摘要
1) 一句话总结 AI 能够编写绝大部分代码并不意味着软件工程师将被取代，而是促使开发模式升级，在利用各类 AI 工具使开发效率提升一倍以上的同时，也对工程师的代码基础、任务拆解和提示词能力提出了更高要求。
2) 关键要点
- 核心观点：代码行数不代表价值，真正的价值在于专业人士基于业务需求让 AI 生成并审查的代码。
- 工作流转变：自动化测试、脚本、原型开发等琐碎任务几乎 100% 由 AI 完成；Bug 修复转变为“AI 修复 + 人工审查验证”。
- 模块开发模式：从“结对编程”转变为“人工设计 + AI 完整实现”，代码合并前需经过 AI 与人工的双重 Review。
- 复杂任务处理：最新的 AI 模型（如 Codex）已具备协助实现复杂算法和概念验证（POC）的能力。
- 效率提升数据：开发效率随工具演进显著提升，GitHub Copilot 提升 10%，Cursor 提升 30%-50%，Claude Code 提升 100%+，Codex (GPT-5-Codex high) 提升 120%+。
- 工具特性对比：Claude Code 是首个真正可用的 Coding Agent，表现聪明；Codex (GPT-5-Codex high) 结果稳定且 Bug 少。
- 技能新要求：高效使用 AI 需要扎实的代码基础、技术管理经验（任务拆解与多 Agent 协作管理）以及提示词工程能力。
3) 风险与不足
- 就业影响：AI 辅助大幅提升效率带来的连锁反应是团队招聘人数减少，行业新人的机会也随之减少。
- 工具局限性：Claude Code 表现相对不够稳定；Codex (GPT-5-Codex high) 生成速度较慢。
- 技术栈限制：AI 生成依赖“AI 友好”的代码和架构，若使用内部库或小众编程语言，AI 的生成效率会大打折扣。
正文
Anthropic CEO Dario 说 AI 会写 90% 的代码，包括 Codex 团队也说它们大部分代码都是 Codex 完成的，这很容易造成一种误解：“软件工程师的岗位要被 AI 取代了”，但实际上并不完全是这样的，只是说明软件工程师工作的方式正在升级，对技能的要求也不一样了。
几个简单的方法可以判断：
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看 Anthropic、OpenAI 这些 AI 模型公司是不是还在大规模招聘软件工程师；
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看一个初中级程序员能不能用 Claude Code 或者 Codex 写出 Claude Code。
因为代码行数并不代表代码的价值，真正有价值的是专业人士基于业务需求用 AI 生成的并审查的代码。
实际上我自己的开发方式已经发生了很多变化：
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琐碎的事情几乎 100% 让 AI 完成，比如写自动化测试代码，比如一些提升效率的脚本
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Bug 让 AI 去修复，人工审查，验证
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原型开发，完全由 AI 实现
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人工设计完，让 AI 去实现一个模块，而不是从头手写代码，也不是以前那种和 AI 结对一边写一边确认的方式，而是完全 AI 去写
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AI 写完代码，先让 AI Review 代码，然后人工 Review，再合并
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一些复杂的算法、POC，让 AI 帮我实现（我自己没能力或者没精力实现的），现在最新的 Codex 已经能帮我搞定一些复杂的技术问题了
一个凭感觉的对我自己量化的对我开发效率影响的数据：
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GitHub Copilot 第一版的自动完成：效率提升 10%
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Cursor： Tab + Chat 模式提升 30%+
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Cursor：Edit 模式 提升 50%+，不需要手动复制粘贴代码
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Claude Code：提升 100%+，第一个真正能用的 Coding Agent，很聪明，相对不够稳定
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Codex（GPT-5-Codex high）： 提升 120%+，速度慢，但是结果很稳定，bug 少
也就是说现在借助 AI 辅助，我的开发效率至少提升一倍以上，这个进化速度确实惊人，超乎我的想象，如果你翻看我一年前的看法，当时我是没有这么乐观的。
但也不要忽视这样效率的提升背后需要的条件：
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需要懂代码：算法、数据结构、语言等等
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需要一点技术管理经验：会对复杂任务分解拆分，管理多个 AI Agents 协作
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提示词工程：能用提示词把想要 AI 实现的功能或者解决的问题描述清楚
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代码和架构是 AI 友好的：对于 AI 训练丰富的代码 AI 生成是擅长的，如果都是内部的库或者使用量很少的编程语言或类库，AI 生成效率要大打折扣
这也意味着想要最大化的发挥 AI 编程的效率，本身需要有一定的软件开发经历，另一方面还要去学习 AI 相关的一些知识，去改变自己的一些使用习惯。
虽然说 AI 无法取代软件工程师，但可以看见有了 AI 辅助，软件工程师效率是能大幅提升的，至于这带来的连锁反应，比如团队会少招人，比如新人机会更少，这些确实也是在实实在在发生的事情。
未来会怎样？谁知道呢！