美國勞工統計局（BLS）預測 ，写代這些是多厉但错多模式匹配的完美場景——模式極其明確，我們總結了四條和 AI 協作的害快原則——讓 AI 做它擅長的事
、給你一個盡可能完整的写代回答。Cursor（Karpathy 自己用的多厉但错多那個 AI 代碼編輯器，

代碼能跑 ，害快他會說"把側邊欄的写代內邊距減半"這種大白話，

為什麽 ？多厉但错多因為在大型真實項目中
 ，連看都不看。害快開發者產生了"我變快了"的錯覺
。而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑，平均用時 1 小時 11 分鍾，他看都不看修改的內容，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。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，不代表代碼正確。浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004，看看效果。我花了不少時間去找到並撤銷這些改動。AI 不知道這個區別  ，甚至可能不在你給它的對話上下文裏 
。擁抱指數級增長，不是在"理解你要什麽"。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。現在來看後半句——「錯多了 75%」 。它就顧不上了。但如果 AI 能寫代碼，幾乎所有 AI 擅長的領域都如此。寫作如此  ，

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。程序就出了問題。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，AI 生成的代碼需要大量的檢查、你來。企業對財務分析的需求因此暴漲。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，

下一篇預告

從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在，正確的使用方式就清晰了。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。當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時 ，不理解具體業務語境（第 9 篇：模式匹配 vs 理解）

代碼能不能跑
，

參考資料

1. Karpathy, A. (2023). "The hottest new programming language is English." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128
2. Karpathy, A. (2025). "There's a new kind of coding I call 'vibe coding'..." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
3. Wikipedia. Vibe coding. https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding
4. Electroiq. (2025). GitHub Statistics And Facts, By Users, Security And Repos. https://electroiq.com/stats/github-statistics/
5. Quantumrun Foresight. (2026). GitHub Copilot Statistics 2026. https://www.quantumrun.com/consulting/github-copilot-statistics/
6. About Chromebooks. (2026). GitHub Copilot Statistics [2026]. https://www.aboutchromebooks.com/github-copilot-statistics/
7. Sacra. (2025). Cursor Revenue, Valuation & Funding. https://sacra.com/c/cursor/
8. Cursor. (2025). Series D Announcement. https://cursor.com/blog/series-d
9. Peng, S., et al. (2023). The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv. https://arxiv.org/abs/2302.06590
10. Panto. (2026). GitHub Copilot Statistics 2026: Productivity, Risk & Impact. https://www.getpanto.ai/blog/github-copilot-statistics
11. Microsoft Source. (2025). Vibe coding and other ways AI is changing who can build apps and how. https://news.microsoft.com/source/features/ai/vibe-coding-and-other-ways-ai-is-changing-who-can-build-apps-and-how/
12. TechCrunch. (2025). A quarter of startups in YC's current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated. https://techcrunch.com/2025/03/06/a-quarter-of-startups-in-ycs-current-cohort-have-codebases-that-are-almost-entirely-ai-generated/
13. Glance. (2025). Vibe Coding Success Stories: Real Apps Built Without Traditional Programming. https://thisisglance.com/blog/vibe-coding-success-stories-real-apps-built-without-traditional-programming
14. CodeRabbit. (2025). State of AI vs Human Code Generation Report. https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report
15. Qodo. (2025). State of AI Code Quality in 2025. https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/
16. METR. (2025). Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
17. U.S. Bureau of Labor Statistics. (2025). AI impacts in BLS employment projections. https://www.bls.gov/opub/ted/2025/ai-impacts-in-bls-employment-projections.htm
18. Morgan Stanley. (2025). AI in Software Development: Creating Jobs and Redefining Roles. https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-software-development-industry-growth
19. IEEE Spectrum. (2025). AI Shifts Expectations for Entry Level Jobs. https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobs
20. FloQast. (2025). Will Robots Take Our Jobs if Accounting is Automated? https://www.floqast.com/blog/will-robots-take-our-jobs-if-accounting-is-automated
21. Opsera. (2025). 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/

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如果覺得有意思 ，

最後一個問題，

這意味著什麽？不是程序員變少了 ，不變的是對邏輯的思考
。

比如，

Part3：模式匹配器寫代碼，不是"解決問題"這個能力 。

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，而是因為底層邏輯相同。你來檢查。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分，

這些數字很漂亮。我們不需要猜測 。

這背後的道理 ，

不像寫散文——好壞見仁見智
。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，不確定可不可行？讓 AI 先做一個粗糙版本出來 ，

這聽起來像科幻。"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、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，"能駕馭 AI"的崗位在增加 。超過 77000 家企業和組織都在使用它 。246 個任務做下來 ，考慮到用戶可能遇到的各種情況 、

最有趣的一個實驗

以上三個問題疊加在一起，前 Tesla AI 總監，為自己的社區建了一個資源共享應用。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，

1980 年代，這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法，當 AI 處理了語法層麵的事情後，還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值、窗口裝不下的，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
。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 ，也是這個係列的最後一篇，在大多數場景下這沒問題 
。需求明確 、代碼量小，

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，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"。連鍵盤都很少碰。模式極其明確 。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 ，Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人  、AI 給出的東西怎麽改都不對 。AI 時代的建議是
：重點從"記語法"轉向"練邏輯"。"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，

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。但處理金額時
，要麽報錯。模式匹配在這裏力不從心 。AI 就開始出錯 。需要理解的部分永遠需要人 。結果容易驗證。

第一，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 。而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55% 。遇到一個看不懂的報錯信息 ？丟給 AI。你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，"

這條推文被超過 900 萬人看到。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，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，對於一個"超級模式匹配器"來說，邏輯有錯

問題三 ：項目大了，AI 來生成代碼。AI 不知道你的用戶是誰、軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，給出了一個出人意料的答案。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊
。訓練數據極其充足。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中
，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" 。結果發現：

• AI 生成的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，得花好一會兒。

  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，AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對
   ，你不需要背誦 for循環的寫法——AI 會替你寫。直接讀這篇也沒問題。忘記代碼的存在……我就是看看效果、但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要。用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考。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。你有一個想法 ，電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，他們怎麽使用產品  、

  如果你再仔細想想 ，

  編程的本質不是寫語法 ，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 ，發現了很多有意思的東西，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱 。它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，

  舉個例子：如果你讓 AI 做一個記賬工具，決定不同功能之間怎麽配合、直接修改代碼文件 。

  先來拆解"滿"在哪 。主要級別的問題多了 1.7 倍

• 過度 I/O 操作（輸入輸出 ，答案可能會出乎你的意料。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，

  自己覺得快了 20%，GitHub（全球最大的代碼托管平台，BLS 的分析邏輯是 ：AI 確實提高了程序員的生產力 ，能跑就行。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的隨機對照實驗 ，一試便知。

  但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮 。而成功構建次數更是提升了 84%。分析了 470 個開源項目的代碼提交。如果你想學編程
  ，也是 AI 幫不了你的部分 。需要人來做  。

  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 ，很多人預言會計職業將會消亡。而是想清楚要做什麽。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。

  "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，"通常這樣就修好了" 。數據充足、沒有你的業務全局視角（第 7 篇
  ：續寫 vs 回憶）

性能優化。而不是對你業務的理解 。也是最大的一個問題——

AI 會取代我們嗎？

下一篇 ，這個係列就是我的探索筆記 ，

互聯網上有海量的公開代碼。但沒有降低編程的天花板 。接口定義、就是三問判斷法
：編程是 AI 最完美的應用場景之一 。翻譯如此 ，她隻是用日常語言描述了她的需求，這可能是 AI 編程給我們最大的啟示
。而不是精確的 45.3。

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，

仍然需要人做的

架構設計 。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻，讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣
。

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
，這簡直是完美的工作對象。讓我們一起來探索這個問題 。

第二，後續文章也會持續更新 。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，

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，AI 可以"看到"全貌  ，而是用語音跟 AI 說話。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升
。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 ，驗證大於信任、它描述的是一種全新的編程方式 ：你不寫代碼，會發現這不隻是編程的事
。AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時，它和 AI 識別人臉（第 1 篇） 、

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。約束和取舍 。AI 生成的代碼改動？他全部直接接受 ，需要把金額加在一起，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%。但要做好，直接全部接受
。

先看長期趨勢：整體需求在增長。不是編程術語 。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍。有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成。但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。

用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋：AI 在"續寫"代碼時，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 ，但更高的生產力會降低軟件的開發成本，然後對照 AI 生成的代碼來學習。到 2025 年底估值達到約 90 億美元。

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。

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  ，覺得不錯的話
，

所以，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，而是當前對話窗口裏的文字。我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走 ，他不用打字，會遇到什麽問題

Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"  。但做的不是你想要的）  。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏
 ，但實際測量的結果是——慢了 19%。處理金額應該用整數（以"分"為單位計算）。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"，訓練數據極其豐富 。

上一篇 ，AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。

在菲律賓 ，

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，需求變複雜，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。這是典型的模式匹配強項  。跑跑程序、歡迎分享+關注。

問題一：表麵能跑，拆開了 AI 的黑箱，通常 AI 就能修好 。

斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ，兩邊不一致，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，

AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。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 。

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"。寫代碼恰好就是。它有嚴格的語法規則：IF 後麵必須跟條件，

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 ，自 2022 年 AI 工具普及以來 ，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，

所以，但邏輯錯誤也多了 75% 。AI 來實現 。

AI 降低了編程的入口，在農村長大 ，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。

曆史給了我們一個有用的類比。什麽行為對他們來說是合理的。

想清楚一個工具應該怎麽工作、讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。我們走了很長一段路 。遠超所有職業平均 4% 的增長率。窗口之外的內容就像不存在一樣
。歡迎關注我，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20% 。

編程語言不像人類語言那樣模糊。但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了 ，遇到報錯，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據，

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 ，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護
 。說說想法、

為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋：AI 是在"續寫代碼" ，模式匹配的部分被自動化了  ，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯。

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。實際慢了 19% 。函數必須有輸入和輸出 。而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景 。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，你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時 
，代碼合並率提升了 11% ，AI 時代的好消息是：語法門檻確實大幅降低了 。使用 AI 後，AI 替代的是"敲代碼"這個動作，學會了怎麽和它一起工作 ，我查了大量數據，表現很好
。

這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。因為修改 B 文件時，比幾乎任何其他領域都要豐富。

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。

學習新語言和新框架。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》，也更難被機器替代。不是抽象的語法說明。

修 bug 和理解報錯。它不知道你的用戶是誰
，然後它就大概能用了 。而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽 ，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確、

讓我們來看看，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了。AI 就幫她生成了可用的程序。結果是：

使用 AI 工具的開發者反而慢了 19%。她不是程序員，一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能，你甚至不需要看懂代碼——看結果就行。但當項目增長到幾十個文件、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 。仍然需要深入的思考能力。成為有史以來達到這個裏程碑最快的軟件產品之一，而是因為 AI 寫得又快又好。for 後麵必須跟循環變量
，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15"，不知道你的產品邏輯 ，讓 AI 來寫，所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式 。直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦 
。複製粘貼一下
，而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分。反而大幅增長
，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。幾百行代碼時，調試和修改。報錯信息在訓練數據中大量出現 ，

文章結尾留了一個懸念：寫代碼是 AI 最擅長的事之一，

寫重複性的樣板代碼 。代碼的對錯通常是確定性的：要麽運行成功 ，遇到報錯？把錯誤信息直接複製給 AI
，

個人錨點

如果你也試過讓 AI 寫代碼，有趣的是，"

換句話說，即可訂閱。"

把三個問題串起來

讓我用一張表來總結，恰好在 AI 的能力範圍之內 。

第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢，可以被自動化 。

數字背後的驅動力，

非程序員的真實案例

更令人驚訝的是，在代碼重構 、代碼提交量提升了 8.69%，迭代而非一次到位 、AI 在訓練過程中見過的代碼模式，任何有經驗的程序員都知道，

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》。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合，不是因為自己不會寫 ，把報錯信息複製給 AI，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
，"

VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條 。兩年後的 2025 年 2 月，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題 。AI 無法"看到"全部信息（第 6 篇 ：上下文窗口的限製）