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文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 王璐，编辑 | 魏佳
人工智能取代人类的趋势，正逐渐向程序员行业蔓延。
在过去两年中，随着ChatGPT、Midjourney等AI工具的崛起，文案编辑、插画师等职业面临着前所未有的压力，而现在，程序员们也开始感受到被AI取代的隐忧。
最近，美国的AI独角兽公司Anthropic推出了Claude4系列大型模型，再一次给全球程序员带来了巨大的压力。该系列不仅包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，其突出特点在于编程的持续时间和理解能力，尤其是Claude Opus 4能够连续编写代码达7小时，被誉为“全球首款无需手动修改”便能生成高质量代码的大型模型。
从相关数据来看，AI编程工具的使用热度正在不断上升。根据Xsignal奇异因子最新的统计，“AI工具月人均单日使用时长季度增长率榜”显示，在30多个AI应用场景中，AI编程（AI研发工具）超过了AI搜索引擎和AI图像生成等热门应用，排名第三。从2024年6月至2025年4月，这类AI工具在社交媒体上的讨论度提升了45%。
同时，大型科技公司的动态也释放出了微妙的信号。微软最近宣布将在全球范围内裁员6000人，涉及工程和研发等核心技术岗位，这一行动成为AI冲击下的重要标志。
无论是AI编程工具的不断升级、用户使用数据的迅速增长，还是大型科技公司的频繁调整，都让程序员们的忧虑加剧。
AI编程工具究竟发展到了什么阶段？它真的能够完全取代程序员吗？这一悬而未决的问题正在程序员群体中扩散。
全球最强AI程序员是谁？
AI编程领域正迎来“百模大战”的局面。
除了前面提到的Claude4，现在市面上的AI编程工具可谓百花齐放，许多大公司和初创团队都在积极参与这一领域。
根据Xsignal奇异因子提供的期末声量值（即在网络上的提及次数，反映社交媒体讨论热度），结合行业从业者的感知，我们整理出了当前国内外热度较高的十大AI编程工具，尽管这些数据未必能完全代表实际使用体验，但却具有一定的参考价值。
需要特别说明的是，Kimi-AI编程助手虽然在期末声量值上表现突出，但并非独立产品，它是Kimi应用中的一个模块。统计数据反映的是Kimi整体的声量值，实际讨论度远低于此。
国内热度较高的AI编程工具多由大型企业主导，如阿里的通义灵码、百度的文心快码以及字节的Trae。
这些工具的共同特点在于在使用门槛（将自然语言转化为代码）和智能化（能够自动补全、检测代码）等方面表现突出。
而在国际市场上，既有大企业推出的精品，也有初创团队的优秀作品。
例如，微软推出的GitHub Copilot，不仅支持多种编程语言，还能与GitHub的代码库无缝衔接。而由创业团队Anysphere开发的Cursor则迅速崛起，具备了“补全”代码、生成、修复和理解代码等多种功能，已成为AI编程工具中的明星产品。
从用户活跃度（MAU）的角度来看，3月份Cursor已稳居全球前列，国内的Trae、通义灵码和文心快码同样位列第一梯队。尽管GitHub Copilot没有披露MAU，但从从业者的感知来看，其表现也位于行业前列。
AI软件工程师覃相指出，无论是国内还是国外，AI编程工具在降低门槛、提升生产力、促进创新以及优化复杂系统等方面都为开发者提供了极大的便利。
AI编程工具的发展经历了三个阶段：首先是代码补全，其次是半自动编程，最后是全自动编程。目前，市场上大多数AI编程工具，如Cursor和MarsCode，属于半自动编程工具，开发者需要对生成的代码进行检查和调整，这样既保留了人类的主导权，又显著提高了效率，而全自动编程主要面向初学者。
那么，如何评估一个AI编程工具的能力强弱呢？从业者的使用体验可以从技术和功能两个方面进行衡量。
一方面，AI编程工具的技术依赖于其背后的大型模型能力。资深程序员陆通表示，AI编程的底层技术原理是基于大语言模型和针对代码的特定训练优化。国内适配AI编程的较为优秀的大模型有DeepSeek和Qwen系列，国外则是Claude、Gemini和GPT4，目前Claude系列模型因其在代码理解和长文本处理上的优势，被认为最适合AI编程。
另一方面，还需考量其处理复杂开发流程的能力，例如能否理解多个代码文件、修复bug、生成前端界面，以及根据UI图片识别生成代码等能力。能够自动处理的流程越多、越流畅，说明该AI编程工具的水平越高。Cursor就是这样一个例子，它能自主完成从需求到功能开发的整个流程，成为许多开发者的得力助手。
AI编程工具的持续进步，令程序员们既为提高效率而感到欣喜，也因可能被替代的风险而感到焦虑。那么，究竟哪类程序员会最先被取代呢？
AI编程，取代初级程序员并非虚幻
如果将AI编程工具与程序员的能力相比较，当前大多数工具已经达到甚至超越初级程序员的水平，部分产品甚至具备中级程序员的能力。
从业者向「定焦One」介绍，程序员的岗位通常分为前端、后端、全栈和嵌入等不同方向，每个方向又细分为初、中、高级，主要区别在于开发参与程度和掌握技术的深度。
初级程序员通常负责简单功能的开发，如系统的增删改查，其他能力要求相对较低；中级程序员则需掌握大部分代码技术，负责相对简单的功能开发，如接口和数据库设计；而高级程序员则需负责整个系统的技术选型、框架搭建、核心算法设计，并承担关键模块的功能开发，这类程序员需要对各种技术原理有深入了解，同时具备大型项目的经验以及团队沟通协调能力。
如今，许多AI编程工具不仅能生成代码，还可以完成从前期思路整理到后期优化界面的全过程，其能力已超越初级程序员。陆通提到，许多不具备编程知识的产品经理通过AI编程工具成为独立开发者，一些高级程序员也通过AI编程工具来辅助工作，达到事半功倍的效果。
以开发一款心理测试应用为例，尽管这类产品体量小，但开发难度并不低。心理测试应用需要考虑测试类型的多样性以及用户隐私保护和数据安全，这就涉及前后端开发、数据库管理和API接口等功能，需要初、中、高级程序员在不同环节的协同，而AI编程工具几乎可以覆盖整个开发流程，主要流程包括：
第一步：向AI推荐较受欢迎的心理测试应用，例如MBTI测试、性格色彩测试和职业匹配测试；
第二步：生成心理测试应用所需的具体功能，如登录、注册、展示心理测试题、答题和分享功能；
第三步：根据确定的功能，借助AI绘制界面草图；
第四步：AI生成界面草图和功能所需的代码，值得注意的是，许多AI编程工具也支持选择特定技术框架；
第五步：运行生成的代码，利用AI进行功能和界面的优化，直至满足要求。
可以看到，从产品构想到功能实现，只要使用者能够清晰地描述需求，整个过程都可以通过自然语言实现，大幅降低了开发门槛。
多位程序员表示，AI编程能力日益增强，他们每天都会使用这类工具。陆通最常使用的有Cursor和通义灵码，他基本上通过提示与AI进行编程，而不是逐行敲代码。
覃相补充道：“Cursor在跨文件开发的效率上具有明显优势；通义灵码在中文优化和私有化部署能力方面表现突出；Claude 4则能够处理复杂任务，适合全栈开发。”
陆通介绍称，利用AI编程工具开发应用，大约能够节省近一半的人力和时间成本。有程序员表示，若能熟练使用AI编程工具，工作效率可提升30%至40%。
这种效率提升的背后，源于AI编程语言与大模型的高度适配。陆通指出，代码的关键词少且编程语言规范性高，这使得AI能够更好地理解和生成代码。以Cursor为例，它不仅可以生成复杂的代码，还能在调试过程中自主修复错误，支持对全局或部分代码的修改，陆通认为其能力甚至超过了中级程序员。
尽管AI编程能力迅速进步，但这是否意味着所有程序员都将被取代呢？程序员背后的企业又将如何选择？
真正的编程能力正在被重新定义
如今，AI编程工具的迅速发展正对程序员的就业安全产生深远影响。
今年5月13日，微软宣布将在全球范围内裁减6000名员工，这一消息在行业内引起了广泛关注。特别是在这次裁员中，程序员职位受到严重冲击。有报道称，在华盛顿州裁员的2000名员工中，41%的岗位与软件工程相关，其中包括TypeScript编译器的核心开发者Ron Buckton等资深人才。
尽管微软并没有明确指出裁员与AI取代人力有直接关系，但公司在AI编程领域的投资无疑传递出一个重要信号。首席执行官纳德拉透露，现今已有超过30%的代码是由AI生成的，而首席技术官斯科特则预测，这一比例在2030年将攀升至95%。AI编程的影响不仅限于微软，竞争对手谷歌也表示，其新代码中有超过25%是AI所生成。
虽然国内尚未普遍出现程序员被AI替代的现象，但从业者们已经感受到潜在的危机。陆通指出，AI编程工具的进步速度远超他的预期。
他回忆道：“在2023年，我认为AI只是一些辅助性的编程工具，比如通义灵码和Cursor等，能够生成有限的代码。但到了2024年底，Cursor的agent模式和通义灵码的‘AI程序员’功能上线后，这些工具已经能够自主生成多个代码文件，自动读取项目文件，并能够启动和运行代码。”
他认为，AI编程工具在功能的全面性和效率上，已经能够与高级全栈开发人员相媲美。
尽管如此，许多程序员依然认为，当前的AI更像是一位高效的助手，而非完全取代人类程序员。若要实现完全取代，AI编程工具至少需要克服三个主要障碍。
首先，AI的理解能力尚显不足，难以准确“把握”复杂的需求。
尽管AI编写代码的速度令人惊叹，但其理解力仍需提升。陆通提到，使用AI编程工具修改前端代码时，他常常需要多次调整提示词才能达到预期效果。这也是现有AI工具的普遍问题——对提示词的要求非常严格，输入逻辑稍有模糊，结果便可能偏离目标。
其次，AI无法替代完整的产品开发思维与团队的协作。
在软件开发过程中，编写代码只是其中的一部分，还包括产品需求调研和工具的创新设计等环节，这些都是高级程序员必备的能力，目前的AI编程工具尚不能胜任。
覃相表示，尽管AI编程工具已从“基础代码补全”进入“半自动化协作”的阶段，Claude 4、Cursor等顶尖工具仍在不断向“全自动编程”进化，但人类在架构设计和业务理解中的核心作用依然不可或缺。
陆通补充道，对于一些结构清晰、标准化的C端工具或SaaS类应用，AI能够承担大部分工作。然而，一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI的灵活性便受到限制。它不仅难以像人类那样全面理解一家公司的运作，还可能出现过度分析和频繁重构代码的情况，从而影响项目的稳定性。
最后，AI编程的容错率较低。
AI在生成文字或图像时，若出现语法或画面问题，用户通常可以接受。然而，代码一旦出错，轻则导致功能失效，重则引发安全隐患。尽管AI编程工具已能实现生成过程的自动化监控，但仍然存在“生成的代码看似完整，却未考虑与操作系统或浏览器的兼容性”的问题。一位程序员指出，有时AI生成的代码“看起来正确”，但不代表“运行时就没有问题”。此外，如果AI生成的代码存在安全漏洞，责任归属也难以界定，这依然是技术落地中的一个悬而未决的合规难题。
因此，若想让AI真正取代程序员，面临的不仅是技术层面的挑战，还有理解力、创造力和责任心等多重门槛。
AI编程不会让程序员瞬间失业，但它正在重新定义这一职业的核心价值。未来的程序员，可能不再是单纯地“敲代码”，而是既懂得AI，又熟悉业务的复合型人才，肩负起更高层次的职责。
