娛樂 2026-09-02 04:16:33 6438

寫代碼害快了有多厲錯多了，但

恰好在 AI 的写代能力範圍之內 。覺得不錯的多厉但错多話，AI 時代的害快建議是：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。然後它就大概能用了。写代答案可能會出乎你的多厉但错多意料。一位名叫 Pablo 的害快女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，遇到報錯 ，写代說明質量確實達到了可用水平  。多厉但错多這可能是害快 AI 編程給我們最大的啟示  。這簡直是写代完美的工作對象。

如果你再仔細想想 ，多厉但错多原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。害快AI 的写代局限就暴露了  。AI 自動化掉的多厉但错多永遠是那個"模式匹配"的部分，

問題一 ：表麵能跑，害快

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 ，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。

修 bug 和理解報錯。但處理金額時 ，

為什麽？因為在大型真實項目中，AI 生成的代碼需要大量的檢查 、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，

第二 ，不是在"理解你要什麽"。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，

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 。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、到 2025 年底估值達到約 90 億美元 。結果容易驗證。

參考資料

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訂閱

如果覺得有意思，窗口之外的內容就像不存在一樣 。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。仍然需要深入的思考能力。

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。

Part3 ：模式匹配器寫代碼，

所以  ，想分享給你。結果可驗證時，

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，Signal Fire 的報告顯示，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，CodeRabbit 報告顯示，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據，

用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋 ：AI 在"續寫"代碼時 ，他又發了一條更具體的推文 ：

"有一種新的編程方式，一試便知。

但短期有一個值得關注的信號：入門級崗位在收縮。需要理解的部分永遠需要人 。兩年後的 2025 年 2 月，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了 ？

今天，

但如果故事在這裏結束 ，METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗，也更難被機器替代 。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊 。不代表代碼正確。訓練數據極其豐富。我查了大量數據，而不是對你業務的理解。但會計行業不僅沒有萎縮，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%。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時 ，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" ，進而刺激更多的軟件需求——總體效果是需要更多而不是更少的開發者 。

文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一 ，而是因為 AI 寫得又快又好  。開發者產生了"我變快了"的錯覺 。把報錯信息複製給 AI，

代碼能不能跑 ，

第一 ，報錯信息在訓練數據中大量出現 ，即可訂閱 。還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。說說想法、有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成。

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 。成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一，但當項目增長到幾十個文件 、現在來看後半句——「錯多了 75%」 。他看都不看修改的內容 ，平均用時 1 小時 11 分鍾 ，然後對照 AI 生成的代碼來學習 。不理解具體業務語境（第 9 篇：模式匹配 vs 理解）不理解業務需求65% 開發者反映 AI 缺失上下文AI 在"續寫"代碼，AI 在訓練過程中見過的代碼模式，AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍  。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。實際慢了 19% 。

互聯網上有海量的公開代碼 。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 ，

下一篇預告

從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要 。

在菲律賓，

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 ，

先從一句話說起。它和 AI 識別人臉（第 1 篇）  、驗證大於信任 、Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人、結果是：

使用 AI 工具的開發者反而慢了 19%。而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護 。需求明確、"

換句話說 ，

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，因為它不"理解"你在做記賬工具——它隻匹配"數字相加"的最常見寫法 。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說 ，

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，甚至可能不在你給它的對話上下文裏 。在農村長大，AI 可以"看到"全貌，你可能會注意到一件事：當你清楚知道自己要什麽時 ，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。它就不完整了 。AI 來生成代碼。但更高的生產力會降低軟件的開發成本 ，

Part1 ：為什麽 AI 特別擅長寫代碼

在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前  ，使用 AI 後 ，不像寫散文——好壞見仁見智。不是因為自己不會寫，直接全部接受  。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，數據充足 、也是這個係列的最後一篇 ，

    所以，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，程序就出了問題 。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。模式匹配在這裏力不從心。遇到報錯  ？把錯誤信息直接複製給 AI，而不是精確的 45.3 。超過 1.5 億開發者在上麵協作 。

    讓我們來看看 ，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 ，如果你想學編程，

    曆史給了我們一個有用的類比。

    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 ，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題。

    他說："代碼的規模已經超出了我通常理解的範圍——如果要仔細讀一遍，"

    這條推文被超過 900 萬人看到。讓我們一起來探索這個問題。就是三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一 。它描述的是一種全新的編程方式 ：你不寫代碼 ，迭代而非一次到位、

    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 ，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%。主要級別的問題多了 1.7 倍

  • 過度 I/O 操作（輸入輸出，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。

    GitHub Copilot 現在平均貢獻了活躍用戶約 46% 的代碼——幾乎一半的代碼是 AI 寫的 。

    "我該不該學編程 ？"

    如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步 ，

    最後一個問題，Karpathy 自己也補了一句："用來隨手做點周末項目還不錯。在"做得更完善"和"差不多就行"之間做取舍——這些是編程真正的核心能力  ，當 AI 處理了語法層麵的事情後，不需要完美 ，

    這意味著什麽 ？不是程序員變少了 ，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確，邏輯有錯

    CodeRabbit（一個 AI 代碼審查平台）在 2025 年 12 月發布了一份《AI 與人類代碼生成現狀報告》 ，

    編程語言不像人類語言那樣模糊。因為修改 B 文件時，企業對財務分析的需求因此暴漲。你來檢查。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，這不隻是頂級 AI 專家才能做的事。遠超所有職業平均 4% 的增長率 。

    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。

    一句話回顧

    AI 讓寫代碼快了 55%，"

    VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條 。讓我們慢慢拆解 。AI 不知道這個區別 ，處理金額應該用整數（以"分"為單位計算） 。

    自己覺得快了 20%，

    想清楚一個工具應該怎麽工作、

    先來拆解"滿"在哪。

    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》。

    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"。決定不同功能之間怎麽配合 、AI 生成的代碼改動 ？他全部直接接受，直接修改代碼文件 。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 。幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力，對於一個"超級模式匹配器"來說 ，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。代碼合並率提升了 11%，連看都不看。AI 理解他的意思後，需要人來做。會遇到什麽問題

    Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。在大多數場景下這沒問題 。不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來 ，軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17%，因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜，沒有兩個項目的架構是完全相同的，很多人預言會計職業將會消亡。讓 AI 來寫 ，

    埃森哲（全球最大的谘詢公司之一）做了一項更嚴格的隨機對照實驗 ：使用 Copilot 的開發者 ，比幾乎任何其他領域都要豐富。考慮到用戶可能遇到的各種情況、他們怎麽使用產品 、

    仍然需要人做的

    架構設計。

    業務邏輯判斷 。

    這背後的道理，他會說一些非常隨意的話——"把側邊欄的內邊距減半""給這個按鈕加個懸浮效果"——完全是日常口語，

    非程序員的真實案例

    更令人驚訝的是 ，它不知道你的用戶是誰，但實際測量的結果是——慢了 19%。代碼的對錯通常是確定性的：要麽運行成功 ，

    適合交給 AI 的

    原型開發和快速驗證。寫作如此 ，連鍵盤都很少碰 。

    1980 年代 ，跑跑程序 、"這個應用應該分成幾個模塊？數據怎麽流動？用什麽技術方案？"——這些需要理解整個項目的目標 、通常 AI 就能修好 。學會了怎麽和它一起工作，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，模式匹配的部分被自動化了，而不是最高效的方式 。要麽報錯。而是因為底層邏輯相同 。我花了不少時間去找到並撤銷這些改動 。給你一個盡可能完整的回答。複製粘貼一下 ，需求變複雜 ，讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣。但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。接口定義、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 。但如果 AI 能寫代碼，你來。我們不需要猜測。所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式 。而是想清楚要做什麽 。給出了一個出人意料的答案 。在代碼重構 、

    代碼語法是模式，for 後麵必須跟循環變量，都需要有人審查。它有嚴格的語法規則 ：IF 後麵必須跟條件 ，不理解你的業務規則

這個"缺失上下文"具體長什麽樣 ？Qodo 的報告指出 ，

2023 年 1 月，編程中有大量高度固定的模式 ：數據庫連接 、

但這裏有一個關鍵的轉變。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，歡迎分享+關注。AI 替代的是"敲代碼"這個動作，

不過 ，而是當前對話窗口裏的文字。Qodo 的調查顯示 ，歡迎關注我，他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，

編程的本質不是寫語法 ，我們走了很長一段路  。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。

美國勞工統計局（BLS）預測，

代碼審查  。模式匹配器就能發揮最大威力。15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。數據充足 、

學習新語言和新框架  。會發現這不隻是編程的事 。

AI 降低了編程的入口 ，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能"，可以被自動化 。

代碼能跑，業界的經驗顯示  ，AI 給出的東西怎麽改都不對 。可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景  、入門更容易了 ，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 ，

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 。一旦項目變大 、有趣的是 ，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，

當一個項目隻有幾個文件 、不知道你的產品邏輯，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。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 。為自己的社區建了一個資源共享應用。讓我們一起認真聊聊這個問題。AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了。

數字背後的驅動力 ，畫出了它的能力邊界 ，但內在邏輯有問題。反而大幅增長 ，測試生成和代碼審查這些關鍵任務中 ，是業務問題。但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了，"

他這句輕描淡寫的話 ，"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 ，"通常這樣就修好了" 。也是最大的一個問題——

AI 會取代我們嗎？

下一篇 ，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。

為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼" ，

這聽起來像科幻 。也是 AI 幫不了你的部分。這是典型的模式匹配強項 。他不用打字 ，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 ，但做的不是你想要的）。看看效果 。訓練數據極其充足 。超過 77000 家企業和組織都在使用它。這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法  ，

Part4：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽

知道了 AI 編程的優勢和局限後 ，擁抱指數級增長 ，

上一篇 ，每種編程語言都像一本規則手冊，而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55%。

這也和 Karpathy 的話完美呼應：VibeCoding 適合"周末小項目"——因為小項目模式簡單 、電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，你有一個想法 ，約束和取舍 。

問題三 ：項目大了 ，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 ，依據的是訓練數據中的統計模式，

AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。模式極其明確。

2025 年 7 月  ，而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分 。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 ，不變的是對邏輯的思考  。她隻是用日常語言描述了她的需求，Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器 ，AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對，代碼量小，自 2022 年 AI 工具普及以來 ，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時 ，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了 。得花好一會兒。表現很好  。

性能優化。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，

先看長期趨勢 ：整體需求在增長 。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 。後續文章也會持續更新 。

這些數字很漂亮 。246 個任務做下來，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 。比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子 ，你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫。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，它就顧不上了。分析了 470 個開源項目的代碼提交 。兩邊不一致，其實藏著很深的含義。做獨特判斷的部分，寫代碼恰好就是。正確的使用方式就清晰了。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"。遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI 。但邏輯錯誤也多了 75%。忘記代碼的存在……我就是看看效果 、會發生什麽 。

舉個例子：如果你讓 AI 做一個記賬工具，

摩根士丹利的分析與此一致 ：AI 不會減少軟件行業的整體就業，

效率數據：到底快了多少 ？

一項覆蓋 4800 名開發者的研究給出了最具體的數字 ：使用 GitHub Copilot 的開發者完成一個編寫 HTTP 服務器的任務 ，能跑就行 。

最有趣的一個實驗

以上三個問題疊加在一起 ，這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合，我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事、AI 就開始出錯 。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式 。

個人錨點

如果你也試過讓 AI 寫代碼 ，而是用語音跟 AI 說話。調試和修改 。需要把金額加在一起，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，但沒有降低編程的天花板 。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" 。AI 來實現 。模式明確 、用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，但要做好 ，"

把三個問題串起來

讓我用一張表來總結，

斯坦福數字經濟實驗室的研究發現，而成功構建次數更是提升了 84%  。什麽行為對他們來說是合理的 。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景 。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 。幾百行代碼時，結果很說明問題 ：