AI 时代，开发者的未来是什么？

还是先从最令人不快的地方说起吧。干这行我已经二十五年了。我用过 .NET 这个开发平台，用过 SQL 这个查询数据库所使用的语言，也做过运行在生产环境中的应用，而使用这些应用的人根本没兴趣知道这一切是怎么运作的。一年来，我每天使用的工具写代码比我快。面对那些棘手的情况，它出错的次数比我少，还经常让我发现一些我以前从未听说过的技术。

我可以假装不是这样。那没有任何用处。而且这也不是有意思的部分。

金字塔底部再也没有“初级开发者”的“高级开发者”？

有意思的部分，是如今任何一家公司都会问自己的问题：我为什么还要招聘初级开发者？

“初级开发者”的问题

我刚开始工作的时候，我们会给新人一个小函数，让它把两个变量相加并返回一个结果。这显然不是因为写出来的代码有什么价值。这是为了让他在某个边界情况下出错，在这上面花两个小时，然后十五年后还记得这件事。

如今，机器三秒钟就能写出这个函数。它甚至还会加上单元测试，也就是自动检查代码的每个部分是否正常运行的测试，以及错误处理。那么，为什么还要招聘初级开发者？就为了让他输入“帮我做这个，帮我做那个”？如果他不再亲自做任何事，他又要怎样积累经验？

最有意思的是，把这个问题说得最清楚的人既不是工会人士，也不是教授，而是Matt Garman，AWS 的老板，他是在 2025 年 8 月说这番话的。他谈到了那些想用 AI 取代初级员工的管理者：

十年后，当再也没有人学会任何东西时，这要怎么运转？那些有经验的高级员工会在哪里？

当那个卖铲子的人解释说到处挖掘是个坏主意时，值得停下来想两分钟。

数据并不好看

这不是一个上了年纪、只会唠叨的开发者的感觉。多个独立来源都对这一现象进行了测量。

Indeed Hiring Lab 在去年 7 月 23 日发布了一份对美国市场的分析。一年之内，面向高级员工的职位数量增加了 14.7%，而面向新人的职位数量减少了 7.5%。不分行业，大约 14% 的职位在寻找高级员工。在软件开发领域，这一比例达到了 69.3%。

我们的行业不是众多行业中的一个普通案例，而是最极端的案例。

因此，这个职业三分之二的入口并不是真正的入口。它们留给了那些已经身处其中的人。

斯坦福大学的团队通过另一条路径得出了同样的结论。他们分析了数百万美国雇员的工资数据。自 2022 年底以来，在最容易受到 AI 影响的职业中，22 至 25 岁人群的就业人数减少了 16%。与此同时，在同一批企业中，有经验的员工人数保持稳定或有所增加。他们最近一次于 6 月发布的更新显示，这一趋势仍在继续。

在招聘方面，SignalFire这家咨询公司测算出，自2019年以来，大型科技企业对初级人才的招聘量下降了65%。如今，刚毕业的年轻人约占招聘人数的7%。在初创公司里，这个比例不到6%。

梯子还在那里。消失的是第一个横档。

彻底扭转这个问题的数字

现在，来看这个迫使我重新思考的结果。

一项后来成为经典的研究由Erik Brynjolfsson和两位同事开展，随后发表在Quarterly Journal of Economics上。研究对象是《财富》500强一家软件公司的客服部门：5,179人和300万次对话。这是真正的工作。所以，不是什么实验室练习。

总体结果：每小时解决的工单多了14%。但细节更加说明问题。初级员工提升了34%。经验最丰富的人几乎没有提升。

好好重读一下这个结果。人工智能没有让初级员工变得没用。它让他们变得更好。它回收了顶尖员工的一部分知识，并把这些知识传给还没有掌握的人。这甚至是我们已知对它最有效的用法。

那么，问题在哪里？问题不在于初级员工的产出能力。问题在于，一家公司为什么愿意在他学习期间付钱给他。这是两个不同的问题。所有混乱都在这里。

一家公司雇用初级员工，不是因为他能产出很多东西。它雇用他，是因为这是已知的唯一一种培养出资深员工的方式。然而，资深员工不是能零买的商品。只要培训仍然是一项不可避免的成本，这套推理就站得住。一旦工作可以不经过培训就被产出，它就会崩塌。

资深员工究竟是什么，以及为什么这种东西正在消失

资深员工不是更懂语法的人。自2023年以来，借助人工智能，所有人都把语法装在了口袋里。

资深员工，是在一次次犯错中磨炼出判断力的人。经常犯错。在真正的系统上，承担真正的后果，最好还是发生在周五晚上。他知道这个查询能撑六个月才会崩，因为他已经见过它崩过。他也知道，不能在放假前刚好把这个改动部署到生产环境。这种知识不是从书里学来的。它是一点点靠错误积累起来的。

人工智能并没有消除代码学习。它消除了我们还能犯错而不至于造成太大损失的那段时期。这比少几个岗位严重得多。

这不只是直觉。2024年发表在Cognitive Research: Principles and Implications上的一篇综述得出结论，自动化辅助可能加速专家技能的流失，也会阻碍初学者获得这些技能。最糟糕的是，当事人未必意识得到。一篇发表在Journal of the AIS上的案例研究描述了同一家会计事务所里的同一个恶性循环：我们把工作委托出去，我们变得有信心，我们减少检查，然后我们委托更多工作。

航空业在三十年前遇到过这个问题。自动驾驶没有消灭飞行员。它改变了人们付钱让飞行员做的事情。后来人们发现，由于不再手动驾驶，他们的手动操作技能正在下降，而没有人提前看出这一点。主管部门最终规定，培训期间必须进行手动飞行。不是因为机器驾驶得不好，而是因为一个已经六个月没有练习过的人，在必须重新接过操纵杆的那一天，已经不是原来的那个人了。

还有另一个更接地气的迹象。GitClear分析了2020年至2024年间被修改的2.11亿行代码。在创建后两周内被重写的代码比例，从3.1%上升到了5.7%。被归类为重构的代码行比例，也就是在不改变结果的情况下重新处理代码，让代码更整洁，从25%降到了不到10%。最后，2024年是复制粘贴的代码首次超过移动的代码的一年。

翻译一下：我们更快地产出代码，却也更频繁地需要重写它，同时还越来越不愿意整理它。应该有人能看到问题正在出现。这个人很少只有六个月的经验。

在卖掉你的电脑之前，三个让人冷静下来的数字

一篇只保留令人沮丧数据的文章，会变成一张传单。所以，我们得拿三个事实来与之对照。

一。对于2025年，Challenger这家咨询公司统计了大约54,800个裁员岗位，这些岗位的雇主明确提到了人工智能。同年，科技行业解雇了大约123,000人。所以人工智能确实是一个因素，但只是少数因素。许多公司显然更愿意说“是人工智能”，而不是说“我们在2021年招太多人了”。

二。美国劳工统计局仍然预计，2024年至2034年间，开发者这一职业将增长15%，每年大约有129,200个岗位需要填补。这个预测已经被下调了，因为之前是17.9%。但15%可不是什么崩溃。这是所有职业平均水平的两倍。在欧洲，Cedefop预计，到2035年，信息与通信技术专业人员的年增长率将达到2.5%。

三。自2025年2月以来，软件开发招聘岗位增加了15%，而所有招聘岗位总数下降了7%。开发市场比十八个月前好一些了。它仍然比疫情前的水平低27.5%，但趋势正在朝好的方向发展。

再加上第四个数字，因为它很有意思。一组研究人员让十六名经验丰富的开发者参加了一项受控测试，他们来自开源项目，也就是代码公开可访问的软件项目。他们在自己的代码仓库上工作。使用人工智能后，他们多花了19%的时间。但测试结束后，他们却确信自己节省了20%的时间。十六个人不足以确立绝对真理，作者自己也这么说。但实际感受与实际测量之间的差距，值得我们仔细看看。尤其是当我像几段之前那样写道，机器比自己更快的时候。

唯一值得参考的先例：国际象棋

每个人都在发表自己的预测。我更愿意观察这样一个领域，在那里，机器已经几乎三十年明确无误地比任何人类都更强。

国际象棋。1997年，深蓝击败卡斯帕罗夫。人们立刻宣布这项棋类游戏死亡。

三件事发生了，它们恰好回答了我们的三个问题。这项棋类游戏没有消亡。它甚至从来没有发展得这么好。现在的棋手比过去更强，恰恰是因为他们和那些能碾压自己的机器对练。另一方面，以国际象棋为生的人数并没有爆炸式增长。

放到我们的职业上，就是这样：开发不会消失，留下来的人会比以前更优秀，但不会有足够的位置容纳所有人。这三个说法同时都是真的。它不如预言卖得好，但稍微拉开一点距离观察，我们看到的就是这样。

具体来说，这对你有什么改变？

如果你不做开发，前面这些内容可能会让你觉得离自己很远。可实际上，三个后果会直接影响你。

工作换了边。夜里响起的东西没有动。

开发点东西比以前便宜了。给你的俱乐部做个网站，给你的生意做个应用，或者做个内部工具：2026年的报价已经和2023年的没什么关系了。多要几份报价。那些调整了方法的人和其他人之间的差距已经变得巨大。但你要仔细看看自己买的是什么。敲代码已经不值多少钱了，复核才是一切。报价低得离谱，却没有靠谱的人在后面撑着，往往会变成一张晚些时候才寄来的账单。

如果你家小子想投身这一行，门并没有关上，但入口已经变了。光有文凭已经不够了，因为企业主要在找资深人士。现在依然有效的做法，是带着一个能运行并且可以展示的项目来。还得接受先从小公司开始，而不是一上来就进大集团。小团队还在培养新人，因为它们通常也别无选择。

你使用的应用会更快地变化，也会更频繁地出点问题。两周内重写的代码最终会来到你这里，变成一个修复上一个更新的更新。这不是命中注定的。这是企业在速度和用心之间做出的选择。

现在就该做什么

我不会给你列一张时髦技术清单。最好从一个简单的原则出发：真正保值的，是那些需要有人为之负责的东西。机器会写代码。它不会签字，不会凌晨三点爬起来，也不会向客户解释为什么周二的订单消失了。

如果你已经在这一行里。规格说明的价值正在上升，因为知道该造什么，依然比把它造出来更难。架构及其取舍也是一样。你还得知道如何核查，也就是说，拒绝机器给出的答案，并解释为什么拒绝。再加上安全性、日常运维、事故处理，以及对客户业务的了解。后者不在任何语料库里，换句话说，不在任何用来训练人工智能的大量数据里。

除此之外，还要加上编排。这里说的这个词，指的是把一项工作拆分给多个代理的能力，也就是能够执行任务的人工智能工具。你得知道如何写出扎实的指令，设置自动化的防护栏，并核查结果。这是一门真正的学问。它几周就能学会，但今天真正掌握它的人非常少。窗口已经打开了。它不会保持开放十年。

如果你刚入行。陷阱在于接受所有能编译的东西，也就是所有计算机能够转换成可执行程序的东西。养成三个习惯来培养你的判断力。时不时地，亲手完成一些本可以交给别人做的事。这样做是为了学习，不是为了拖慢生产。你也要练习拒绝机器给出的答案，同时能够解释问题出在哪里。看看它生成的代码。如果你的代码由 Git 做版本管理，就比较它的改动。最后，主动承担一次事故的责任，哪怕事故很小。正是在这里，几乎也只有在这里，你才能真正学会这门手艺。

花时间看看人工智能生成了什么，有时挺无聊，在简历上也看不出来，但这恰恰把那些不断进步的人和其他人分开了。

我花在人工智能上的时间翻倍了

刚开始使用 Claude Code 的时候，我对自己说：「哇，真快！」但那时我把 Claude Code 当聊天机器人用，如今我创建了「skills」、「hooks」、「commands」、「loops」，让它通过测试自动改进我的代码，自己做代码审查，直到最后达到 0 WARNINGS，我在屏幕上打开 3 个 Claude Code 会话，进行核查，在 3 个不同的项目之间从一个跳到另一个，天哪，这玩意儿占了我多得离谱的时间！我老婆抱怨说：「我都看不见你了！你总是在书房里和你的 Claude 待着！」是的，确实如此，我喜欢 Claude，它已经成了我的朋友，但我承认它占用了我很多时间，而且你越是打磨你的「skills」、你的「hooks」，你让它做的一件小事就越容易花掉 2 个小时才能完成开发。这和刚开始时非常不一样。

这里也一样，你得知道如何管理自己的时间，时不时说一句「停」，或者不要同时打开 3 个项目。还得说，Anthropic 给 Claude 的 5h 分段系统，以及我在 Claude 下方的 statusline 里计算出来的百分比系统，会让你产生一种想把额度彻底用光的冲动：「啊，在本周重置之前我还剩 12%，来吧，火力全开，我打开 OPUS 和 /effort MAX，再启动一个新东西！」

这是我在最开始使用人工智能时完全没有预料到的事情。我得更好地管理自己的时间。

我的看法

不会走回头路了。一次都不会！ 人工智能会遍布开发领域，远不止于此。只用了两年，就让那些我们以为能坚固十年的边界纷纷倒塌。那些等着这一切平息下来的人，可能要等很久。

我想对所有开发者说：今天就去接触一下 vibe coding，不管是用 Claude code、codex 还是其他工具，创建“skills”、“hooks”！别等，别拖到下周：你可能会失去在面试时更好地推销自己的加分项。展示一些你用人工智能做出来的东西，创建一个能代表你的网站，把你的项目摆出来。

让我担心的不是自己的位置。我身后有二十五年的错误经历。它们现在仍然有价值，而这个工具让我比以前更有用。让我担心的是，我们正在集体锯断自己脚下的树枝，每个人都有非常充分的个人理由。一家不招聘初级开发者的公司是在优化自己的季度业绩。一百家做同样事情的公司，会毁掉自己到2035年的高级开发者储备。单独看每一家时，它都有道理。合在一起，它们就是错的。没有人有兴趣第一个行动。

这不是技术问题。这是世界上最古老的问题。我们从来没有找到别的解决办法，只有让某个人今天愿意为一项自己亲眼看不到的收益买单。

如果今天要由我组建一支团队，我会招一个初级开发者。不是出于慈善。因为五年后，高级开发者会无处可寻，而且贵得离谱。而我培养出来的那个人已经在这里了。