作为工作了15+年的码农，撸过通讯行业的c和c++代码，排障查看过汇编语言，后又在互联网和云行业用过几年go，看过java，python语言设计和落地的产品。统一推动过公司内部网关收口，从0到1落地了service mesh。最近也在积极拥抱Ai Coding,产品化落地一些东西。

作为混迹研发这么多年的老人，对Ai Coding有过惶恐，有过惊喜，也发表下自己对Ai Coding的几点浅显看法。

观点一: Ai Coding对标准化的重复性产品开发效率有质的提升。

Ai Coding来势汹汹，特别是2025年底之后，个人觉得这东西已经不在是玩具，真的可以帮助开发人员提效，并且随着龙虾模式的推出，已经能看出来Ai Coding在重复性，标准化比较清晰的产品上面产出能力已经远远超过了资深程序员。

观点二:Ai Coding很难替换掉非标准化和靠底层的产品的开发工作。

比如传统的银行系统，通讯系统，批量使用的嵌入式系统，靠近底层的操作系统类产品，与硬件绑死的驱动类产品，我们这里指的是在原有的基础上做迭代开发，不是重新写一套。

一来，这些产品诞生的比较早，代码语言，设计方式都是比较早的，Ai 学习这些东西比较吃力，因为资料非常有限。

二来，这些产品通常已经比较稳定，Ai Coding的介入收效会很低，没有太大必要。

观点三: Ai Coding不是万能的，他还是需要人来把关，只会减少开发人员，不会完全替掉开发人员。

这个观点的由来，主要是从下面几点认知得出来的结论。

第一点，人类语言的二义性（也就是语言的歧义），比如“你很好！”，在不同的语气下表达的意思是完全不同的，可以是夸奖，也可以是反讽。而Ai的使用者是人，人会用自己的语言表达，并与Ai 交流，如何解决语言的二义性问题，人脑在某些情况下都会犯错，何况还没有到达这个层面的Ai。

第二点，不同公司和行业的隐私权，数据安全等等导致的封闭性问题。这类问题就导致了Ai大模型有些信息是吃不到的，一旦设计但这一类导致的灰色地带，Ai 是做不到的，因为它压根没见过。

总结:

   那我们这些开发人员后面何去何从，我的思路是“拥抱Ai，把它当做工具，我们要想办法驾驭它，然后使用它！”

特别说明:

   各位同行业的战友，不妨也发表下你自己的看法，欢迎在留言区留言。