前言
我觉得这个社会对AI的焦虑越来越严重了，虽然我也是，但是我其实对大部分的东西还是不看好，但是在一些领域上AI确实令我感到牛逼。自从投资了AI以来，我愈发认为AI目前就是资本的故事。不可否认的，AI确实已经渗透人们生活的方方面面，比如日常的工作、聊天、视频、娱乐等等。但它依旧只是互联网的延申，例如推荐算法、AI文稿等等。
最近很想写点东西，写点对AI的思考，但其实我很多东西我没想得那么清楚，也是边想边写，我记录，因为我要把我现在的想法记录下来，尽管它可能现在是错误的，但它在未来可能成为我的一部分，毕竟人总是爱反思的。
我打算分几篇文章写写对当下AI应用的一点看法，内容可能会比较零碎。
全文手敲，拒绝AI。
AI Coding
这应该是理我最近的AI应用了。作为曾经的程序猿，认为这东西的出现对于这行确实是灾难级别的。
当然最早AI coding的雏形其实就是代码补全，我大概是18年开始接触的AI代码补全，那时候是python + vscode + Kite，这个插件我在写文章的时候由于太久远忘记了，我特意去搜了下，结果才发现它死了，kite官网，是的没错，21年的时候它死了。说实话我挺遗憾的，但是我其实很早就知道它会死的，因为我从它身上只看到一些简单的代码补全，它并不能凭空产生代码。
后面21年的时候我接触了Github Copilot，那时候我甚至还是内测用户，那时候挺惊喜的，我写了方法签名、方法注释后，它能简单生成我这个方法的大部分功能。那时候觉得好牛啊，但尝试多了，我就意识到它其实也有一定的局限性。一是方法必须是原子、职责单一的，不能功能内聚，也就是不能方法中调用其他方法，因为那时候它的作用域只是你当前方法前后范围（又或者是当前文件？），比较有限。二是它其实就是一个大型的代码搜索机器，众所周知，Github是全世界最大代码仓库（交友平台），Copilot生成代码的逻辑就是在Github上找到类似功能的代码，然后把代码填充到你的方法中。因此那时候Copilot还饱受争议，因为部分代码其实是开源协议是比较封闭的，这么一搞很多作者不乐意了。Github说会严格遵守开源协议，但谁又知道呢？
再后来的阶段就是模仿GitHub Copilot的阶段，这一阶段我用的应该是通义灵码，灵码的优点是中文支持的比较好，但和Copilot一样，局限性还是比较大，我大概24年初的时候还用了一会灵码，写业务不行，还是仅局限在当前方法中，需要原子性的功能代码让他写。那时候其实普通算法已经逐渐可以交给AI去编写了，比如让AI写个排序、贪心啥的都没啥问题。那时候我觉得代码效率算还可以了，但传统的应用系统其实复杂的是它的业务，这些算法和原子功能其实只占很小的一部分，所以也没有掀起什么大风大浪。
再后面就是大模型逐渐发展了，ChatGPT3是22年发布的，有一说一，感觉才过去没多久，没想到一晃这么多年过去了。也正是大语言模型的发展，AI coding这一领域又重新开始回到程序员的视野。随着端侧Agent的逐步完善，越来越多的AI coding agent可以帮助程序员去编写代码，最早的应该是cursor，虽然我没用过，但是我看了它不少视频，再到后面的claude、codex，然后是各种开源工具，比如open code等等。Agent coding这一波其实我算感触比较小的，正好24年年底后就没怎么在生产业务上写过代码，自己折腾的东西我还是喜欢手写（虽然现在也是AI生成了）。所以那时候Agent coding刚出现时我其实没怎么评价，我的思维还停留在Copilot带给我的那种基本补全能力。浑然不知AI coding已经进化到这种程度了。
因为平常也接触不到AI coding的工具，所以也没怎么实际实践。后面是25年年底的时候，阿里Qoder的出现，引起我的注意，那时候有个同事和我说了这个产品，让我去试试，有免费的试用。我去试了，真的不一样了。只要你需求够清楚，它真的能帮你实现一个真正可用的产品。
后面我也给姚老师去推荐了这个东西，一个运营同学用着AI代码工具，去实现它想要的页面，并且全部让AI改，只需要给它需求和要求，它真的能出来一版能用的网页。所以这就牵扯出我在AI时代下的一个观点，程序员的工程化能力、代码能力在AI时代下被抹平了，这其实是一件令程序员感到害怕的事，因为他们的优势没有了，以前可能产品经理提需求，设计出稿子，前端实现页面，后端实现业务，现在产品经理可能直接手搓了一个demo，设计也不用画图了，也搞出一个demo。得了，前端失业了。是的，24年初的时候我就已经预感到前端的危机了，后端还可以因为懂业务逻辑，固守一亩三分地，前端是真的啥都没了，它是被削最多的程序员。
后面前端大规模裁员大家应该也听说了，很多公司都在发展全栈，前端已死这句话真的不是说说而已。
再聊聊后端，后端咋说呢，暂时还死不了，理由还是上面的观点，后端程序员的壁垒是复杂的业务逻辑，很多时候不是一个系统能搞定的，需要多个系统协同，AI搞得定吗？至少目前看跨系统的话还有一定的距离，当然如果不同微服务间都是一个团队维护的话，其实AI也能搞定，只要代码AI都能访问就可以了。
尽管后端还死不了，但目前我的观点看是半死不活，当然这也分后端的level，如果你是一个架构师，那其实暂时还安全，目前看AI coding时代下，其实缺少的是一个顶尖的架构设计，当你架构设计完成后，剩下的业务完全可以让AI完成。当然如果你是一个普通的业务后端，那其实比较危险，或者说你在单位时间的产出量要变多了，因为AI可以帮助你完成大部分的业务逻辑和bug修复。
未完待续
聊了很多AI coding的事，其实大部分都是在忆往昔，这一路还挺感慨的，也算是见证了一个时代的没落和新时代的开始吧。我其实挺心疼程序员兄弟的，我经常和还奋战在一线的程序员朋友、同事聊天，我能感受到那种焦虑，程序员被AI替代这个话题其实很多年前就有了。24年年初左右吧，我开始也有类似的想法，觉得AI逐渐逼近，不如主动去改变。咋说呢，有好有坏吧。不写代码焦虑，结果写代码的人更焦虑！令人唏嘘！
不知不觉写了2k5左右，剩下的AI话题下次再写吧。