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　　大佬Simon Willison，20年前就成为10x工程师的Django联合创始人公开承认，自己完全失去了估算项目时间的能力。

　　以前看一个项目，脑子里秒出判断，这活儿得干两周，不值得。现在脏活累活AI全包，可能20分钟搞定了。我的超能力是快速做原型，现在任何人都能做到了。

　　一切都始于2025年11月，AI写代码的能力悄悄跨过了一条线，从“大部分能用但你得盯着”变成了“几乎每次都对”。

　　单看参数和跑分，这两个模型只是比上一代好了一点点。但就是这“一点点”，踩过了那条关键的线。

　　之前AI写的代码，十次有七八次能跑，但剩下两三次会埋雷。你必须逐行审查，像个人肉debug机器一样盯着它。

　　Simon自己的体感是这样的：现在一天能产出1万行代码，而且大部分都能用。

　　一个纯碳基中高级工程师，正常节奏下，一天能写200到300行高质量代码就算高产了。AI直接把这个数字拉高了三四十倍。

　　代码是你能交给AI的所有任务里，最容易验证对错的那种。要么跑得通，要么跑不通。

　　但如果AI帮你写了一篇文章，帮你准备了一份法律文件，你要判断它到底做得好不好难度大得多。

　　这种变化很快就会传染到其他行业，Simon提到一个数据：美国律师行业因为AI幻觉搞砸案子的记录，已经累积到1228起了。

　　效率爆炸带来的变化不只是写得快了Simon，分享了他现在的工作方式：想做一个功能，他会让AI同时打三个不同方案的原型，然后挑最好的那个。

　　一个UI原型现在是免费的。ChatGPT和Claude能帮你生成任何你描述的界面。你就应该这么干。

　　以前做一个原型要一两天，现在三个小时能出三套完全不同的方案。试错成本从”想清楚再动手”变成了”先全做出来再说”。

　　效率的量变正在引发质变。当写代码本身不再是瓶颈，真正稀缺的东西就变了，整个程序员群体的职业分层正在被重新洗牌。

　　程序员不再按技术栈划分，不按擅长的语言划分，按你在职业阶梯上站的位置划分。

　　ThoughtWorks，全球最大的IT咨询公司之一，2月搞了一场闭门会。

　　一群来自不同公司的工程VP关起门来聊了一个问题：AI到底在怎样重塑工程师队伍？

　　资深工程师，直接起飞。二十年积累的架构直觉、系统设计嗅觉，被AI放大了好几倍。他们知道该问什么问题，AI帮他们秒出答案。

　　新人工程师，门槛打到地板了。以前入行最痛苦的那些事，读陌生代码库、搞懂复杂的构建流程、理解公司内部的技术债，AI几乎一把梭哈全解决了。

　　最难受的就是中间那层，干了三到八年，还没够到资深的门槛，但也不是新手了。

　　这群人正好卡在AI冲击波的正中央，因为中阶工程师最核心的价值，就是“能写靠谱的代码”，而这恰恰是AI现在最擅长干的事。

　　他甚至给出了一个非常激进的预测：到2026年底，50%的工程师会有95%的代码由AI生成。

　　“会写代码”这件事本身，正在从核心竞争力变成基本功。就像打字速度在90年代很值钱，现在谁还会把“打字快”写进简历？

　　架构设计能力，你能不能把一个模糊的需求拆成AI能执行的清晰任务？需求判断能力，面对AI给出的三套方案，你能不能秒判哪个靠谱？质量把控能力，AI写的代码跑是能跑，但你能不能看出那些藏在正确结果背后的隐患？

　　现在一切都在飞速变化。唯一通用的能力就是跟上变化本身。在所有关于“如何在AI时代做得出色”的讨论里，出现频率最高的词就是agency——主体性。我认为AI永远不可能拥有真正的主体性，因为它没有人的动机。所以，投资你自己的主体性，投资如何用这些技术让自己变得更强、去做以前做不到的事。

　　但变化不止于此，当半数工程师的代码都由AI生成，整个软件行业的生产模式也在被连根拔起。

　　Vibe Coding就是非专业人士也能靠AI做出能用的小工具，适合个人项目或者原型验证，反正出问题只有自己倒霉。

　　它的反面是Agentic Engineering，则是专业工程师用AI Agent来做生产级的代码，核心是把控质量和架构，出了问题要负责任的。

　　Vibe Coding最好的例子就是OpenClaw，这个开源个人AI助理项目的一行代码是2025年11月25号写的，到今年2月的时候，几十万用户自己折腾着装上了。

　　Simon认为，做出自己的类Claw智能体就是今天的新“Hello World”。

　　但有些公司已经走得更远了，StrongDM正在测试的黑灯工厂模式：没人写代码，也没人读代码，全靠AI Agent和完善的质量保障体系来输出生产级代码。

　　软件开发这个行业，写代码的能力在贬值，但定义“该写什么代码”和“怎么保证写对了”的能力，正在成为新的硬通货。