自己不會寫，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。不是抽象的語法說明
。
          學習新語言和新框架。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少，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%。
          如果你再仔細想想	，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，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），沒有兩個項目的架構是完全相同的	，
          仍然需要人做的
          架構設計。
          不過
，
          代碼語法是模式，
          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，它不知道你的用戶是誰	，Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器
，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據
，
          讓我們來看看，現在來看後半句——「錯多了 75%」
。會遇到什麽問題
          Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"	。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。表現很好
。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升。程序就出了問題
	。但會計行業不僅沒有萎縮，
          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，AI 理解他的意思後，我查了大量數據，迭代而非一次到位、BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力，
          2023 年 1 月	，歡迎分享+關注。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏，而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑，但如果 AI 能寫代碼
，反而大幅增長
，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考
。AI 來實現。報錯信息在訓練數據中大量出現，AI 在訓練過程中見過的代碼模式，因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜
，AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分
，需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻
，
          最有趣的一個實驗
          以上三個問題疊加在一起，
          性能優化。
          問題一：表麵能跑，模式匹配器就能發揮最大威力。學會了怎麽和它一起工作，他不用打字，有趣的是，它就顧不上了。什麽行為對他們來說是合理的。AI 寫代碼不是什麽"魔法"。到 2025 年底估值達到約 90 億美元	。我們不需要猜測。
          但如果故事在這裏結束，
          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》。但當項目增長到幾十個文件、
          第一
，
          曆史給了我們一個有用的類比。決定不同功能之間怎麽配合	、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	，Signal Fire 的報告顯示，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，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，遇到報錯，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。為自己的社區建了一個資源共享應用。而是用語音跟 AI 說話。比幾乎任何其他領域都要豐富
。數據充足、AI 生成的代碼改動？他全部直接接受，而成功構建次數更是提升了 84%。給出了一個出人意料的答案	。配置文件。AI 不知道你的用戶是誰、需要人來做	。他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話，你來
。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式
，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
，
              文章結尾留了一個懸念：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，
              想清楚一個工具應該怎麽工作、
              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，窗口裝不下的，
              編程語言不像人類語言那樣模糊。函數必須有輸入和輸出	。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	，Qodo 的調查顯示，需求明確
、幾百行代碼時，AI 就開始出錯	。都需要有人審查。結果可驗證時，它描述的是一種全新的編程方式：你不寫代碼
，一旦項目變大
、
              在菲律賓，主要級別的問題多了 1.7 倍
            • 過度 I/O 操作（輸入輸出
，
              一句話回顧
              AI 讓寫代碼快了 55%，讓代碼"能跑"容易
，寫作如此，他看都不看修改的內容，畫出了它的能力邊界
，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	。
              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"
。不是在"理解你要什麽"。AI 就幫她生成了可用的程序。需求變複雜	，不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來
，
              這背後的道理，兩年後的 2025 年 2 月，訓練數據極其豐富。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。窗口之外的內容就像不存在一樣。而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景。而是想清楚要做什麽。發現了很多有意思的東西，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，但內在邏輯有問題。"
              把三個問題串起來
              讓我用一張表來總結，
              這意味著什麽？不是程序員變少了，但沒有降低編程的天花板。也是這個係列的最後一篇
，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法，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。驗證大於信任、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，
              Part3
：模式匹配器寫代碼，給你一個盡可能完整的回答
。處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）	。後續文章也會持續更新
。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。以及這種"滿"本身又會製造什麽問題。忘記代碼的存在……我就是看看效果、AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊
。
              代碼能跑
	，"
              換句話說，
              編程的本質不是寫語法，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確、讓 AI 來寫，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%	。其實藏著很深的含義

。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。模式匹配的部分被自動化了，一試便知。用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。但更高的生產力會降低軟件的開發成本	，會發現這不隻是編程的事
。AI 給出的東西怎麽改都不對。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人	、
              上一篇
，
              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。如果你想學編程，兩邊不一致
，連看都不看
。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，讓我們慢慢拆解。複製粘貼一下	
，
              斯坦福數字經濟實驗室的研究發現，AI 寫的每一行代碼，能跑就行。擁抱指數級增長，平均用時 1 小時 11 分鍾
，但處理金額時，我們走了很長一段路	
。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，通常 AI 就能修好
。還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。約束和取舍。自 2022 年 AI 工具普及以來，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
。而是當前對話窗口裏的文字
。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"，編程中有大量高度固定的模式	：數據庫連接、就是三問判斷法：編程是 AI 最完美的應用場景之一
。
              互聯網上有海量的公開代碼。
              所以
，我花了不少時間去找到並撤銷這些改動。但做的不是你想要的）。寫代碼恰好就是。任何有經驗的程序員都知道
，AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對
	，for 後麵必須跟循環變量，而不是最高效的方式。
              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，
              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，仍然需要深入的思考能力。
              先從一句話說起。
              寫重複性的樣板代碼
。恰好在 AI 的能力範圍之內。業界的經驗顯示	
，直接全部接受。他又發了一條更具體的推文：
              "有一種新的編程方式
	，想分享給你
。所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式
。即可訂閱
。"
              這條推文被超過 900 萬人看到。
              個人錨點
              如果你也試過讓 AI 寫代碼，AI 不知道這個區別，然後它就大概能用了。你可能會注意到一件事：當你清楚知道自己要什麽時
，你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事、會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值、跑跑程序、訓練數據極其充足。企業對財務分析的需求因此暴漲
。
              修 bug 和理解報錯。不知道你的產品邏輯，而是因為 AI 寫得又快又好。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
，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
，分析了 470 個開源項目的代碼提交
。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	。因為懶得自己去代碼裏找具體位置。AI 生成的代碼需要大量的檢查、
              所以，是業務問題。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。得花好一會兒	
。
              數字背後的驅動力
，
              問題三：項目大了，
              AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。考慮到用戶可能遇到的各種情況、有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成。會發生什麽。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
。
              第三，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。使用 AI 後，不代表代碼正確。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，
              第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢，這可能是 AI 編程給我們最大的啟示
。
              代碼能不能跑，直接修改代碼文件。超過 77000 家企業和組織都在使用它
。每種編程語言都像一本規則手冊，
              這些數字很漂亮。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。
              為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼"，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"
。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作	，
              代碼審查。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍
。也更難被機器替代
。它就不完整了	。
              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
。在代碼重構、這個係列就是我的探索筆記	，開發者產生了"我變快了"的錯覺。比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，代碼量小，"
              VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條。需要理解的部分永遠需要人
。不需要完美，
              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。軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17%，讓我們一起認真聊聊這個問題	。
              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，看看效果。這簡直是完美的工作對象。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
，
              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。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗	，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"
。不變的是對邏輯的思考

。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、
              但短期有一個值得關注的信號	
：入門級崗位在收縮。遇到報錯？把錯誤信息直接複製給 AI，
              這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇	。
              當一個項目隻有幾個文件	、AI 的局限就暴露了	。連鍵盤都很少碰。正確的使用方式就清晰了
。
              1980 年代
，
              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。調試和修改。
              最後一個問題，她不是程序員，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
，也是最大的一個問題——
              AI 會取代我們嗎？
              下一篇，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。AI 時代的建議是：重點從"記語法"轉向"練邏輯"
。說說想法	、
              下一篇預告
              從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在
，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，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，
              AI 降低了編程的入口，
              舉個例子	：如果你讓 AI 做一個記賬工具
	，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，
              美國勞工統計局（BLS）預測，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確	，而不是精確的 45.3。"通常這樣就修好了"。依據的是訓練數據中的統計模式，AI 來生成代碼。翻譯如此，你有一個想法，成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一
，這是典型的模式匹配強項。把報錯信息複製給 AI，
              自己覺得快了 20%，AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了。也是 AI 幫不了你的部分	。讓我們一起來探索這個問題。"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	
，實際慢了 19%
。但實際測量的結果是——慢了 19%。接口定義、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。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15"	，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護
。代碼提交量提升了 8.69%
，原型開發時間可以縮短 50% 到 70%。