干了10年的程序员，这一两年见证了AI coding的发展，突然有种感觉：面对这些工具，我们现在的处境太像当年看着珍妮纺纱机发呆的纺织工了。这里面既有生产力被释放的兴奋，但更多的是对未来自身价值的迷茫。感觉一两年内，程序员的工作真的要变天了。
辅助阶段：像个打字很快的实习生
去年刚开始接触AI编程时，用的还是早期的Cursor和Roo Code，那时候感觉它还是偏辅助性质的。当时的模式基本是人先做任务拆解，再让它在子程序里写代码。
那会儿觉得AI确实极大地提高了敲代码的速度，省去了查各种API的时间。但它在我眼里就像个打字很快、有一定直觉的实习生，遇到一个bug很容易无限卡住，需要人在旁边不断纠正。那时候我依然是个绝对的主导者，每一步都要我确认修正才敢往下走。
智能体阶段：我反而成了生产链条的瓶颈
但直到最近开始深度使用Claude Code和Codex，我发现整个AI的编程理念被颠覆了。现在的智能体理念极其可怕，你只需要把现有的技能库、之前的对话记录以及报错信息扔给它，它就能利用这些信息自己去把bug修复，真正实现了自迭代。
也就是在这个阶段，我遇到了一个极其尴尬的处境：AI生成代码太快了。如果每一行都要等着我去review确认，那我反而成了整个生产链条里的最大瓶颈。
所以我开始尝试放权，直接走auto commit。现在的工作流变成了：我先跟AI对齐整体的编程计划，然后直接让它用测试驱动的方式去生成。整体效率是质的提升，以至于对于我自己用的小程序，我现在连看代码的欲望都没有了。
当然，目前还需要人工去纠正一些东西，比如技术选型的调整、架构层面的优化，或者梳理一些异常场景，把这些优化点作为skill再去强化AI。但不可否认，整体的工作方法已经彻底变天了。
现实的预演：从UED团队减半说起
这让我想起了我们公司的UED团队。就在今年，他们已经有一半人转岗或离职了。以前做视觉设计和海报需要大量时间画图，现在AI生图和一致性控制做得太好了，根本养不起也不需要那么多画图的人。
我感觉程序员也正在走向这个趋势。
行业的重构与最后的边界
未来大概率已经不需要那么多基础开发去单纯地堆代码了，很可能只需要少数几个技术专家，配上大量的AI，就能实现以前一整个研发团队的工作量，整个行业都在面临重构。
我们至今无法预估AI的边界到底在哪里。有时候跟同行开玩笑，以后代码都让机器写了，人类程序员在这个行业里最后的边界和价值，大概就只剩下背锅了吧。