过去两个月，编程这件事悄悄换了一套规则

曾小多

【过去两个月，编程这件事悄悄换了一套规则】


快速阅读：Andrej Karpathy指出，AI coding agent在去年12月经历了一次质变，从“基本不能用”变成了“基本好用”。这不是渐进式的进步，更像是一道门槛被突然迈过。这篇帖子在技术社区引起广泛讨论。

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Karpathy原话大意是：很难描述过去两个月编程发生了多大变化。不是“一如既往的技术进步”，而是去年12月这个特定时间点，coding agent的质量、长程连贯性和任务韧性突然跃升，能扛住复杂的多步骤任务了。

他说之前基本不能用，现在基本可以用了。

这个判断的分量在于，Karpathy本人几个月前还在播客里对vibe coding持悲观态度，把agent产出称为“slop”。这次的180度转弯，不像在给自家产品打广告。有网友专门指出这一点，认为正是这种反差让这番话值得认真对待。

讨论区里工程师们的反应颇为一致：一位用Cursor用了大半年的开发者说，以前结果时好时坏、agent经常跑偏，现在Claude Opus加Codex一个写、一个审，90%的代码已经不用自己动手了。另一位在FAANG工作的工程师则说，他今年大概全年都不会自己写代码，只做debug和review。

“我甚至不再打开IDE了。”有网友这样说。

讨论里有个很有意思的观点分叉。

一方认为，真正的瓶颈从来都不是写代码，而是架构决策、产品方向、系统如何优雅地处理失败。AI在这些地方仍然很差，而这些才是高级工程师真正的价值所在。现在合理的工作方式是：人负责拆解任务和设计架构，agent负责实现，再配上严格的测试、lint和沙箱部署作为质量门控，逐渐减少逐行code review的投入。

另一方则说：这是“pre-December的思维”了。计划本身已经就是代码，LLM做这些所需的人工介入正在快速减少。

有网友精准总结了这个困境：“如果你把大量时间花在review代码上而不是review计划上，你就是那个瓶颈。”

这轮变化对职业结构的影响，也有人直接说出来了：初中级工程师的招聘已经在收缩，高级工程师在被密集招募，原因正是只有有经验的人才知道怎么把任务拆解得恰到好处再交给agent。

但有人立刻追问：如果初级工程师的岗位消失了，未来的高级工程师从哪里来？这个问题没有人给出答案。

有观点认为，AI目前最擅长的是“容易的那部分”，而且确实把这部分效率提升了2-3倍，至于一直有人声称的10倍生产力，很可能是因为大家重新定义了什么叫“自己写的代码”。

另一个悬而未决的问题是：当生产系统越来越多地运行着没有人完整理解过的AI生成代码时，我们正在加速驶向什么？

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简评：

我们正在全速驶向一个奇怪的未来：生产系统运行着没人完全理解的代码，而写代码的AI也不理解自己在写什么。这不是进步，这是双重失明。Karpathy说agent“能扛住复杂多步骤任务了”，但“扛住”和“理解”是两回事。一个不理解自己在做什么的系统，产出被另一个不理解输入的人类部署上线——我们管这叫效率。真正可怕的不是AI取代程序员，而是当代码出问题时，人类和AI面面相觑，都在等对方解释发生了什么。

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reddit.com/r/singularity/comments/1remuz1/andrej_karpathy_programming_changed_more_in_the