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定焦 One（dingjiaoone）原创
作者 | 王璐
编辑 | 魏佳
人工智能逐渐成为程序员群体面临的威胁，替代的浪潮正在加速来袭。
近两年间，随着 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的崛起，文案编辑、插画师等职业人士感受到的震撼可想而知。如今，程序员们也开始对被 AI 取代产生了深深的担忧。
尤其是最近，美国的 AI 独角兽公司 Anthropic 推出了升级版的 Claude4 系列模型，这让全球程序员压力倍增。该系列包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，突出特点在于其编程时间和理解能力，尤其是 Claude Opus 4 可以持续编写代码达 7 小时，被誉为“全球首款无需手动修改即可生成高质量代码的大型语言模型”。
根据数据显示，AI 编程工具的热度正在不断上升。数据公司 Xsignal 奇异因子最新发布的“AI 工具月人均单日使用时长季度增长率榜”显示，AI 编程（AI 研发工具）在超过 30 种 AI 应用场景中，已超过 AI 搜索引擎和 AI 图像生成等热门应用，排名第三。从 2024 年 6 月到 2025 年 4 月，这些工具在社交媒体上的讨论度增长了 45%。
与此同时，大型科技公司的举措也传递出微妙的信号。微软最近宣布将在全球范围内裁减 6000 名员工，涉及工程和研发等关键技术岗位，这一事件成为了 AI 冲击下的标志。
无论是 AI 编程工具的持续迭代、用户使用数据的迅速增长，还是大型科技公司的频繁调整，程序员们的忧虑正在加剧。
AI 编程工具究竟发展到了什么阶段？它是否真的能够完全取代程序员？这一悬而未决的问题在程序员群体中不断发酵。
谁是全球最强的 AI 编程工具？
AI 编程领域正迎来“百模大战”。
除 Claude4 外，当前市场上众多 AI 编程工具如雨后春笋般涌现，无论是大型企业还是新兴团队，都不愿意错过这一机遇。
「定焦 One」根据 Xsignal 奇异因子提供的期末声量值（即在互联网中提及的次数，反映社交媒体讨论热度）以及从业者的反馈，整理出目前国内外热度较高的十大 AI 编程工具。虽然这些数据不能完全代表实际使用体验，但仍可作为一定的参考。
需要特别说明的是，Kimi-AI 编程助手的期末声量值虽然较高，但它实际上并不是一个独立的产品，而是集成在 Kimi 应用中的一个模块。所统计的数字是 Kimi 整体的声量值，实际讨论度可能远低于此。
国内热度较高的 AI 编程工具主要由大型企业主导，如阿里的通义灵码、百度的文心快码及字节的 Trae。
这些工具的共同特点在于，在某些方面如使用门槛（能够把自然语言转化为代码）、智能化（具备自动补齐和代码检测功能）等方面表现出色。
而在国外，既有大型企业推出的优秀产品，也有不少创业团队的创新工具。
一方面，微软推出的 GitHub Copilot 不仅支持多种编程语言，还能与 GitHub 的代码库无缝对接；另一方面，创业团队 Anysphere 开发的 Cursor 迅速崛起，具备代码补全、生成、修复和理解等多项功能，已成为 AI 编程工具中的佼佼者。
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也同样名列前茅。尽管 GitHub Copilot 未披露 MAU 数据，但根据从业者的感知，其同样位于行业前列。
AI 软件工程师覃相表示，无论是国内还是国际，AI 编程工具在降低使用门槛、提升生产力、促进创新和优化复杂系统等方面都为开发者提供了极大的便利。
AI 编程工具的发展大致可分为三个阶段：从代码补全，到半自动编程，再到全自动编程。目前市面上大多数 AI 编程工具以 Cursor 和 MarsCode 为代表，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，既保留了人类的主导权，又显著提高了工作效率，而全自动编程工具主要面向新手用户。
那么，如何评判一个 AI 编程工具的能力？根据从业者的使用体验，通常可以从技术和功能两个维度进行评估。
一方面，AI 编程工具的技术依赖于其背后强大的大模型能力。资深程序员陆通表示，AI 编程的底层技术原理是大语言模型与特定代码训练优化的结合，国内适配 AI 编程的大模型包括 DeepSeek 和 Qwen 系列，国外则有 Claude、Gemini、GPT4。目前，Claude 系列因其出色的代码理解和长文本处理能力被认为最适合 AI 编程。
另一方面，还需考察其处理复杂开发流程的能力，比如能否理解多个代码文件、修复 bug、生成前端界面、根据 UI 图片生成代码，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，越流畅，说明该 AI 编程工具的水平越高。例如，Cursor 就能自主完成从需求到功能开发的整个流程，被不少开发者视为得力助手。
AI 编程工具的不断进步，让程序员们在享受效率提升的同时，也对可能被替代的风险感到忧虑。接下来更值得探讨的是：哪些类型的程序员会最先被取代？
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，目前大多数已经达到甚至超过初级程序员的水平，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，程序员的岗位分工大致可以分为前端、后端、全栈、嵌入等方向，其中每类又分为初、中、高级，主要区别在于参与开发产品环节的深度与掌握技术原理的数量。
初级程序员通常负责开发简单功能，如系统的增删改查等，其他能力要求相对较低；中级程序员需要掌握大部分代码技术原理，负责一些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，这需要对各类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的能力。
现在，很多 AI 编程工具不仅限于代码生成，还能够完成前期思路框架整理、中间代码生成和后期优化界面的全流程，其能力范围已超越初级程序员。陆通指出，许多不懂代码的产品经理借助 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 编程工具取代人工，成为自己的得力助手。
以开发一款心理测试应用为例。
虽然应用类产品体量较小，但开发过程并不简单，心理测试应用不仅要保证测试类型的多样性，还需关注用户隐私和数据安全，这涉及前端、后端的开发、数据库管理和 API 接口等多个环节，需要不同层级的程序员进行协作，而 AI 编程工具几乎能够覆盖整个流程，具体步骤包括：
第一步：让 AI 推荐一些受欢迎的心理测试应用，例如 MBTI 心理测试、性格色彩测试及职业匹配测试；
第二步：生成心理测试应用所需的具体功能，如登录、注册、测试题展示、答题和分享等；
第三步：根据确定的功能，借助 AI 绘制界面草图；
第四步：让 AI 生成界面草图及其所需的代码，需要注意的是，很多 AI 编程工具还支持选择特定的技术框架；
第五步：运行生成的代码，利用 AI 调整和优化功能与界面，直到达到预期效果。
显而易见，只需使用者能够以逻辑清晰的方式描述需求，全程使用自然语言，AI 编程工具便能实现，大大降低了开发门槛。
多位程序员指出，AI 编程工具的能力日益增强，他们每天都会使用这些工具。陆通表示，他最常用的是 Cursor 和通义灵码，基本上通过提示词与 AI 互动进行编程，而不再逐行敲代码。
覃相补充道，“Cursor 在跨文件开发效率方面优势明显；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 则适合处理复杂任务，适合全栈开发。”
陆通表示，使用 AI 编程工具开发应用，能够在时间和人力成本上节省近一半。此外，还有程序员指出，如果在日常工作中熟练掌握 AI 编程工具，工作效率可提升 30% 至 40%。
AI 编程工具的崛起与程序员的未来
效率提升的原因在于 AI 编程语言与大型模型之间的高度兼容性。陆通指出，AI 在处理代码时具有较少的关键词和规范的编程语言，因而能够实现良好的适配。以 Cursor 为例，它不仅可以生成复杂的代码，还能够在调试过程中自动修复错误，甚至支持对整体或局部代码的修改。陆通认为，其能力已超越不少中级程序员。
然而，随着 AI 编程能力的迅速发展，这是否就意味着程序员的岗位会面临取代的威胁呢？企业又将如何应对这种变化呢？
编程能力的真正定义正在发生变化
一个不容忽视的现实是，AI 编程工具的快速进展，已经开始对程序员的就业安全产生影响。
今年 5 月，一则重磅消息震动了整个行业：5 月 13 日，微软宣布将进行一场裁员，涉及全球 6000 名员工，其中程序员成为受影响的重点。据媒体报道，在被裁的 2000 名华盛顿州员工中，约 41% 与软件工程相关，其中包括像 TypeScript 编译器的核心开发者 Ron Buckton 这样的资深工程师。
尽管微软并未明确将裁员归咎于 AI 取代人类，但其对 AI 编程的投资无疑传达了某种信号。CEO 纳德拉曾透露，现有超过 30% 的代码是由 AI 生成的，CTO 斯科特则预测，到 2030 年，这一比例将突破 95%。不仅微软在使用 AI 生成代码，竞争对手谷歌也表示，超过 25% 的新代码是由 AI 创作的。
虽然国内尚未出现大规模程序员被替代的案例，但从业者们已经感受到了潜在的压力。陆通提到，AI 编程工具的发展速度远超他的预期。
他回顾道：“在 2023 年，我曾认为 AI 仅仅是辅助编程的工具，像通义灵码和 Cursor 等工具只能生成部分代码。然而，到 2024 年底，Cursor 的代理模式及通义灵码的‘AI 程序员’功能上线后，已经可以自主生成多个代码文件，自动读取项目文件，并启动和运行代码。”
他坚定认为，AI 编程工具在功能的全面性和效率上，已经接近于高级全栈开发人员。
尽管如此，许多程序员仍然认为，AI 更像是一个高效的助手，而非完全替代人类程序员。要实现对这一职业的完全取代，AI 仍需克服多重挑战。
首先，AI 的理解能力有限，难以准确把握复杂的需求。
AI 编写代码的速度非常快，但在理解层面还有待提升。陆通提到，他在使用 AI 编程工具修改前端代码时，常常需要多次调整输入的提示词才能达到理想效果，这也是许多 AI 工具的共同问题——对提示词的要求极高。若提示信息稍显模糊，生成的结果便可能出现偏差。
其次，AI 无法替代完整的产品开发思维和团队协作能力。
在软件开发的过程中，编写代码只是其中的一部分，产品需求的调研、工具的创新设计等环节同样至关重要，而这些正是高级程序员所具备的能力，目前的 AI 编程工具尚无法实现。
覃相认为，尽管 AI 编程工具已从“基础补全”向“半自动化协作”迈进，像 Claude 4、Cursor 等顶尖工具仍在向“全自动编程”升级，但在架构设计和业务理解上，人类的核心作用依然不可替代。
陆通指出，若没有复杂的业务流程，例如开发的是面向 C 端的工具或 SaaS 类应用，流程清晰且结构标准，AI 能够胜任大部分工作。然而，一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI 便显得不那么灵活，一方面它难以像人一样理解一家公司的运作，另一方面还可能出现过度分析、随意修改，甚至频繁重构代码的现象，从而影响项目的稳定性。
最后，AI 编程的容错率非常低。
当 AI 生成的文本或图像出现语法错误或画面问题时，用户或许可以接受，但代码出错后，轻则功能失效，重则可能引发安全事故。尽管 AI 编程工具已经能够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”等问题。一位程序员表示，尽管 AI 的代码“看起来正确”，并不意味着“运行就能正确”。此外，AI 生成的代码若存在安全漏洞，责任归属问题也是一个亟待解决的合规难题。
因此，要让 AI 真正取代程序员，面临的挑战不仅是技术层面，还有理解力、创造力和责任感等多重门槛。
AI 编程不会让程序员瞬间失业，但它正在重塑这个职业的核心价值。未来的程序员，可能不再是机械地“敲代码”，而是既懂得 AI 又了解业务的复合型人才，承担更高层次的职责。
* 题图来源于 Unsplash。
