我把编程的主动权让给了AI

2026年2月5日，Anthropic 发布了最新模型 Claude Opus 4.6，作为当时拥有最强编程能力的模型，彻底改变了我的工作（前端开发）方式，从 AI 辅助编程，转向了 AI 主导编程。 AI 进步的速度有些吓人，去年底时，它还只是以问答、智能补全的方式，帮我承担大概20%的代码工作，我预计的26年底会提到60%，或者激进点的80%，没想到26年还没过去一半，AI 就已经可以很好地承担我全部的代码工作。我现在的主要工作不再是敲代码，而是与 AI 对话，让它完成编写，我负责检查验证。 这一转变就是发生在 Opus 4.6 发布后，它太会编程了，有一次，我觉得很简单的改动，懒得描述给 AI 写，就自己写了，结果引出 Bug，还逃过自己和 AI 的检查，而 AI 写的部分，几乎就是没有 Bug，有问题也是上下文信息不全的原因，AI 这时会自作主张，它能让程序正常跑，只是不符合目标需求，这种问题也比较容易检查出来。 就在发现自己写的 Bug 比 AI 还要多时，我意识到要把编程的主动权让给 AI 了，仿佛体会到汽车取代马车时，马车夫的感受，一个时代落幕了。 站在这新旧工作范式交替的十字路口，打算回顾一下自己的编程经历，留作纪念。 2020年读研前的暑假，在家中收到了课题组通知，开始学习前端，后来在学校中的主要工作就是做一款化工软件的网页端应用。 2022年夏天，获得一个企业机会，进行了大概半年的前端实习工作。 那两年是我的“古法”编程时期，每个需求都是“一砖一瓦”地写出来的，会遇到很多技术难题，靠搜索引擎，靠问大佬，边学边做。 2022年11月30日，OpenAI 推出基于 GPT-3.5 模型的对话产品 ChatGPT。 当时可能只觉得它是一个知识极其丰富的数据库，问什么问题都能回答一二，只是错误率比较高。知道它能不断学习，不断进步，但终极形态不过是搜索引擎的替代品，完全没想到它能直接写代码。 那段时间接近我实习的尾声，用 ChatGPT 主要是问些闲聊性、基础性的问题，对它的回答还保持怀疑，最后都要去谷歌搜索交叉验证。 好想再多回忆出一些当时对 AI 的感受，可惜记不起来了，这也许就是文字记录的价值，有机会是要多记录。 2023年8月，刚正式从事前端开发不久，公司提供了免费使用 GitHub Copilot 的机会，这个工具是个集成在代码编辑器的 AI 助手，当时基于 GPT-4 模型，写代码时可以自动提示接下来要写的代码，以及提供问答功能。 这是 AI 第一次融入我的工作，可能是受限于当时的模型能力，代码提示的效果并不算好，以至我对其印象不深，而问答功能使用是很频繁的，不用离开编辑器，就能问一些技术问题，节省了一定的浏览器搜索时间。 Copilot 使用了大概两年，随着模型的进步，逐渐有了越用越好用，越用越离不开的感觉，这个感觉出现在25年上半年，那时使用的模型应该是 GPT-4o，AI 问答的准确率相当高了，第一次感受到 AI 在工作效率上的帮助。 2025年6月，公司提供了 Cursor 代码编辑器，这是我第一次知道，可以通过问答，让 AI 直接修改代码，Cursor 将它称为 Agent 模式。 Cursor 是当时 AI 编程工具中的明星产品，由新兴创业公司 Anysphere 打造，它的成功离不开 Anthropic 的 Claude sonnet/opus 模型，其模型在代码能力上的突出表现，让人们意识到 AI 真的可以帮人写代码了。 Cursor 与 Claude 两个产品有种相辅相成，彼此成就的感觉，因为 Claude 模型编程能力的强大，使 Cursor 成为极其好用的 AI 编程工具，火爆出圈，而 Cursor 的爆火，引起了市场对 Claude 模型的关注，让 Anthropic 看到了 AI 编程领域巨大的商业价值，模型代码能力的突出表现，又反哺了 AI 的通用智能水平，最终打造出了顶尖的模型产品，估值也从一年前的千亿美元增长到了今天的近万亿，反超 OpenAI。 Cursor 用了大概半年，一直使用的 Claude 最新模型，那半年可以说是我写代码最快乐的日子（现在已经不用我写了。。。），AI 的代码补全准确率相当高，很多重复逻辑，纯体力敲的逻辑 AI 都能提前预判，并感觉它好像真的懂我，然后我只需要不断地按 Tab 键（表示接受 AI 的代码）。这其实应该就是我们对 AI 的最大期盼，帮我们解决平时不想干的脏活累活。 那能不能承担全部的活呢？我感觉一直到 Opus 4.5，都不太能，我试过 Cursor 的 Agent 模式，就是把需求相关内容全发给它，让它去写大段的业务逻辑，首先单次任务耗时比较长，印象中得几十分钟，还有可能卡住，然后是检查 AI 的代码挺费劲，要理解它的思路，而它的思路一般还都是错的，有时也会出现我没检查出来的 bug，需求提给测试同学进行测试时才发现，最后就是准确率低，或者说是理解能力不行，需要重复多轮对话才能完成需求，整体消耗的时间是远大于我自己写的。 所以我当时主要使用 Cursor 的代码提示和一些技术类问答功能，对比之前用的 Copilot，体验是有质的提升，AI 以助手的方式真的帮我提效了，原来五天的工作量，可能四天就完成，遇到难题，跟 AI 几轮对话基本都能解决，以至开发过程基本无卡点，敲代码敲出舒畅的感觉。 在 Opus 4.6 发布之后，也就是今年上半年，突然发现 AI 需求理解能力、代码能力比前代提升太多了，我开始更多地使用 Agent 模式，让 AI 写大段的代码，质量出乎意料得好，给我的感觉仿佛是真正的智能出现了，然后就像文章开头说的那样，我慢慢把“笔”完全交给了 AI，现在我的代码几乎全部都是通过 AI 编写完成的。 AI 编程能力的提升，让人更多地使用 AI，带来的一大代价就是 Token 消耗也迎来巨量提升，原来的 Cursor 订阅额度完全不够用，好在公司还提供了 Claude Code、Kiro 等 AI 编程工具。 Claude Code 是 Anthropic 出的终端工具，它是一种彻底的自然语言编程工具，没有编辑代码的窗口（当然也可以通过扩展的方式集成到像 VS Code、Cursor 这样的编辑器中），就是希望你不看代码，通过与 AI 对话完成需求的开发。 Kiro 是亚马逊出的一款编辑器，与 Cursor 类似，最大的好处就是它的 Token 额度非常多，完全没有“电量”焦虑，我现在主要使用的就是它。 总的来说，做开发没多久，就经历了工作范式的彻底改变，也算是完整经历了这一转变的过程，还挺感慨的，既兴奋又惶恐，千头万绪难以表达，就保持观察，踏实过好每一天吧。