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AI写了90%的代码,大厂程序员的煎熬时刻
AI写了90%的代码,大厂程序员的煎熬时刻AI写了90%的代码,大厂程序员的煎熬时刻
赵舒是上海一家互联网大公司的前端工程师，端午前的一个晚上被通知裁员。她觉得自己绩效不差，也不是最贵的人，第一反应是愤怒。
裁她的理由，最直接的是 AI 冲击。她负责的是商家端业务，后端提需求，她来做页面。现在有了 AI，后端自己就能写前端代码。事实上，过去两三个月，她接到的需求已经越来越少，最后一个月完全没活儿干了。
赵舒去年刚休完产假回来，平衡孩子和工作一度让她很痛苦。近来，因为 AI 可能取代工作的焦虑，她原本下定决心、调整心态，想等到了新业务里，自己还是 “卷起来”，但没想到那么快，卷的机会都没有了。
赵舒怪自己不够敏感、不够快。但在另一些还没被裁的人那里，敏感并不能带来安全感，它只是让恐惧来得更早。被裁的人至少得到了一个确定的结果，更多人正在持续遭受着煎熬。
AI 提高两倍效率，活儿会变成三倍
李浩在等。他是美团的老员工，十几年的后端工程师，他猜测，自己可能待到 7 月底，那时他合同到期，应该不会续签。
他对裁员有预期。从 3 月开始，李浩就能感受到一种从上往下的紧迫感。他转述了美团公司内流传的一个故事，王兴见完一个 AI 大佬后，在管理层会上说，水已经涨上来了，“不管是在里面扑腾还是怎么样，都要赶快学会游泳。”
之前有人会对 AI 生成代码有些怀疑，但这种自上而下的强推之后，很多人两个星期之内就跑起来了，AI 代码率从 10% 升到 70% - 80%。当时他就判断，裁员是一定会到来的事，不是半年就是一年。
创始人的话也很快变成压力，传到更具体的工作里。公司要求各个团队从上到下探索 AI：哪些工作流程可以被标准化，哪些环节可以沉淀成 skill，哪些产品和运营场景可以做出 AI 工具。每个团队都被要求想办法把 AI 和业务结合起来，拿出新的 idea，哪怕只是一个还跑不通的 demo，也要先证明想过、投入过、尝试过。
李浩觉得痛苦的地方也在这里。让他最焦虑的不是 AI 本身，而是这种压力的传导方式。他觉得，如果公司已经看清楚了方向，要推就推，该调整就调整。但现在很多人像是被一个不够清晰的目标推着走，每天都要挖空心思想 “怎么和 AI 结合”。
他担心自己慢了，也担心团队慢了。别的团队做到了什么程度，别的 Leader 对 AI 的理解有多深，这些都会变成横向比较的压力。有一段时间，他晚上回到家，会坐在床头一直熬到天亮。他害怕睡着，也害怕醒来，因为一觉后，又是新的一天，又要继续面对这些东西。压力之下，李浩记忆力都开始变差，听过的话马上就忘，整个人像被困住了。
在字节一些部门，这种集体性的焦虑也一度蔓延。
江同 2023 年校招进入字节之后，对所在小团队的感受一直不错。虽然忙，但同事、mentor 和领导关系都好，大家像朋友一样交流。
3 月前后，团队内部开始密集地倡导 AI。领导在推，领导的领导也在推。每天都有新的文章、新的文档、新的工具介绍、新的使用方法被推到面前。有人分析新的编程工具，有人写各种原理和实践。需求还要做，文档也要看。这个还没看完，下一个又来了。
AI 改变的是整个团队的空气。他形容那段时间大家都 “疯魔了”。每个人突然都在学，都在追，都怕自己落后。而事实上，没有业务、没有人会因为某一项工具真的马上改变现状，但当公司自上而下表现出焦虑时，每个人都无法幸免。
没过多久，江同所在的这个他自称 “相对边缘” 的团队也开始明确考核 AI 代码率，以及每个人、每个小组对 AI 的使用情况。这些都被写进上级的 OKR 里，甚至有专门的网站同步滚动统计。在阿里淘天集团，也有一位高层推动了统一看板，每个人的 AI 使用数据对所有人可见。
为了弥补经验不足带来的判断力不足，也为了跑在前面，江同开始将 AI 节省的工作时间用来学 AI 写的代码。每天 9 点下班后的 1 - 2 个小时，是他的学习时间。他会逐行看 AI 写的代码，了解 AI 的写作风格和代码逻辑，“就看它到底是怎么写的，写出来是什么样。只有这样，我才能更好地与它沟通。” 不懂的领域，比如前端，现在他也得写，就继续问 AI，补上这块知识的空白。
像江同一样，很多用上 AI 的人反而更累了。周铭在得物做算法，他的代码已经有八九成交给 AI 来写，但老板的预期变了，原来十天做的事情，现在会被认为三天就应该搞定，“公司的目的是提效嘛，并不是让你们轻松的，所以它只会让你活越来越多。”
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裁她的理由，最直接的是 AI 冲击。她负责的是商家端业务，后端提需求，她来做页面。现在有了 AI，后端自己就能写前端代码。事实上，过去两三个月，她接到的需求已经越来越少，最后一个月完全没活儿干了。
赵舒去年刚休完产假回来，平衡孩子和工作一度让她很痛苦。近来，因为 AI 可能取代工作的焦虑，她原本下定决心、调整心态，想等到了新业务里，自己还是 “卷起来”，但没想到那么快，卷的机会都没有了。
赵舒怪自己不够敏感、不够快。但在另一些还没被裁的人那里，敏感并不能带来安全感，它只是让恐惧来得更早。被裁的人至少得到了一个确定的结果，更多人正在持续遭受着煎熬。
AI 提高两倍效率，活儿会变成三倍
李浩在等。他是美团的老员工，十几年的后端工程师，他猜测，自己可能待到 7 月底，那时他合同到期，应该不会续签。
他对裁员有预期。从 3 月开始，李浩就能感受到一种从上往下的紧迫感。他转述了美团公司内流传的一个故事，王兴见完一个 AI 大佬后，在管理层会上说，水已经涨上来了，“不管是在里面扑腾还是怎么样，都要赶快学会游泳。”
之前有人会对 AI 生成代码有些怀疑，但这种自上而下的强推之后，很多人两个星期之内就跑起来了，AI 代码率从 10% 升到 70% - 80%。当时他就判断，裁员是一定会到来的事，不是半年就是一年。
创始人的话也很快变成压力，传到更具体的工作里。公司要求各个团队从上到下探索 AI：哪些工作流程可以被标准化，哪些环节可以沉淀成 skill，哪些产品和运营场景可以做出 AI 工具。每个团队都被要求想办法把 AI 和业务结合起来，拿出新的 idea，哪怕只是一个还跑不通的 demo，也要先证明想过、投入过、尝试过。
李浩觉得痛苦的地方也在这里。让他最焦虑的不是 AI 本身，而是这种压力的传导方式。他觉得，如果公司已经看清楚了方向，要推就推，该调整就调整。但现在很多人像是被一个不够清晰的目标推着走，每天都要挖空心思想 “怎么和 AI 结合”。
他担心自己慢了，也担心团队慢了。别的团队做到了什么程度，别的 Leader 对 AI 的理解有多深，这些都会变成横向比较的压力。有一段时间，他晚上回到家，会坐在床头一直熬到天亮。他害怕睡着，也害怕醒来，因为一觉后，又是新的一天，又要继续面对这些东西。压力之下，李浩记忆力都开始变差，听过的话马上就忘，整个人像被困住了。
在字节一些部门，这种集体性的焦虑也一度蔓延。
江同 2023 年校招进入字节之后，对所在小团队的感受一直不错。虽然忙，但同事、mentor 和领导关系都好，大家像朋友一样交流。
3 月前后，团队内部开始密集地倡导 AI。领导在推，领导的领导也在推。每天都有新的文章、新的文档、新的工具介绍、新的使用方法被推到面前。有人分析新的编程工具，有人写各种原理和实践。需求还要做，文档也要看。这个还没看完，下一个又来了。
AI 改变的是整个团队的空气。他形容那段时间大家都 “疯魔了”。每个人突然都在学，都在追，都怕自己落后。而事实上，没有业务、没有人会因为某一项工具真的马上改变现状，但当公司自上而下表现出焦虑时，每个人都无法幸免。
没过多久，江同所在的这个他自称 “相对边缘” 的团队也开始明确考核 AI 代码率，以及每个人、每个小组对 AI 的使用情况。这些都被写进上级的 OKR 里，甚至有专门的网站同步滚动统计。在阿里淘天集团，也有一位高层推动了统一看板，每个人的 AI 使用数据对所有人可见。
为了弥补经验不足带来的判断力不足，也为了跑在前面，江同开始将 AI 节省的工作时间用来学 AI 写的代码。每天 9 点下班后的 1 - 2 个小时，是他的学习时间。他会逐行看 AI 写的代码，了解 AI 的写作风格和代码逻辑，“就看它到底是怎么写的，写出来是什么样。只有这样，我才能更好地与它沟通。” 不懂的领域，比如前端，现在他也得写，就继续问 AI，补上这块知识的空白。
像江同一样，很多用上 AI 的人反而更累了。周铭在得物做算法，他的代码已经有八九成交给 AI 来写，但老板的预期变了，原来十天做的事情，现在会被认为三天就应该搞定，“公司的目的是提效嘛，并不是让你们轻松的，所以它只会让你活越来越多。”
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