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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
更大的变化是工作模式。过去一个一线开发在同一时间里，通常只做一件事；现在 AI 可以同时跑多个任务，人就要变成多个任务的监管者。一个需求交给 AI 跑，另一个需求也交给 AI 跑，人要隔一段时间去看结果、做判断、纠偏、验收。问题是，人的精力没有同等放大，AI 可以写更多代码、生成更多方案，但最后判断这些东西能不能用、有没有风险、是否符合业务现实的仍然是人。执行提效了，但决策和责任在程序员这端没有消失——大家变得更累了。周铭形容，现在他更像自动驾驶里的安全员，虽然车可以自己跑，但人仍然要对最终结果负责。
上下游合作也变得更不顺畅。周铭的一部分上游合作者会直接把 AI 生成的文档或代码丢过来，但自己并没有认真校验。AI 生成的东西看起来像完成了，但里面可能有性能问题、逻辑问题，或者根本不符合业务需求。表面上看，对方完成了交付，实际上审查和返工的时间成本转到了负责的下游身上。
裁人后，对张锐来说，更难的是用仅剩的人支持所有的工作。砍非必要的项目、重新分配已有项目责任人。这个过程中，AI 开始被极致地利用起来。“它是一个倒逼的逻辑”，他后来总结说。
经历过一次风波，他意识到，不管是在哪家公司，趋势已经不以个人意志转移了。而既然浪已经来了，能做的就是尽量游在前面。
做一个加速淘汰自己的工具
一个周末下午，我在阿里西溪园区见到了何川。周末的工区依然有不少人在工作，何川说，都是 “AI 焦虑带来的忙”。过去 3 年，阿里一直在喊 “ all in AI ”，但前年是业务团队零星一两个人在探索；去年开始立项；到今年，“所有人都要为 AI 打工”。
每个人都想让自己和 AI 挂上钩。做一个 AI 项目，跑出一个自动化工具，给业务提一部分效率，都可能变成新的安全感。因为大家隐约知道，如果后面真的裁员，做 AI、懂 AI、能拿出 AI 结果的人，可能更容易留下来。何川也同样焦虑而忙碌。
在阿里，他所在的业务团队将日常的业务和与 AI 相关的业务称为 “旧城” 与 “新城”。幸运的是，他正好在 “新城”，做着和 AI 相关的业务，这预示着接下来的半年、一年里，如果他真有些结果，可能会拿到更好的绩效。
但这是一个吊诡的工作。他做的是一个内部 Coding Agent，一个把业务从需求到上线自动化的工具。如果他真做成了，会加快自己被淘汰的速度。不过，现在还不是考虑这些的时候，更让他焦虑的是，这个类似的工具，不同的业务团队里的技术都在做，甚至不同职级的人也同时在 “卷”。
P7 想做一个点的自动化，P8 想上升到一个面的业务，P9 则在规划一个更大的自动化平台。何川这样一个低职级的员工，刚想出一个小工具，更高层级的人可能已经覆盖了。他觉得自己像在经历一场内部 “大逃杀”。
他有时觉得没希望，但也无法躺平，因为老板比他更焦虑。为了保住地盘，老板要稳住做老业务的员工，会暂时把好绩效分给 “旧城” 的同事；同时要证明团队在 AI 时代仍有价值，得不断推着他们往前，找到 AI 新产品的独特优势。
何川吐槽说，“每个人都希望在 AI 时代有自己的一席之地，但是很可能结果就是没有你的一席之地，但你非要占，只能是硬占。而你硬占的这个地方，可能压根就不存在。” 他有时觉得，只有那么一小拨人真的站在正确的道路上，大多数人只是牺牲品，在这个过程中陪跑。
他也理解老板。向上汇报时，总得摘亮点、讲独特性。但很多时候，他觉得自己无能为力。在他看来，这些自动化产品并没有太多技术壁垒。一个业务团队的技术员工能想到的，通用 coding 工具也能做到；那些工具没有做的，很多时候本身就是不合理的需求。
工作快十年，何川经常觉得自己仍没有适应职场的规则：服从和执行。起初，老板希望他探索出 “行业领先” 的东西，他觉得做不到、不现实，就会争论；久了发现对方并不想听，事情又做不成，只能拖着。老板的情绪也变得不稳定，有时骂人，有时又借着吐槽袒露自己的焦虑，希望得到他们理解。
何川自己也处处矛盾，进退两难。他干的并不舒服，但离开大厂，又担心别的地方接不住，舍不得这里的稳定和高薪；他也觉得，大概率这样卷不出什么结果，但在结果出来之前，他还是不舍得那 50% 概率的好绩效，或者被裁时，多年工作经历攒下的丰厚 “礼包”。
更让他绝望的是，他已经看到了终局。“太确定了，它一定会取代绝大多数程序员，只不过现在确实受限于模型能力，还不能变革那么彻底。” 何川觉得，安全的时间最多只剩下一两年。
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还没人说话啊，我想来说几句
上下游合作也变得更不顺畅。周铭的一部分上游合作者会直接把 AI 生成的文档或代码丢过来，但自己并没有认真校验。AI 生成的东西看起来像完成了，但里面可能有性能问题、逻辑问题，或者根本不符合业务需求。表面上看，对方完成了交付，实际上审查和返工的时间成本转到了负责的下游身上。
裁人后，对张锐来说，更难的是用仅剩的人支持所有的工作。砍非必要的项目、重新分配已有项目责任人。这个过程中，AI 开始被极致地利用起来。“它是一个倒逼的逻辑”，他后来总结说。
经历过一次风波，他意识到，不管是在哪家公司，趋势已经不以个人意志转移了。而既然浪已经来了，能做的就是尽量游在前面。
做一个加速淘汰自己的工具
一个周末下午，我在阿里西溪园区见到了何川。周末的工区依然有不少人在工作，何川说，都是 “AI 焦虑带来的忙”。过去 3 年，阿里一直在喊 “ all in AI ”，但前年是业务团队零星一两个人在探索；去年开始立项；到今年，“所有人都要为 AI 打工”。
每个人都想让自己和 AI 挂上钩。做一个 AI 项目，跑出一个自动化工具，给业务提一部分效率，都可能变成新的安全感。因为大家隐约知道，如果后面真的裁员，做 AI、懂 AI、能拿出 AI 结果的人，可能更容易留下来。何川也同样焦虑而忙碌。
在阿里，他所在的业务团队将日常的业务和与 AI 相关的业务称为 “旧城” 与 “新城”。幸运的是，他正好在 “新城”，做着和 AI 相关的业务，这预示着接下来的半年、一年里，如果他真有些结果，可能会拿到更好的绩效。
但这是一个吊诡的工作。他做的是一个内部 Coding Agent，一个把业务从需求到上线自动化的工具。如果他真做成了，会加快自己被淘汰的速度。不过，现在还不是考虑这些的时候，更让他焦虑的是，这个类似的工具，不同的业务团队里的技术都在做，甚至不同职级的人也同时在 “卷”。
P7 想做一个点的自动化，P8 想上升到一个面的业务，P9 则在规划一个更大的自动化平台。何川这样一个低职级的员工，刚想出一个小工具，更高层级的人可能已经覆盖了。他觉得自己像在经历一场内部 “大逃杀”。
他有时觉得没希望，但也无法躺平，因为老板比他更焦虑。为了保住地盘，老板要稳住做老业务的员工，会暂时把好绩效分给 “旧城” 的同事；同时要证明团队在 AI 时代仍有价值，得不断推着他们往前，找到 AI 新产品的独特优势。
何川吐槽说，“每个人都希望在 AI 时代有自己的一席之地，但是很可能结果就是没有你的一席之地，但你非要占，只能是硬占。而你硬占的这个地方，可能压根就不存在。” 他有时觉得，只有那么一小拨人真的站在正确的道路上，大多数人只是牺牲品，在这个过程中陪跑。
他也理解老板。向上汇报时，总得摘亮点、讲独特性。但很多时候，他觉得自己无能为力。在他看来，这些自动化产品并没有太多技术壁垒。一个业务团队的技术员工能想到的，通用 coding 工具也能做到；那些工具没有做的，很多时候本身就是不合理的需求。
工作快十年，何川经常觉得自己仍没有适应职场的规则：服从和执行。起初，老板希望他探索出 “行业领先” 的东西，他觉得做不到、不现实，就会争论；久了发现对方并不想听，事情又做不成，只能拖着。老板的情绪也变得不稳定，有时骂人，有时又借着吐槽袒露自己的焦虑，希望得到他们理解。
何川自己也处处矛盾，进退两难。他干的并不舒服，但离开大厂，又担心别的地方接不住，舍不得这里的稳定和高薪；他也觉得，大概率这样卷不出什么结果，但在结果出来之前，他还是不舍得那 50% 概率的好绩效，或者被裁时，多年工作经历攒下的丰厚 “礼包”。
更让他绝望的是，他已经看到了终局。“太确定了，它一定会取代绝大多数程序员，只不过现在确实受限于模型能力，还不能变革那么彻底。” 何川觉得，安全的时间最多只剩下一两年。
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