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人工智能取代人类的浪潮，正在迅速向程序员群体扩展。
在过去两年间，像ChatGPT、Midjourney等AI工具的兴起，使得文案撰写者、插画师等职业感到不安，而此时，程序员们也不禁开始担忧自己的未来。
尤其是最近，美国的AI独角兽企业Anthropic推出了升级版的大模型Claude4系列，进一步加大了全球程序员的压力。该系列包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，突出的特点是其卓越的编程时间和理解能力。尤其是Claude Opus 4，能够连续编写代码长达七小时，被誉为“全球首款无需手动调整即可生成高质量代码”的大模型。
从现有的数据来看，AI编程工具的使用热度在不断上升。根据数据公司Xsignal奇异因子的最新统计，“AI工具月人均单日使用时长季度增长率榜”显示，AI编程工具在30多种AI应用场景中，已经超过了AI搜索引擎和AI图像生成等热门应用，位列第三。同时，从2024年6月到2025年4月，这些AI工具在社交媒体上的讨论度也增长了45%。
与此同时，许多大型科技公司的动作也在释放微妙的信号。微软近期宣布将在全球范围内裁员6000名员工，涉及工程和研发等关键技术职位，成为AI冲击下的一大标志事件。
无论是AI编程工具的持续创新、用户使用数据的迅猛增长，还是大型科技公司的人事变动，都无疑加剧了程序员们的焦虑感。
AI编程工具究竟发展到了何种地步？它真的能够完全替代程序员吗？这样的疑问在程序员群体中愈演愈烈。
谁是全球最强的AI程序员？
AI编程领域正在经历一场“百模大战”。
除了前面提到的Claude4，目前市场上活跃的AI编程工具可谓是“百花齐放”，无论是大型企业还是初创团队，都不愿意错过这一领域。
「定焦One」依据Xsignal奇异因子提供的期末声量值（即在互联网被提及的频率，反映社交媒体讨论热度）数据和从业者的感知，整理出当前国内外热度较高的十大AI编程工具，虽然这些数据无法完全代表实际使用体验，但依然可以作为参考。
需要特别说明的是，尽管Kimi-AI编程助手的期末声量值相当高，但它并非独立产品，而是Kimi应用中的一个模块。统计数据反映的是Kimi整体的期末声量值，实际讨论程度远低于这一数字。
国内热度较高的AI编程工具主要由大企业主导，例如阿里的通义灵码、百度的文心快码以及字节的Trae。
它们的共同特点在于，在自然语言转代码的使用门槛、智能化（如自动补齐、代码检测）等方面表现突出。
而在国外，既有大型科技企业也有创业团队推出了优质产品。
微软推出的GitHub Copilot不仅支持多种编程语言，还能够与GitHub的代码库无缝连接。与此同时，由创业团队Anysphere开发的Cursor迅速崛起，它不仅能“补全”代码，还具备生成、修复和理解代码的能力，已经成为AI编程工具的明星产品。
从用户活跃度（MAU）的角度来看，3月份Cursor已经稳居全球前列，而国内的Trae、通义灵码和文心快码也跻身第一梯队。虽然GitHub Copilot未披露其MAU数据，但从从业者的感知来看，它同样处于行业前端。
AI软件工程师覃相指出，无论是国内还是国际，AI编程工具在降低技术门槛、提升生产力、激发创新和优化复杂系统等方面为开发者带来了便利。
AI编程工具的发展大致可以分为三个阶段：首先是代码补全，其次是半自动编程，最后是全自动编程。目前市面上多数AI编程工具如Cursor和MarsCode属于半自动编程工具，开发者需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，而全自动编程主要是为初学者提供服务。
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维度进行衡量。
一方面，AI编程工具的技术依赖于其背后强大的模型能力。资深程序员陆通指出，AI编程的底层技术原理在于大语言模型和代码特定的训练优化，国内适配AI编程的大模型包括DeepSeek和Qwen系列，国外则有Claude、Gemini和GPT4，目前Claude系列因其卓越的代码理解和长文本处理能力被认为是AI编程的最佳选择。
另一方面，还需评估其处理复杂开发流程的能力，例如是否能够理解多个代码文件、修复bug、生成前端界面、根据UI图片识别生成代码，以及是否能够自主调用工具和操作系统命令等。能够自动处理的流程越多且更为流畅，说明该AI编程工具的水平越高。Cursor就是一个很好的例子，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编程工具的不断进步，让程序员们既感受到因提升效率而带来的喜悦，也对被取代的可能性感到担忧。接下来的问题是：哪些类型的程序员会首先被取代？
AI编程，取代初级程序员并非空穴来风
如果将AI编程工具的表现与程序员进行对比，目前大多数工具的能力已达到甚至超越初级程序员的水平，甚至部分产品具备中级程序员的特征。
从业者向「定焦One」介绍，程序员的岗位分工大致可分为前端、后端、全栈和嵌入等不同方向，每类岗位又细分为初、中、高级，主要区别在于参与开发产品的深度与掌握技术原理的数量。
初级程序员通常负责简单功能的开发，例如系统的增删改查，其他方面的能力要求较低；中级程序员需要掌握大部分代码技术原理，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、框架搭建和核心算法设计，并承担核心模块的功能开发，需要对各种代码技术原理有深入了解，同时具备大型项目经验和团队沟通协调能力。
如今，很多AI编程工具不仅限于代码生成，还能够完成从前期思路框架整理到中间代码生成、再到后期界面优化的全流程，能力上已经超越了初级程序员。陆通表示，许多不懂代码的产品经理通过AI编程工具成为了独立开发者，还有部分高级程序员利用AI编程工具替代人工，成为自己的得力助手。
AI编程工具：程序员职业的重塑与挑战图源 / Unsplash
以开发心理测试应用为例，虽然此类应用的规模相对较小，但其开发过程却并不简单。首先，心理测试应用需要涵盖多样化的测试类型，同时还必须确保用户隐私和数据安全，这就涉及到前后端的开发、数据库的管理以及API接口的设计。因此，初级、中级和高级程序员必须在不同的开发环节中进行有效的协作，而AI编程工具几乎可以全程介入，具体流程如下：
首先，使用AI推荐一些受欢迎的心理测试应用，如MBTI、性格色彩测试和职业匹配测试等；
接下来，生成应用所需的具体功能，比如用户注册、登录、展示测试题、答题以及分享功能；
然后，依据确定的功能，利用AI绘制界面的草图；
之后，AI会生成与这些草图和功能相对应的代码，值得注意的是，很多AI编程工具还允许用户选择特定的技术框架；
最后，用户可以运行生成的代码，通过AI对功能和界面进行调整优化，直到满足要求为止。
我们可以看到，只要用户能够逻辑性地表达需求，并使用自然语言，AI编程工具就能完成从产品构想到功能实现的过程，从而显著降低了开发的门槛。
许多程序员都表示，AI编程的能力越来越强，日常工作中，他们几乎离不开这类工具。陆通提到，他使用的主要工具是Cursor和通义灵码，通常通过提示词与AI进行互动，而不是一行行地输入代码。
覃相补充说：“Cursor在跨文件开发的效率上表现突出，而通义灵码则在中文优化和私有化部署方面尤为出色；Claude 4能够处理复杂任务，适合全栈开发。”
陆通表示，使用AI编程工具进行应用开发，可以节省将近一半的人力成本和时间。此外，熟练运用AI编程工具的程序员，工作效率能够提升30%-40%。
这种效率的提升，源于AI编程语言在技术上与大模型的高度适配。陆通指出，编写代码所需的关键词较少，编程语言的规范性与AI的特性非常契合。以Cursor为例，它不仅能生成复杂的代码，还能在调试过程中自动修复错误，甚至支持对全局或部分代码进行修改。陆通认为其能力甚至超过了中级程序员。
尽管AI编程能力的迅速发展引发了广泛关注，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会做出什么样的应对选择？
编程能力的全新定义
一个令人担忧的现实是，AI编程工具的快速进步已开始影响程序员的就业稳定性。
今年5月，一则消息震动了行业：5月13日，微软宣布将进行一场涉及6000名员工的大规模裁员，其中程序员的职位首当其冲。根据媒体报道，微软华盛顿州被裁员的2000人中，有41%左右的岗位与软件工程相关，甚至包括TypeScript编译器的核心开发者Ron Buckton在内的资深工程师。
尽管微软没有将裁员直接归因于AI取代人力，但其在AI编程方面的投入无疑传递了一个信号。CEO纳德拉透露，目前公司已有超过30%的代码是由AI生成的，CTO斯科特预测，到2030年，这一比例可能超过95%。AI代码的应用不仅限于微软，其竞争对手谷歌也表示，超过25%的新代码是由AI生成的。
虽然国内尚未大规模出现程序员被取代的情况，但从业者们已经感受到了潜在的危机。陆通表示，AI编程工具的发展速度超出了他的预期。
他回忆道：“在2023年，我认为AI只是一种辅助编程的工具，像通义灵码和Cursor等AI编程工具仅能生成部分代码。然而到了2024年底，Cursor的代理模式和通义灵码的‘AI程序员’功能相继推出，已经可以实现自主生成多文件代码、自动读取项目文件以及自动启动和运行代码等功能。”
陆通认为，AI编程工具在功能的全面性和工作效率上，已逐渐赶上了高级全栈开发人员。
尽管如此，许多程序员仍然认为，AI目前更像是一位高效的助手，而不是完全替代程序员的存在。要想完全取代这一职业，AI编程工具至少还需突破三个关键障碍。
首先，AI在理解力方面仍显不足，难以精准把握复杂需求。
尽管AI生成代码的速度非常快，但其理解能力还有待提高。陆通提到，在使用AI编程工具修改前端代码时，他需要多次调整提示词才能获得满意的结果，这也是所有AI工具的共性——对提示词的要求极高。若输入的逻辑稍有偏差，最终结果可能完全偏离预期。
其次，AI无法替代完整的产品开发思维和团队合作能力。
在软件开发过程中，编写代码只是其中的一环，还涉及产品需求调研、产品工具的创新设计等多个环节，这些都是高级程序员所必须具备的能力，目前AI编程工具尚不能胜任。
覃相指出，尽管AI编程工具已经从“基础补全”功能向“半自动化协作”的进阶功能发展，但在架构设计与业务理解方面，人的核心作用依然无法被取代。
陆通表示，在没有复杂业务流程的情况下，比如开发C端工具或SaaS应用等结构清晰、流程规范的产品，AI可以承担大部分工作。但一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI的表现就会受到限制。一方面，它难以像人类一样全面了解一家公司，另一方面，它还可能出现过度分析、频繁修改代码等问题，反而影响项目的稳定性。
最后，AI编程的容错率非常低。
AI生成的文字和图片如果出现错误，用户或许可以勉强接受，但一旦代码出错，轻则导致功能失效，重则可能引发安全事故。虽然AI编程工具已能够实现生成过程的自动监控，但依然存在“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”等问题。一位程序员表示，有时AI生成的代码“看起来正确”，但并不意味着“运行时就一定正确”。此外，AI生成的代码如果存在安全漏洞，责任归属问题也难以明确，这依然是技术落地中的一个悬而未决的合规挑战。
因此，要让AI真正取代程序员，面临的不仅是技术层面的挑战，更是理解能力、创造力和责任感的多重考验。
AI编程不会让程序员在短时间内失业，但它正在重新定义这个职业的核心价值。未来的程序员，可能不再是单纯的“敲代码”者，而是既懂AI又了解业务的多面手，承担起更高层次的职能。
本文来自微信公众号“定焦One”，作者：定焦One团队，36氪经授权发布。
