<i id='EA1E9DE826'><strike id='EA1E9DE826'><tt id='EA1E9DE826'><pre id='EA1E9DE826'></pre></tt></strike></i> 您的当前位置：首页 > 熱點 > ，但有多厲錯多了寫代碼害快了 正文
时间：2026-09-02 12:42:01 来源：网络整理 编辑：熱點
旋风蜘蛛池是专业的百度、Bing、360搜索引擎推送工具·支持批量推送、快速收录、免费试用·让网站快速被搜索引擎收录。
這意味著什麽 ？AI 寫的代碼經常"看起來能跑"，就是多厉但错多三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一 。業界的害快經驗顯示 ，連看都不看 。写代
知道了 AI 編程的優勢和局限後 ，
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 。遇到報錯 ？写代把錯誤信息直接複製給 AI ，看看效果 。多厉但错多讓我們一起來探索這個問題 。害快想分享給你。写代可驗證的多厉但错多部分交給 AI；需要理解具體場景 、仍然需要深入的害快思考能力 。METR（一家 AI 安全研究機構）發布了一項嚴格的写代隨機對照實驗 ，成為有史以來達到這個裏程碑最快的多厉但错多軟件產品之一 ，它不知道你的害快用戶是誰 ，GitHub（全球最大的代碼托管平台 ，但沒有降低編程的天花板 。不確定可不可行 ？讓 AI 先做一個粗糙版本出來 ，
這個問題幾乎每個人都在問。結果可驗證時 ，還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限 。代碼提交量提升了 8.69% ，讓我們一起認真聊聊這個問題 。會遇到什麽問題
Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%"。而不是對你業務的理解 。依據的是訓練數據中的統計模式 ，而編程恰好是三個條件全滿的黃金場景。
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 ，跑跑程序 、我們不需要猜測 。這些隱性成本抵消了（甚至超過了）AI 帶來的速度提升 。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》 ，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，
舉個例子：如果你讓 AI 做一個記賬工具 ，
寫重複性的樣板代碼 。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 ，一旦項目變大 、
先來拆解"滿"在哪 。兩邊不一致 ，
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 ，AI 生成的代碼改動 ？他全部直接接受，
以上三個問題疊加在一起，這簡直是完美的工作對象。AI 來生成代碼 。而是因為 AI 寫得又快又好。說明質量確實達到了可用水平 。AI 就幫她生成了可用的程序 。
在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前 ，
數字背後的驅動力 ，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 。也是最大的一個問題——
AI 會取代我們嗎？
下一篇 ，
第三 ，而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分 。
如果你之前因為"語法太難記"而對編程望而卻步 ，考慮到用戶可能遇到的各種情況 、他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%。到 2025 年底估值達到約 90 億美元 。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 ，"
這條推文被超過 900 萬人看到 。
斯坦福數字經濟實驗室的研究發現 ，
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 。
文章結尾留了一個懸念 ：寫代碼是 AI 最擅長的事之一 ，但要做好 ，直到搬到馬尼拉才第一次接觸電腦。分析了 470 個開源項目的代碼提交 。你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時，報錯信息在訓練數據中大量出現 ，但做的不是你想要的）。CodeRabbit 報告顯示 ，直接全部接受 。表現很好 。他們怎麽使用產品 、
第二，
AI 降低了編程的入口 ，沒有你的業務全局視角（第 7 篇：續寫 vs 回憶）
分界線在哪 ？就是三問判斷法 。這可能是 AI 編程給我們最大的啟示 。這是典型的模式匹配強項 。迭代而非一次到位 、
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 ，我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走 ，寫代碼恰好就是 。直接讀這篇也沒問題 。三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景 。但實際測量的結果是——慢了 19% 。
但短期有一個值得關注的信號 ：入門級崗位在收縮 。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 。而是用語音跟 AI 說話 。有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成 。
代碼能跑，
比如 ，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題 。
上一篇 ，反而大幅增長 ，
這意味著什麽 ？不是程序員變少了 ，歡迎分享+關注 。電子表格軟件（如 Excel）普及後 ，不需要完美 ，軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17% ，但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了，
互聯網上有海量的公開代碼 。窗口裝不下的 ，
上一篇我們已經知道 ，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 。歡迎關注我 ，
如果覺得有意思 ，需求變複雜 ，AI 時代的好消息是 ：語法門檻確實大幅降低了 。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" 。複製粘貼一下 ，他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了 。"
讓我用一張表來總結 ，結果發現：
學習新語言和新框架 。任何有經驗的程序員都知道，不像寫散文——好壞見仁見智 。實際慢了 19% 。需要理解的部分永遠需要人 。其實藏著很深的含義 。"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 ，而是當前對話窗口裏的文字 。但會計行業不僅沒有萎縮 ，會發生什麽 。它就不完整了 。結果很說明問題 ：
2023 年 1 月，學會了怎麽和它一起工作 ，這些是模式匹配的完美場景——模式極其明確 ，會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25% 。
編程的本質不是寫語法 ，可以被自動化 。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 。這就是 Karpathy 說的"周末項目"——快速試驗一個想法 ，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 。他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，
這聽起來像科幻 。訓練數據極其豐富。而是想清楚要做什麽 。
代碼語法是模式 ，
如果你也試過讓 AI 寫代碼 ，不是因為自己不會寫 ，你來 。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 ，當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時 ，編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。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% 。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事。而成功構建次數更是提升了 84% 。
不過 ，要麽報錯。有趣的是 ，超過 77000 家企業和組織都在使用它 。但邏輯錯誤也多了 75% 。它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，但當項目增長到幾十個文件 、現在來看後半句——「錯多了 75%」 。但讓"設計係統""判斷質量""理解需求"變得更加重要 。
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" 。連鍵盤都很少碰。不是編程術語。入門更容易了 ，
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 、不變的是對邏輯的思考 。正確的使用方式就清晰了。
如果你再仔細想想 ，
美國勞工統計局（BLS）預測 ，
但如果故事在這裏結束 ，會發現這不隻是編程的事。
業務邏輯判斷 。
但這裏有一個關鍵的轉變 。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 。
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 ，甚至可能不在你給它的對話上下文裏 。AI 可以"看到"全貌 ，因為修改 B 文件時 ，
性能優化 。比幾乎任何其他領域都要豐富 。在代碼重構 、AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊 。發現了很多有意思的東西 ，翻譯如此 ，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護。浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004 ，但更高的生產力會降低軟件的開發成本 ，模式極其明確 。
2025 年 7 月 ，
更令人驚訝的是，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 。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 。忘記代碼的存在……我就是看看效果 、這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合 ，
AI 讓寫代碼快了 55% ，比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子 ，代碼量小 ，數據充足 、用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考 。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，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 ，畫出了它的能力邊界 ，這個係列就是我的探索筆記，通常 AI 就能修好 。
用第 7 篇和第 9 篇的知識來解釋 ：AI 在"續寫"代碼時 ，如果你想學編程，
在菲律賓 ，
這背後的道理 ，
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 。
第一 ，而上下文缺失導致的錯誤往往隱藏很深（代碼能跑，
這些數字很漂亮 。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式。不理解具體業務語境（第 9 篇 ：模式匹配 vs 理解）
使用 AI 工具的開發者反而慢了 19% 。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 。對於一個"超級模式匹配器"來說，直接修改代碼文件。很多人預言會計職業將會消亡。得花好一會兒。
最後一個問題 ，決定不同功能之間怎麽配合、
曆史給了我們一個有用的類比 。接口定義 、
AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本 。然後它就大概能用了 。他看都不看修改的內容 ，A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說，246 個任務做下來 ，這是 AI 編程最隱蔽的陷阱。能跑就行 。它和 AI 識別人臉（第 1 篇） 、覺得不錯的話 ，幾百行代碼時 ，不是在"理解你要什麽" 。
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，
編程語言不像人類語言那樣模糊 。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、
自己覺得快了 20% ，
第一次看到這個係列 ？從第1篇開始最順暢 ，
想清楚一個工具應該怎麽工作 、她不是程序員 ，配置文件 。
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 。
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 ，"能駕馭 AI"的崗位在增加。Signal Fire 的報告顯示 ，開發者產生了"我變快了"的錯覺 。
1980 年代 ，它就顧不上了 。那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？
今天 ，
"有一種新的編程方式 ，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，擁抱指數級增長 ，而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽，
修 bug 和理解報錯 。需要把金額加在一起 ，後續文章也會持續更新。
當一個項目隻有幾個文件 、不知道你的產品邏輯 ，
先從一句話說起 。讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣 。沒有兩個項目的架構是完全相同的 ，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，程序就出了問題 。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 ，原型開發時間可以縮短 50% 到 70% 。AI 就開始出錯 。讓我們慢慢拆解 。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻 ，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 。恰好在 AI 的能力範圍之內 。AI 代碼中的安全漏洞數量是人類代碼的 1.5 倍 。AI 不知道這個區別，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，但如果 AI 能寫代碼 ，處理金額應該用整數（以"分"為單位計算） 。AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分 ，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 ，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 ，
為什麽會這樣？用第 9 篇的知識來解釋 ：AI 是在"續寫代碼"，
AI 寫的每一行代碼 ，這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇 。
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 ，
代碼能不能跑 ，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，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 。即可訂閱 。代碼合並率提升了 11% ，
先看長期趨勢 ：整體需求在增長 。
所以，BLS 的分析邏輯是 ：AI 確實提高了程序員的生產力 ，給出了一個出人意料的答案 。不是抽象的語法說明 。遠超所有職業平均 4% 的增長率 。它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，
讓我們來看看 ，AI 不知道你的用戶是誰 、"
換句話說 ，
從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在 ，AI 在訓練過程中見過的代碼模式 ，AI 來實現 。因為懶得自己去代碼裏找具體位置 。幾乎所有 AI 擅長的領域都如此 。說說想法 、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 。for 後麵必須跟循環變量 ，兩年後的 2025 年 2 月 ，AI 替代的是"敲代碼"這個動作 ，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 。我們走了很長一段路 。當 AI 處理了語法層麵的事情後 ，它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式 ，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，AI 見過無數"錯誤-原因-解法"的模式對 ，模式匹配在這裏力不從心 。模式匹配器就能發揮最大威力 。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中，
架構設計 。使用 AI 後 ，
原型開發和快速驗證。"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 、一位名叫 Pablo 的女士用 Microsoft PowerApps 的 AI 功能 ，我們總結了四條和 AI 協作的原則——讓 AI 做它擅長的事、編程中有大量高度固定的模式：數據庫連接 、遇到一個看不懂的報錯信息？丟給 AI 。AI 給出的東西怎麽改都不對 。驗證大於信任 、AI 寫代碼不是什麽"魔法"。而不是精確的 45.3。邏輯有錯
for循環的寫法——AI 會替你寫 。"VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條 。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 ，是業務問題 。函數必須有輸入和輸出 。把報錯信息複製給 AI
，我花了不少時間去找到並撤銷這些改動 。一試便知 。但處理金額時 ，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"。 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 ，答案可能會出乎你的意料。你甚至不需要看懂代碼——看結果就行 。數據充足 、 為什麽？因為在大型真實項目中 ，但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025"。"通常這樣就修好了" 。什麽行為對他們來說是合理的 。前 Tesla AI 總監 ，AI 生成的代碼需要大量的檢查 、窗口之外的內容就像不存在一樣 。而是"隻會寫代碼"的崗位在減少 ，代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功 ， 代碼審查 。自 2022 年 AI 工具普及以來 ，他不用打字，然後對照 AI 生成的代碼來學習 。在大多數場景下這沒問題 。遇到報錯 ， 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》 。你有一個想法 ，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 ，需要人來做 。超過 1.5 億開發者在上麵協作 。給你一個盡可能完整的回答 。企業對財務分析的需求因此暴漲 。模式明確、AI 理解他的意思後 ，AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確 、她隻是用日常語言描述了她的需求 ，都需要有人審查 。讓 AI 來寫 ， 所以 ，也是 AI 幫不了你的部分 。約束和取舍 。 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 表現驚人；當你自己都沒想清楚時 ，AI 的局限就暴露了 。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 ，而是因為底層邏輯相同。做獨特判斷的部分 ，不代表代碼正確。好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 ，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。 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，訓練數據極其充足 。 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 。主要級別的問題多了 1.7 倍 他這句輕描淡寫的話 ，所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式 。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏 ， 推荐
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