但這裏有一個關鍵的写代轉變 。Qodo 的多厉但错多調查顯示
，它消滅的害快是"手敲代碼語法"這個動作，也更難被機器替代。写代兩年後的多厉但错多 2025 年 2 月，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%。害快做獨特判斷的写代部分 ，會計師的多厉但错多工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值、處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）。害快

2025 年 7 月，写代而不是多厉但错多對你業務的理解 。讓我們一起認真聊聊這個問題。害快業界的写代經驗顯示 ，需要人來做 。多厉但错多結果發現：

• AI 生成的害快代碼平均包含的問題數量是人類代碼的 1.7 倍
• 「邏輯和正確性錯誤高出 75%」——算法錯誤和業務邏輯錯誤的出現頻率是人類的 2 倍多
• 關鍵級別的問題多了 1.4 倍，

  問題一：表麵能跑，

  一句話回顧

  AI 讓寫代碼快了 55%，你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時，讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣 。AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能"，

  數字背後的驅動力，

  仍然需要人做的

  架構設計。

  Part3：模式匹配器寫代碼
  ，"

  VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條。遠超所有職業平均 4% 的增長率。

  編程語言不像人類語言那樣模糊。AI 就幫她生成了可用的程序。

  自己覺得快了 20%，正確的使用方式就清晰了 。

  下一篇預告

  從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在，AI 不知道你的用戶是誰、而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，跑跑程序、一旦項目變大 
  、AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍。隻有 3.8% 的開發者對 AI 代碼有足夠信心直接發布——96.2% 的人認為仍然需要人類審查。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，幾萬行代碼時——這在真實的軟件開發中非常常見——AI 就開始出現一種特有的錯誤：前後矛盾。比幾乎任何其他領域都要豐富 。他會說一些非常隨意的話——"把側邊欄的內邊距減半""給這個按鈕加個懸浮效果"——完全是日常口語，學會了怎麽和它一起工作 ，

  所以，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 
  ，但當項目增長到幾十個文件
  、調試和修改 。即可訂閱 。

  文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，數據充足、在代碼重構、

  AI 降低了編程的入口，編程中有大量高度固定的模式：數據庫連接
  、AI 就開始出錯。畫出了它的能力邊界，AI 生成的代碼改動？他全部直接接受 ，

  舉個例子 ：如果你讓 AI 做一個記賬工具，

  代碼語法是模式
  ，

  

  上一篇，上下文缺失被開發者認為比 AI"幻覺"（編造不存在的東西）還要嚴重——因為幻覺容易發現（代碼直接報錯）
  ，她不是程序員，AI 替代的是"敲代碼"這個動作 ，

  代碼能跑 ，看看效果 。他看都不看修改的內容，

  AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。讓我們一起來探索這個問題。軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17%，當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時 ，它描述的是一種全新的編程方式
  ：你不寫代碼，可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景 、但做的不是你想要的）。數據充足
  、後續文章也會持續更新。for 後麵必須跟循環變量，

  當一個項目隻有幾個文件、進而刺激更多的軟件需求——總體效果是需要更多而不是更少的開發者  。不像寫散文——好壞見仁見智。

  在菲律賓  ，我們走了很長一段路 。這簡直是完美的工作對象。不變的是對邏輯的思考 。但"這個循環為什麽要跑 10 次而不是 20 次""這裏應該用什麽數據結構""這兩個功能之間的依賴關係是什麽"——這些判斷需要你自己來做
  。AI 生成的代碼需要大量的檢查 、這是典型的模式匹配強項。但實際測量的結果是——慢了 19% 。會發現這不隻是編程的事。AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對，GitHub（全球最大的代碼托管平台，模式匹配的部分被自動化了，沒有兩個項目的架構是完全相同的 ，這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升。

  斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ，但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。但"這個產品應該解決什麽問題""這個功能的邊界在哪裏""這段代碼的邏輯對不對"——這些是理解 ，Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人
  、比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，想分享給你。"

  把三個問題串起來

  讓我用一張表來總結，和我們整個係列一直在探索的核心發現一致：模式匹配的部分可以被自動化，AI 給出的東西怎麽改都不對。實際慢了 19% 。把報錯信息複製給 AI，代碼合並率提升了 11%
  ，AI 可以"看到"全貌 ，"

  他這句輕描淡寫的話，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，恰好在 AI 的能力範圍之內 。先來理解一個更根本的問題：為什麽編程恰好是 AI 最擅長的領域之一 ？

  上一篇我們已經知道，

  先看長期趨勢 ：整體需求在增長。

  Part2 ：AI 編程到底能做到什麽——一起來看看

  光說數據可能還不夠直觀。你來檢查。代碼提交量提升了 8.69%，

  這也和 Karpathy 的話完美呼應
  ：VibeCoding 適合"周末小項目"——因為小項目模式簡單、我們不需要猜測。

  Y Combinator（矽穀最有影響力的創業孵化器）的 CEO Garry Tan 在 2025 年 3 月透露了一個驚人的數字：他們最新一批創業公司中，前 Tesla AI 總監，結果容易驗證 。說明質量確實達到了可用水平
  。但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。不是抽象的語法說明。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ，模式極其明確 。

  Part1：為什麽 AI 特別擅長寫代碼

  在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前，代碼量小 ，讓我們慢慢拆解 。連看都不看 。

  想清楚一個工具應該怎麽工作、不需要完美，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。不代表代碼正確
  。而是因為 AI 寫得又快又好
  。

  "我該不該學編程
  ？"

  如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步，

  為什麽？因為在大型真實項目中 ，注意每個問題的根源都可以追溯到我們前麵章節的知識 ：

  問題	表現	根源（回溯前文）
  表麵能跑 ，決定不同功能之間怎麽配合 、 互聯網上有海量的公開代碼。不理解你的業務規則 這個"缺失上下文"具體長什麽樣 ？Qodo 的報告指出，翻譯如此，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，因為它不"理解"你在做記賬工具——它隻匹配"數字相加"的最常見寫法。成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一，當 AI 處理了語法層麵的事情後，超過 77000 家企業和組織都在使用它 。答案可能會出乎你的意料。Signal Fire 的報告顯示 ，他們怎麽使用產品、不是因為自己不會寫， 美國勞工統計局（BLS）預測，每種編程語言都像一本規則手冊 ， 先來拆解"滿"在哪。即程序讀寫數據的操作）的問題更是高出近 8 倍 這意味著什麽？AI 寫的代碼經常"看起來能跑" ，你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫 。窗口之外的內容就像不存在一樣。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱  。直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中 ，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ， 修 bug 和理解報錯。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，要麽報錯。有趣的是，到 2025 年底估值達到約 90 億美元。他又發了一條更具體的推文 ： "有一種新的編程方式，AI 寫代碼不是什麽"魔法"。使用 AI 後，AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了 。一試便知。 第三 ，企業對財務分析的需求因此暴漲 。"這個應用應該分成幾個模塊 ？數據怎麽流動 ？用什麽技術方案？"——這些需要理解整個項目的目標  、Karpathy 自己也補了一句："用來隨手做點周末項目還不錯 。超過 1.5 億開發者在上麵協作。但內在邏輯有問題。需要理解的部分永遠需要人 。 更有趣的是感知和現實的差距：開發者在做任務之前預估 AI 會讓他們快 24%；做完任務之後，驗證大於信任  、AI 很可能用"浮點數"（計算機中表示小數的常見方式）來做加法 。讓 AI 來寫 ，沒有你的業務全局視角（第 7 篇：續寫 vs 回憶）
  項目大了前後矛盾	大型項目中 AI 反而拖慢 19%	超出上下文窗口 ， 但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮 。她隻是用日常語言描述了她的需求，考慮到用戶可能遇到的各種情況、 代碼能不能跑， Karpathy 的親身描述 Karpathy 在他那條著名的推文裏詳細描述了自己的 VibeCoding 工作流： 他用 Cursor 這個代碼編輯器裏內置的 AI 助手 。在你寫代碼時實時給出建議和補全）在 2025 年 7 月突破了1500 萬付費用戶，訓練數據極其充足 。然後它就大概能用了 。"修改了舊數據後要不要重新觸發校驗 ？""用戶刪除賬號後曆史數據保留多久？"——這些不是代碼問題，是業務問題。它就顧不上了。 問題二 ：不理解你的業務需求 Qodo（一家 AI 代碼質量平台）在 2025 年對超過 600 名開發者進行了《AI 代碼質量現狀調查》 。"能駕馭 AI"的崗位在增加 。AI 就"迷路"了 還記得第 6 篇講的"上下文窗口"嗎 ？這是 AI 一次能"看到"的信息長度限製。忘記代碼的存在……我就是看看效果 、 這和人類記憶力有限是一個道理——隻不過 AI 的"記憶"不是真正的記憶 ，AI 不知道這個區別 ，原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。表現很好 。自 2022 年 AI 工具普及以來 ，而是想清楚要做什麽。直接讀這篇也沒問題 。這個係列就是我的探索筆記，但會計行業不僅沒有萎縮 ，而不是精確的 45.3。但 Karpathy 描述了自己的真實工作流程 ：他用語音輸入（一款叫 SuperWhisper 的語音工具）跟 AI 說話  ，AI 理解他的意思後  ， 這背後的道理，兩邊不一致  ，而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，而是因為底層邏輯相同。而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑 ，它就不完整了。 適合交給 AI 的 原型開發和快速驗證  。他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話， 代碼審查 。一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能 ，遇到報錯 ？把錯誤信息直接複製給 AI，代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功，我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走，但這一篇我們不隻是確認這個結論——我們要展開看 ：它到底有多滿  ，但更高的生產力會降低軟件的開發成本，迭代而非一次到位、ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，這意味著 AI 的輸出可以被立刻檢驗——這正是三問判斷法裏最關鍵的"可驗證"條件。 研究中一位開發者的反饋很說明問題 ："AI 在代碼的其他部分做了一些奇怪的修改 ，同步更新在個人博客和微信公眾號 微信搜索"我沒有三顆心髒"或者掃描二維碼 ，它不知道你的用戶是誰 ，而是用語音跟 AI 說話  。分析了 470 個開源項目的代碼提交。可以直接用自然語言對話來寫代碼）更是創造了軟件行業的增長奇跡——成立僅兩年就達到了 3 億美元的年化收入 ，不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來，讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事  。但處理金額時 ， 最有趣的一個實驗 以上三個問題疊加在一起，不是在"理解你要什麽" 。依據的是訓練數據中的統計模式，需要把金額加在一起  ，遇到報錯，AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分 ，任何有經驗的程序員都知道，讓代碼"能跑"容易，得花好一會兒。而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景。 寫重複性的樣板代碼 。 編程的本質不是寫語法 ，可以被自動化。開發者把自己的代碼存放在上麵供他人查看和使用）一個平台就托管了超過 5 億個代碼倉庫，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？ 今天 ，覺得不錯的話， 他們找了 16 名經驗豐富的開源開發者——這些人平均在自己的項目上工作了 5 年——隨機決定每個任務是否允許使用 AI 工具 。 這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。 參考資料 Karpathy, A. (2023). "The hottest new programming language is English." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128 Karpathy, A. (2025). "There's a new kind of coding I call 'vibe coding'..." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383 Wikipedia. Vibe coding. https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding Electroiq. (2025). GitHub Statistics And Facts, By Users, Security And Repos. https://electroiq.com/stats/github-statistics/ Quantumrun Foresight. (2026). GitHub Copilot Statistics 2026. https://www.quantumrun.com/consulting/github-copilot-statistics/ About Chromebooks. (2026). GitHub Copilot Statistics [2026]. https://www.aboutchromebooks.com/github-copilot-statistics/ Sacra. (2025). Cursor Revenue, Valuation & Funding. https://sacra.com/c/cursor/ Cursor. (2025). Series D Announcement. https://cursor.com/blog/series-d Peng, S., et al. (2023). The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv. https://arxiv.org/abs/2302.06590 Panto. 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Cursor AI Adoption Trends: Real Data from the Fastest Growing Coding Tool. https://opsera.ai/blog/cursor-ai-adoption-trends-real-data-from-the-fastest-growing-coding-tool/ 訂閱 如果覺得有意思 ，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜，發現了很多有意思的東西 ， GitHub Copilot 現在平均貢獻了活躍用戶約 46% 的代碼——幾乎一半的代碼是 AI 寫的。就是三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一。但沒有降低編程的天花板。模式明確、 問題三 ：項目大了，仍然需要深入的思考能力。結果是： 使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。很多人預言會計職業將會消亡。我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事、報錯信息在訓練數據中大量出現，你有一個想法 ，他不用打字，而不是最高效的方式 。" 換句話說，然後對照 AI 生成的代碼來學習。 先從一句話說起。會產生什麽效果 ？還記得 Part2 裏那個"快了 55%"嗎 ？接下來這個實驗的結論可能會讓你大吃一驚 。結果可驗證時 ，結果很說明問題： 78% 的開發者認為 AI 提高了他們的工作效率 但 65% 的開發者說 AI 最大的問題是"缺失上下文"——AI 不知道你的項目全貌 ，直接全部接受  。我花了不少時間去找到並撤銷這些改動 。 這聽起來像科幻 。需求變複雜，通常 AI 就能修好。拆開了 AI 的黑箱， 記得 Karpathy 說的那句"用來隨手做點周末項目還不錯"嗎 ？這句話暗示了一個重要的分界線。 學習新語言和新框架。Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器，而是當前對話窗口裏的文字。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊。約束和取舍。幾百行代碼時 ，而成功構建次數更是提升了 84% 。寫作如此 ，反而大幅增長 ，甚至可能不在你給它的對話上下文裏。 這些數字很漂亮。什麽行為對他們來說是合理的。在農村長大  ，窗口裝不下的，給出了一個出人意料的答案。CodeRabbit 的數據最直觀：AI 代碼中過度 I/O 操作的問題是人類代碼的近 8 倍——AI 傾向於用最簡單直白的方式寫代碼，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。 Part4：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽 知道了 AI 編程的優勢和局限後 ，BLS 的分析邏輯是：AI 確實提高了程序員的生產力， 性能優化 。歡迎分享+關注。 這也解釋了為什麽 AI 編程工具的增長速度如此驚人—— GitHub Copilot（GitHub 推出的 AI 編程助手 ， 曆史給了我們一個有用的類比。"通常這樣就修好了"。AI 時代的建議是 ：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。不理解具體業務語境（第 9 篇：模式匹配 vs 理解）
  不理解業務需求	65% 開發者反映 AI 缺失上下文	AI 在"續寫"代碼， 最後一個問題，AI 的局限就暴露了。入門更容易了，這可能是 AI 編程給我們最大的啟示 。對於一個"超級模式匹配器"來說，其實藏著很深的含義。" 這條推文被超過 900 萬人看到 。不是編程術語。 第一次看到這個係列 ？從第1篇開始最順暢， 如果你再仔細想想 ，說說想法 、Stack Overflow（全球最大的編程問答社區）上有超過 2300 萬個編程問答——每一個都是一對"問題-解決方案"的模式 。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分 。而且這些公司的創始人都是技術背景出身——他們選擇讓 AI 寫代碼， 比如 ，開發者產生了"我變快了"的錯覺。 Replit（一個在線編程平台）的 CEO 則分享了另一個數字 ：他們平台上有大量非程序員用戶通過自然語言描述來構建應用——他們隻描述想要什麽， 這意味著什麽 ？不是程序員變少了 ，而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題  。 1980 年代 ，還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ，而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55% 。它有嚴格的語法規則 ：IF 後麵必須跟條件，邏輯有錯 CodeRabbit（一個 AI 代碼審查平台）在 2025 年 12 月發布了一份《AI 與人類代碼生成現狀報告》， 所以 ， 分界線在哪  ？就是三問判斷法。遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI。配置文件 。它和 AI 識別人臉（第 1 篇） 、 摩根士丹利的分析與此一致：AI 不會減少軟件行業的整體就業 ， 2023 年 1 月 ，擁抱指數級增長，訓練數據極其豐富 。而是會重新定義開發者的角色——從"寫代碼"轉向"設計係統和管理 AI 工具" 。領導過 Tesla 自動駕駛團隊的 AI 開發）在社交媒體上發了一條推文 ： "最熱門的編程語言是英語。 業務邏輯判斷。不知道哪些邊界情況需要特殊處理——因為這些信息不在訓練數據裏 ， 他說  ："代碼的規模已經超出了我通常理解的範圍——如果要仔細讀一遍，在"做得更完善"和"差不多就行"之間做取舍——這些是編程真正的核心能力， 第二，電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，模式匹配器就能發揮最大威力。也是 AI 幫不了你的部分 。接口定義 、 但如果故事在這裏結束，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法 ，現在來看後半句——「錯多了 75%」 。函數必須有輸入和輸出。邏輯有錯	AI 代碼邏輯錯誤高出 75%	AI 匹配最常見的代碼模式， 個人錨點 如果你也試過讓 AI 寫代碼，程序就出了問題 。約 60-65% 的開發者都遇到過 AI 因為缺少上下文而犯錯的情況 。寫代碼恰好就是。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景。給你一個盡可能完整的回答。但要做好 ，AI 來實現。為自己的社區建了一個資源共享應用。但如果 AI 能寫代碼，直接修改代碼文件。因為修改 B 文件時，AI 在訓練過程中見過的代碼模式 ， Karpathy 自己說過：VibeCoding 讓"編程不再是經過嚴格訓練的專業人士的專屬——而是任何人都能做的事"  。 第一，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護 。然後輸出——但"最常見的模式"不等於"在你的具體場景中最正確的做法" 。也是最大的一個問題—— AI 會取代我們嗎  ？ 下一篇 ，在大多數場景下這沒問題 。30 歲以下年輕程序員的就業率下降了約 6%；而 30 歲以上程序員的就業反而增長了 6-13% 。 不過 ，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，AI 來生成代碼  。我查了大量數據，如果你想學編程 ，AI 無法"看到"全部信息（第 6 篇 ：上下文窗口的限製）

  這三個問題不是意外 。這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確，所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式。

  

  讀者可能會問的兩個問題

  "程序員會不會失業
  ？"

  這個問題幾乎每個人都在問。

  讓我們來看看，因為懶得自己去代碼裏找具體位置。

  為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋
   ：AI 是在"續寫代碼"，幾乎所有 AI 擅長的領域都如此 。它們是"超級模式匹配器"的必然局限——當匹配所需的信息超出了訓練模式或上下文窗口，連鍵盤都很少碰 。都需要有人審查。

  非程序員的真實案例

  更令人驚訝的是，

  用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋 ：AI 在"續寫"代碼時，

  效率數據：到底快了多少
  ？

  一項覆蓋 4800 名開發者的研究給出了最具體的數字 ：使用 GitHub Copilot 的開發者完成一個編寫 HTTP 服務器的任務，也是這個係列的最後一篇 ，

  

  它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，CodeRabbit 報告顯示，但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了，平均用時 1 小時 11 分鍾
  ，246 個任務做下來，歡迎關注我，會遇到什麽問題

  Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。不知道你的產品邏輯 ，主要級別的問題多了 1.7 倍

• 過度 I/O 操作（輸入輸出，但邏輯錯誤也多了 75% 
  。你來 。複製粘貼一下
  ，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成
  。會發生什麽。AI 寫的每一行代碼 ，

  埃森哲（全球最大的谘詢公司之一）做了一項更嚴格的隨機對照實驗：使用 Copilot 的開發者，這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合 ，能跑就行。確實有大量簿記員的工作崗位消失了——手工記賬這個具體動作被自動化了。模式匹配在這裏力不從心。需求明確 、不是"解決問題"這個能力。