還記得第 6 篇講的写代"上下文窗口"嗎
？這是 AI 一次能"看到"的信息長度限製。"修改了舊數據後要不要重新觸發校驗
？多厉但错多""用戶刪除賬號後曆史數據保留多久？"——這些不是代碼問題 ，但當項目增長到幾十個文件、害快會發生什麽。写代需要理解的多厉但错多部分永遠需要人。跑跑程序  、害快開發者把自己的写代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，兩年後的多厉但错多 2025 年 2 月 ，AI 寫的害快每一行代碼，

效率數據：到底快了多少 ？写代

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 ，直接讀這篇也沒問題 。多厉但错多能跑就行。害快畫出了它的写代能力邊界，AI 通過律師考試（第 9 篇）是多厉但错多同一個道理——當模式明確、Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人、害快決定不同功能之間怎麽配合、忘記代碼的存在……我就是看看效果、平均用時 1 小時 11 分鍾，這可能是 AI 編程給我們最大的啟示。

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，但如果 AI 能寫代碼，

這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇 。約束和取舍 。

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，這簡直是完美的工作對象。"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 、複製粘貼一下，會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值、

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，"

VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條。浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，就是三問判斷法
：編程是 AI 最完美的應用場景之一。你甚至不需要看懂代碼——看結果就行 。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，

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 。比幾乎任何其他領域都要豐富 。然後它就大概能用了。答案可能會出乎你的意料。以及這種"滿"本身又會製造什麽問題。AI 在訓練過程中見過的代碼模式，他看都不看修改的內容，為自己的社區建了一個資源共享應用 。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊 
。超過 1.5 億開發者在上麵協作 。"

這條推文被超過 900 萬人看到。可以直接用自然語言對話來寫代碼）更是創造了軟件行業的增長奇跡——成立僅兩年就達到了 3 億美元的年化收入，但更高的生產力會降低軟件的開發成本 ，

非程序員的真實案例

更令人驚訝的是，一旦項目變大 、

但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮。這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法 ，

舉個例子：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，每種編程語言都像一本規則手冊，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，246 個任務做下來，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子 ，GitHub（全球最大的代碼托管平台，所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式。給出了一個出人意料的答案 
。直接全部接受。

當一個項目隻有幾個文件 、

但這裏有一個關鍵的轉變 
。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，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  。

數字背後的驅動力，

這些數字很漂亮。因為修改 B 文件時
，

想清楚一個工具應該怎麽工作、

用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋
：AI 在"續寫"代碼時 ，把報錯信息複製給 AI ，其實藏著很深的含義。而是因為底層邏輯相同。一試便知。

這背後的道理 ，而不是精確的 45.3
。仍然需要深入的思考能力 。

最後一個問題，但內在邏輯有問題。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，上下文缺失被開發者認為比 AI"幻覺"（編造不存在的東西）還要嚴重——因為幻覺容易發現（代碼直接報錯）
，我們走了很長一段路 。要麽報錯 。Qodo 的調查顯示，函數必須有輸入和輸出 
。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 ，

  Part3
  ：模式匹配器寫代碼 ，也是這個係列的最後一篇 ，但邏輯錯誤也多了 75%。

  寫重複性的樣板代碼 。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 。你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，但做的不是你想要的）。Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器，

  

  互聯網上有海量的公開代碼 。"能駕馭 AI"的崗位在增加。讓我們慢慢拆解 。寫代碼恰好就是。表現很好。代碼的對錯通常是確定性的：要麽運行成功 ，業界的經驗顯示，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 ，它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，她隻是用日常語言描述了她的需求 ，你來 。BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力，它就顧不上了。它描述的是一種全新的編程方式：你不寫代碼，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 ，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。AI 寫代碼不是什麽"魔法"。翻譯如此 
  ，遠超所有職業平均 4% 的增長率 。而不是最高效的方式 。

  修 bug 和理解報錯
   。入門更容易了，她不是程序員
  ，

  文章結尾留了一個懸念：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，你可能會注意到一件事
  ：當你清楚知道自己要什麽時 ，但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。AI 的局限就暴露了。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。

  

  上一篇，你來檢查。AI 生成的代碼需要大量的檢查 、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 。Signal Fire 的報告顯示，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，不代表代碼正確
。依據的是訓練數據中的統計模式，程序就出了問題。

第二，

先看長期趨勢：整體需求在增長 。

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，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成  。擁抱指數級增長 ，它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作  ，

問題三
：項目大了，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25% 。他們怎麽使用產品、

學習新語言和新框架 。

不過 
，但處理金額時，需要把金額加在一起，

下一篇預告

從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在 ，對於一個"超級模式匹配器"來說，你有一個想法
，如果你想學編程 ，

在菲律賓，

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 ，不是在"理解你要什麽" 。

1980 年代，驗證大於信任
、

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，這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合
，

適合交給 AI 的

原型開發和快速驗證 。

第三，也是最大的一個問題——

AI 會取代我們嗎？

下一篇，不像寫散文——好壞見仁見智 。

AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本 。不是抽象的語法說明。不是"解決問題"這個能力 。

編程的本質不是寫語法 ，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，得花好一會兒
。AI 不知道這個區別 ，做獨特判斷的部分，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 。

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。讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。都需要有人審查
。那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？

今天
，甚至可能不在你給它的對話上下文裏 。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15"，配置文件 。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分，歡迎關注我 ，開發者產生了"我變快了"的錯覺
。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，編程中有大量高度固定的模式：數據庫連接 、"

他這句輕描淡寫的話，模式匹配器就能發揮最大威力。但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。在農村長大 ，

代碼能不能跑 ，不需要完美，遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI。說說想法、連看都不看
。不變的是對邏輯的思考。軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，這是典型的模式匹配強項 。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。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ，代碼量小 ，A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，

最有趣的一個實驗

以上三個問題疊加在一起，它們是"超級模式匹配器"的必然局限——當匹配所需的信息超出了訓練模式或上下文窗口
，恰好在 AI 的能力範圍之內 。處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）
 。他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%  。你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫 。AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了 。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍。它不知道你的用戶是誰，

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 。

所以 ，

比如 ，訓練數據極其充足。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 ，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。後續文章也會持續更新。超過 77000 家企業和組織都在使用它。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，即可訂閱 。而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景 。代碼合並率提升了 11%，當 AI 處理了語法層麵的事情後 ，原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限 。 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、讓我們一起來探索這個問題。 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，結果是： 使用 AI 工具的開發者反而慢了 19%。 代碼審查。訓練數據極其豐富 。 讓我們來看看，AI 可以"看到"全貌，連鍵盤都很少碰。AI 時代的建議是：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分 。而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽 ，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 ，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 。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 ，結果可驗證時 ，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考。 一句話回顧 AI 讓寫代碼快了 55%，但要做好，AI 生成的代碼改動？他全部直接接受， 先從一句話說起。 如果你再仔細想想 ，迭代而非一次到位 、他不用打字 ，電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣。 斯坦福數字經濟實驗室的研究發現， AI 就開始出錯。而是想清楚要做什麽 。考慮到用戶可能遇到的各種情況 、調試和修改 。寫作如此，也更難被機器替代 。很多人預言會計職業將會消亡。在代碼重構、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"，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確 ，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升 。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事 、 分界線在哪 ？就是三問判斷法 。前 Tesla AI 總監， 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  。它就不完整了。 為什麽會這樣 ？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼" ，CodeRabbit 報告顯示，但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了， 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，給你一個盡可能完整的回答 。現在來看後半句——「錯多了 75%」  。分析了 470 個開源項目的代碼提交。遇到報錯，說明質量確實達到了可用水平。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 。 自己覺得快了 20%，模式匹配的部分被自動化了，學會了怎麽和它一起工作，當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時，" 換句話說 ，歡迎分享+關注 。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏 ， 2023 年 1 月 ，我花了不少時間去找到並撤銷這些改動 。 第一， 代碼能跑，他又發了一條更具體的推文： "有一種新的編程方式，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"。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》  ， 第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢，讓 AI 來寫 ，而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55%。想分享給你。需求變複雜 ，我們不需要猜測 。主要級別的問題多了 1.7 倍 過度 I/O 操作（輸入輸出，" 把三個問題串起來 讓我用一張表來總結，成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一，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。AI 不知道你的用戶是誰、需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景、AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時， 所以， 編程語言不像人類語言那樣模糊。 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 。在大多數場景下這沒問題。他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話，它和 AI 識別人臉（第 1 篇）、遇到報錯？把錯誤信息直接複製給 AI ，用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。看看效果 。兩邊不一致，自 2022 年 AI 工具普及以來 ， 問題一：表麵能跑，報錯信息在訓練數據中大量出現 ，但沒有降低編程的天花板  。 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"。它有嚴格的語法規則：IF 後麵必須跟條件，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。不是編程術語 。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  。而是因為 AI 寫得又快又好 。讓我們一起認真聊聊這個問題 。通常 AI 就能修好。直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。會遇到什麽問題 Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜 ，覺得不錯的話，窗口之外的內容就像不存在一樣 。我查了大量數據 ， 仍然需要人做的 架構設計 。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，拆開了 AI 的黑箱，這個係列就是我的探索筆記，AI 就幫她生成了可用的程序。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。 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 。 性能優化 。反而大幅增長，企業對財務分析的需求因此暴漲 。 AI 降低了編程的入口， 美國勞工統計局（BLS）預測，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 ，結果容易驗證 。幾百行代碼時，但會計行業不僅沒有萎縮 ，AI 理解他的意思後，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， 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， 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》。不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來，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，使用 AI 後 ，"通常這樣就修好了"。而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護。for 後麵必須跟循環變量 ，AI 來實現  。不是因為自己不會寫 ，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。什麽行為對他們來說是合理的 。而是用語音跟 AI 說話。 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，會發現這不隻是編程的事。發現了很多有意思的東西 ， 先來拆解"滿"在哪。也是 AI 幫不了你的部分。有趣的是，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 ， 曆史給了我們一個有用的類比。 "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，而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑， 業務邏輯判斷 。讓代碼"能跑"容易 ，AI 替代的是"敲代碼"這個動作 ，到 2025 年底估值達到約 90 億美元 。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 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 。模式極其明確。

2025 年 7 月，CodeRabbit 的數據最直觀：AI 代碼中過度 I/O 操作的問題是人類代碼的近 8 倍——AI 傾向於用最簡單直白的方式寫代碼
，而成功構建次數更是提升了 84%。實際慢了 19% 。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
，正確的使用方式就清晰了。窗口裝不下的 ，模式匹配在這裏力不從心。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，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
，AI 來生成代碼。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，因為懶得自己去代碼裏找具體位置。結果很說明問題 ：

• 78% 的開發者認為 AI 提高了他們的工作效率
• 但 65% 的開發者說 AI 最大的問題是"缺失上下文"——AI 不知道你的項目全貌 ，需要人來做 。數據充足、然後對照 AI 生成的代碼來學習。

  這聽起來像科幻。

  這意味著什麽？不是程序員變少了，是業務問題 。可以被自動化。AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對，

  個人錨點

  如果你也試過讓 AI 寫代碼，但實際測量的結果是——慢了 19% 。不知道你的產品邏輯，我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，而不是對你業務的理解。直接修改代碼文件。

  但如果故事在這裏結束 ，

  代碼語法是模式，需求明確
  、任何有經驗的程序員都知道，

  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，而是當前對話窗口裏的文字
  。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景
  。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中，代碼提交量提升了 8.69%，數據充足、沒有兩個項目的架構是完全相同的，模式明確  、接口定義
  、

  為什麽 ？因為在大型真實項目中，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%。

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  如果覺得有意思 ，幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。AI 給出的東西怎麽改都不對。