AI编程时代来临，程序员的未来岌岌可危！

定焦 One（dingjiaoone）原创

作者 | 王璐

编辑 | 魏佳

随着 AI 技术的迅速发展，程序员面临着前所未有的挑战。

在过去的两年里，ChatGPT、Midjourney 等人工智能工具的崛起使得文案创作、插画设计等职业感到前景不妙，而如今程序员也无法逃脱被人工智能取代的恐慌。

特别是最近，美国的 AI 公司 Anthropic 推出了升级版 Claude4 系列模型，令全球程序员倍感压力。这一系列包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，尤以 Claude Opus 4 为显著，能够连续编写代码长达 7 小时，被誉为“全球首款无需手动修改即能生成高质量代码的大模型”。

根据数据分析，AI 编程工具的热度持续上升。Xsignal 奇异因子公司最近发布的统计数据显示，AI 编程工具在 30 多个应用场景中位列第三，超越了 AI 搜索引擎、AI 图像生成等热门领域。从 2024 年 6 月至 2025 年 4 月，该工具在社交媒体上的讨论度也增长了 45%。

与此同时，科技巨头们的动态也传达出微妙的信号。微软近期宣布将裁员 6000 名员工，涵盖工程和研发等核心技术岗位，这一事件成为 AI 冲击下的重要标志。

无论是 AI 编程工具的能力提升、用户使用量的迅速增长，还是大型科技公司的频繁调整，都在加深程序员们的焦虑感。

AI 编程工具究竟发展到了什么阶段？它真的能完全替代程序员吗？这一悬而未决的问题在程序员群体中愈演愈烈。

全球最强 AI 程序员是谁？

AI 编程领域正迎来“百模争霸”的局面。

除了 Claude4，各类 AI 编程工具在市场上争相亮相，众多大公司和创业团队对此领域充满热情。

「定焦 One」根据 Xsignal 奇异因子提供的期末声量值（即在网络上被提及的次数，反映社交媒体讨论的热度）和从业者的反馈，整理出国内外当前热度较高的十大 AI 编程工具，尽管这未必完全代表用户体验，但可作为参考依据。

需要特别说明的是，Kimi-AI 编程助手的期末声量值虽然相对较高，但它并不是一个独立的产品，而是 Kimi 应用中的一个模块。统计的声量值反映的是 Kimi 整体的讨论情况，实际讨论度远低于这一数字。

国内 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 等。

它们的共同特点是在将自然语言转化为代码、智能化（如自动补全和代码检测）等多方面表现出色。

而在国际市场中，大公司与创业团队均推出了优秀的产品。

微软推出的 GitHub Copilot，不仅兼容多种编程语言，还能与 GitHub 的代码库无缝对接；由创业团队 Anysphere 开发的 Cursor 也迅速崛起，具备代码补全、生成、修复以及理解等多个功能，成为 AI 编程工具中的明星。

从用户活跃度（MAU）来看，Cursor 在 3 月已稳居全球前列，而国内的 Trae、通义灵码和文心快码同样跻身第一梯队。虽然 GitHub Copilot 没有披露 MAU，但根据从业者的反馈，该工具也在行业中占据领先地位。

AI 软件工程师覃相认为，无论是在国内还是国外，AI 编程工具在降低使用门槛、提升生产效率、促进创新和优化复杂系统等方面都为开发者带来了便利。

AI 编程工具的发展可划分为三个阶段：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，开发者需要检查与调整生成的代码，这样既保留了人类的主导权，也显著提高了效率，而全自动编程主要面向初学者。

那么，如何评估一个 AI 编程工具的能力呢？综合从业者的使用经验，可以从技术与功能两个维度进行判断。

首先，AI 编程工具的技术基础依赖于其背后的大模型能力。资深程序员陆通指出，AI 编程的底层技术原理是大语言模型与代码特定训练的优化，国内适用于 AI 编程的大模型包括 DeepSeek 和 Qwen 系列，国外则有 Claude、Gemini 和 GPT4，其中 Claude 系列因其在代码理解和长文本处理上的优势，被认为最适合用于 AI 编程。

其次，评估工具时还需关注其处理复杂开发流程的能力，比如理解多个代码文件、修复 bug、生成前端界面、从 UI 图片识别生成代码，以及自主调用工具和操作系统命令等能力。能够自动处理的流程越多且越顺畅，该 AI 编程工具的水平就越高。例如，Cursor 能够自主完成从需求到功能开发的全过程，许多开发者将其视作得力助手。

AI 编程工具的不断进步，让程序员在享受效率提升带来的红利的同时，也感受到被取代的隐忧。接下来的关键问题是：哪些类型的程序员最有可能被取代？

AI 编程，取代初级程序员的传说并非虚构

如果将 AI 编程工具的表现与程序员进行比较，目前大部分工具的能力已达到乃至超越初级程序员，部分产品甚至展现出中级程序员的能力。

从业者向「定焦 One」解释，程序员的岗位职责大致可分为前端、后端、全栈和嵌入式等方向，每个方向又细分为初级、中级和高级，主要区别在于参与开发产品的深度与掌握技术知识的广度。

初级程序员通常负责开发简单功能，例如系统的基本增删改查，其他技术能力要求较低；中级程序员需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；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，并承担核心模块的功能开发，需要对各种代码技术原理非常熟悉，同时具备大型项目经验与团队沟通协调能力。

目前，许多 AI 编程工具不仅限于生成代码，还能进行前期思路框架整理、中间代码生成和后期界面优化等全流程操作，其能力已超越初级程序员。陆通表示，不少不了解代码的产品经理通过 AI 编程工具成为独立开发者，还有一些高级程序员则利用 AI 编程工具来取代人工工作，成为自己的得力助手。

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他以开发一款心理测试应用为例。

AI 编程工具的崛起与程序员的未来：挑战与机遇并存

尽管应用类产品的规模相对较小，但其开发过程却充满挑战。以心理测试应用为例，不仅需要丰富的测试类型，还必须重视用户的隐私和数据安全。这就涉及到前后端的开发工作、数据库的管理以及 API 接口等多个环节，初级、中级和高级程序员需要协同合作，而 AI 编程工具几乎可以在每个环节中发挥作用。具体流程如下：

第一步：请 AI 推荐一些受欢迎的心理测试应用，例如 MBTI、性格色彩测试和职业匹配测试；

第二步：利用 AI 生成该心理测试应用所需的具体功能，包括登录、注册、测试题展示、答题及分享功能；

第三步：依托 AI 绘制功能界面的初步草图；

第四步：使 AI 生成界面草图和实现这些功能所需的代码，需要强调的是，许多 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，借助 AI 进行功能和界面的调整与优化，直至满意为止。

可以发现，只要用户能够清晰地表达需求，AI 编程工具便能全程使用自然语言进行操作，显著降低了开发的门槛。

不止一位程序员指出，AI 编程日益强大，他们几乎每天都在使用这类工具。陆通提到，他最常使用的工具是 Cursor 和通义灵码，通常通过提示词与 AI 进行交互，而不需要逐行输入代码。

覃相补充道，“Cursor 在跨文件开发方面的效率颇具优势；通义灵码在中文优化和私有化部署方面表现突出；Claude 4 则能够处理更加复杂的任务，适合全栈开发。”

陆通表示，使用 AI 编程工具来开发应用能大幅节省近一半的人力和时间成本。此外，有程序员反映，熟练运用 AI 编程工具后，工作效率可提升 30%-40%。

这种效率的提升源于 AI 编程语言与大型模型的高度匹配。陆通解释，编程语言的规范性与关键字相对较少，使得 AI 能够高效地生成代码。以 Cursor 为例，它不仅能生成复杂的代码，还能够在调试过程中自主修复错误，并支持对整体或部分代码进行修改，陆通认为其能力已超越中级程序员。

然而，在 AI 编程能力不断提升的背景下，是否意味着所有程序员都会被取代？企业又将如何应对这种转变？

编程能力的真正含义正被重新定义

一个严峻的现实是，AI 编程工具的迅猛发展开始影响程序员的就业稳定性。

在今年 5 月，一则消息震动了整个行业：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，其中程序员首当其冲。有媒体报道显示，在华盛顿州被裁的 2000 名员工中，约 41% 与软件工程相关，甚至包括 TypeScript 编译器的核心开发者 Ron Buckton 等资深工程师。

尽管微软并未明确将裁员归因于 AI 取代人力，但其对 AI 编程的重视无疑传递了一个信号。CEO 纳德拉曾透露，已有超过 30% 的代码由 AI 生成，CTO 斯科特也预测，到 2030 年这一比例将超过 95%。AI 生成的代码不仅在微软内部普遍应用，其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事件，但从业人员已经感受到潜在的危机。陆通坦言，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 仅仅是辅助编程的工具，通义灵码和 Cursor 等工具只能生成部分代码。然而到了 2024 年底，Cursor 的 agent 模式和通义灵码的‘AI 程序员’功能上线后，已经能够实现自主生成多文件代码、自动读取项目文件、自动启动和运行代码等功能。”

他指出，AI 编程工具在功能的全面性和工作效率上，已逐渐赶上高级全栈开发程序员。

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尽管如此，多位程序员仍认为，AI 目前更像是高效的助手，而非完全替代者。要想完全取代这一职业，AI 编程至少还有几个重要的障碍需要跨越。

首先，理解能力不足，难以准确“领会”复杂需求。

AI 代码生成速度虽快，但其理解力尚待提升。陆通提到，他在使用 AI 编程工具修改前端代码时，往往需要多次调整提示词才能得到满意的效果，这也是所有 AI 工具普遍存在的问题——对提示词要求较高。一旦输入的逻辑稍有不清，结果就可能偏离预期。

其次，AI 无法替代完整的产品开发思维和团队合作。

在软件开发过程中，编写代码只是其中一部分，还包括产品需求调研、工具创新设计等环节，这些都是高级程序员必备的能力，而目前 AI 编程工具尚无法做到。

覃相认为，尽管 AI 编程工具已经从“基础补全”向“半自动化协作”进化，像 Claude 4、Cursor 这样的顶尖工具仍在努力追求“全自动编程”，但人在架构设计和业务理解中所扮演的核心角色仍然不可或缺。

陆通指出，如果没有极其复杂的业务流程，比如开发的产品为 C 端工具或 SaaS 类应用，流程清晰、结构标准，AI 可以完成大部分工作。然而，一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI 就显得力不从心。一方面，它难以像人类一样深入了解一个公司，另一方面，也可能出现过度分析、频繁修改甚至重构代码的情况，反而影响项目的稳定性。

最后，AI 编程的容错率极低。

AI 在生成文字和图片时，如果出现语法或画面错误，用户或许还能勉强接受；但代码一旦出错，轻则功能失效，重则可能引发安全事故。虽然 AI 编程工具已经能够实现代码生成过程的自动化监控，但仍然可能出现“生成的代码表面上完整，但未考虑到操作系统或浏览器的兼容性”等问题。一位程序员指出，有时 AI 生成的代码“看似正确”，并不意味着“运行时就一定正确”。此外，如果 AI 生成的代码存在安全漏洞，责任归属问题将难以明确。这仍然是技术落地过程中的一个悬而未决的合规问题。

因此，要让 AI 真正取代程序员，不仅要面对技术挑战，更要克服理解力、创造力与责任心等多重障碍。

AI 编程不会让程序员在一夜之间失业，但它正在重塑这一职业的核心价值。未来的程序员，或许不再是单纯的“敲代码”，而是既懂得 AI 又掌握业务的复合型人才，承担起更高层次的责任。

* 题图来源于 Unsplash。