定焦One（dingjiaoone）原創

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

AI替代人類的風，正在加速吹向程序員群體。

近兩年，ChatGPT、Midjourney等AI工具的出現，讓文案編輯、插畫師等職業群體瑟瑟發抖，此刻，程序員也陷入了被AI取代的焦慮之中。

尤其是最近，美國AI獨角獸公司Anthropic發布新升級的大模型Claude4系列，再次讓全球的程序員感受到壓力。該系列包含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，最大特點是編程時長和理解能力突出，尤其是Claude Opus 4能持續編寫代碼7小時，被稱為“全球首款不用手動修改”便能生成高質量代碼的大模型。

從數據來看，AI編程工具的熱度正持續攀升。數據公司Xsignal奇異因子最新統計的“AI工具月人均單日使用時長季度增長率榜”顯示，AI編程（AI研發工具）在30多個AI應用場景中，超過AI搜索引擎、AI圖像生成等熱門應用，排到了第三。從2024年6月至2025年4月，這一AI工具的社交媒體討論度也增長了45%。

與此同時，大型科技企業的舉動也釋放出微妙信號。微軟不久前宣布將在全球范圍裁員6000人，涉及工程和研發等核心技術崗位，成為AI沖擊下的一大標志性事件。

無論是AI編程工具能力的持續迭代、用戶使用數據的快速增長，還是大型科技公司的密集調整，都在不斷加劇著程序員們的擔憂。

AI編程工具到底發展到了哪一步？它真的能完全取代程序員嗎？一個懸而未決的時代拷問，正在程序員群體中蔓延。

誰是全球最強AI程序員？

AI編程賽道正在迎來“百模大戰”。

除了前文提到的Claude4，如今市面上活躍的AI編程工具已是“百花齊放”，無論是大公司還是創業團隊，都不愿意放棄這一賽道。

「定焦One」依據Xsignal奇異因子提供的期末聲量值（即在互聯網被提及的次數，可以反映社交媒體討論熱度）數據和從業者感知，整理出當前國內外熱度較高的十大AI編程工具，雖不能完全代表實際使用體驗，但可作為一定參考。

需要特別指出的是，其中Kimi-AI編程助手的期末聲量值雖然很高，但它并非獨立產品，而是集成在Kimi應用里的一個模塊。統計數據顯示的是Kimi整體的期末聲量值，實際討論度要遠低于這一數字。

國內熱度比較高的AI編程工具基本由大廠主導，如阿里的通義靈碼、百度的文心快碼以及字節的Trae。

它們的共性是，在使用門檻（將自然語音轉為代碼）、智能化（可自動補齊、檢測代碼）等某一方面或幾方面比較突出。

國外則是巨頭公司和創業團隊都有不錯的產品出現。

一邊是微軟推出的GitHub Copilot，不僅支持多種編程語言，還能與GitHub的代碼庫無縫集成。另一邊，由創業團隊Anysphere打造的Cursor迅速崛起，不僅能“補全”代碼，還有生成、修復、理解代碼等功能，已經成為AI編程工具中的明星產品。

從另一個維度——用戶活躍度（MAU）來看，3月Cursor已穩居全球前列，國內的Trae、通義靈碼、文心快碼，也躋身第一梯隊。GitHub Copilot未披露MAU，但根據從業者感知度來說，其同樣處于行業前列。

AI軟件工程師覃相表示，無論國內還是國外，AI編程工具在降低門檻、提高生產力、促進創新、優化復雜系統等方面都為開發者提供了便利。

AI編程工具的發展路徑大概分成三個階段：從代碼補全，到半自動編程，再到全自動編程。目前市面上大多數AI編程工具是以Cursor、MarsCode為代表的半自動編程工具，開發者會對生成的代碼進行檢查和調整，好處是保留人類主導權的同時顯著提升效率，而全自動編程主要為小白用戶服務。

那么，如何判斷一個AI編程工具能力的強弱？綜合從業者的使用感受，可以從技術和功能兩大維度衡量。

一方面，AI編程工具的技術依賴于背后的大模型能力。資深程序員陸通表示，AI編程的底層技術原理是大語言模型+代碼特定的訓練優化，國內比較適配AI編程的大模型有DeepSeek和Qwen系列，國外為Claude、Gemini、GPT4，目前Claude系列模型因其代碼理解與長文本處理能力被認為最適配AI編程。

另一方面，還要看處理復雜開發流程的能力，比如能否理解多個代碼文件、修復bug、生成前端界面、根據UI圖片識別生成代碼，以及能否自主調用工具、操作系統命令等方面的能力。能自動處理的流程越多、越流暢，說明該AI編程工具水平越強。Cursor便是一個例子，它能自主完成從需求到功能開發的整個流程，被不少開發者當作助理。

AI編程工具的不斷進步，讓程序員們既興奮于提效帶來的紅利，也焦慮于可能會被替代的風險。接下來的問題是：什么類型的程序員會最先被替代？

AI編程，取代初級程序員不是傳說

如果把AI編程工具的表現類比程序員，目前大多數已達到甚至超過初級程序員的水平，甚至部分產品具備中級程序員的能力。

從業者向「定焦One」介紹，從崗位分工來看，程序員大致可分為前端、后端、全棧、嵌入等不同方向，其中每類又細分為初、中、高級，主要區別在于參與開發產品環節的深淺與掌握技術原理的數量。

初級程序員通常只負責開發簡單功能，如系統的增刪改查類內容，其他能力不做過多要求；中級程序員需要掌握大部分代碼技術原理，負責相對簡單的功能開發，如接口和數據庫設計；高級程序員負責整個系統的技術選型、框架搭建、核心算法設計，并承擔核心模塊的功能開發，需要對各種代碼技術原理非常了解，同時具備大型項目經驗與團隊溝通協調能力。

當前，很多AI編程工具不僅限于生成代碼，還可做到前期思路框架整理、中間代碼生成、后期優化界面的全流程，在能力范圍上已經超越了初級程序員。陸通表示，很多不懂代碼的產品經理通過AI編程工具成了獨立開發者，還有部分高級程序員用AI編程取代人工，成為自己的左右手。

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他以開發一款心理測試應用為例。

應用類產品雖然體量小，但開發難度不低，心理測試應用不僅要保證心理測試類型的多樣性，還要考慮用戶隱私保護和數據安全，這便涉及前、后端開發，數據庫管理、API接口等功能，需要初、中、高級程序員在不同環節進行配合，而AI編程工具幾乎都能介入，流程包括：

第一步：讓AI推薦比較受歡迎的心理測試應用，比如MBTI心理測試、性格色彩測試、職業匹配測試；

第二步：生成心理測試應用所需的具體功能，如登陸、注冊、心理測試題展示、答題、分享；

第三步：根據確定好的功能，借助AI繪制它們的界面草圖；

第四步：讓AI生成界面草圖和功能背后所需的代碼，需要指出的是，很多AI編程工具還支持選定特定技術框架；

第五步：運行所得代碼，利用AI調整優化功能和界面，直到達到要求為止。

不難發現，從產品構想到功能實現，只要使用者能有邏輯地描述自己的需求，全程使用自然語言，AI編程工具就能實現，大幅降低了開發門檻。

不止一位程序員表示，AI編程的能力越來越強，他們每天都會使用這類工具。陸通最常使用的是Cursor和通義靈碼，他基本都通過提示詞與AI交互進行編程，自己不一行行敲代碼。

覃相補充，“Cursor在跨文件開發效率上優勢明顯；通義靈碼的中文優化與私有化部署能力突出；Claude 4能處理復雜任務，適合全棧開發。”

陸通介紹，用AI編程工具開發應用，大概能節省近一半的人力成本和時間。還有程序員表示，如果在日常工作中熟練使用AI編程工具，工作效率能提升30%-40%。

效率提升的背后源于AI編程語言在技術上與大模型高度適配。陸通介紹，代碼關鍵詞少、編程語言的規范性和AI非常搭。以Cursor為例，既能生成復雜代碼，也能在調試過程中自主解決代碼錯誤，還支持對全局或部分代碼進行修改，陸通覺得其能力甚至超過了中級程序員。

不過，在AI編程能力快速進化的當下，是否就意味著所有程序員都將被取代？程序員背后的企業，又會做出怎樣的選擇？

真正的編程能力正在重新被定義

一個殘酷的現實是，AI編程工具的快速進化，已經開始影響程序員群體的就業穩定性。

今年5月，一則消息引發行業震動：5月13日，微軟宣布在全球進行一場牽涉6000名員工的大裁員，眾多崗位中，程序員首當其沖。有媒體報道，微軟華盛頓州被裁的2000人中有41%左右與軟件工程類崗位相關，其中不乏像TypeScript編譯器核心開發者Ron Buckton這樣的資深工程師。

雖然微軟并未將裁員直接歸因于AI取代人力，但它對AI編程的投入是一種信號。CEO納德拉曾透露，公司已有超30%的代碼由AI生成，CTO斯科特也曾預測，到2030年，這一比例將超過95%。AI代碼不僅滲透到了微軟一家，其競爭對手谷歌也曾透露，超25%的新代碼由AI生成。

雖然國內還沒有大規模傳出程序員被替代的消息，但從業者已經感受到了危機。陸通表示，AI編程工具的發展速度超過了他的想象。

他回憶，“2023年時，我覺得AI只是輔助編程類工具，通義靈碼和Cursor等AI編程工具僅能生成部分代碼。到了2024年底，Cursor的agent模式及通義靈碼的‘AI程序員’功能上線后，已經能實現自主多代碼文件生成、自動讀取項目文件、自動啟動及運行代碼等功能。”

他認為，AI編程工具在功能的全面性和工作效率上，已經追趕全棧開發高級程序員。

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即便如此，多位程序員仍認為，AI目前更像是一位高效的助手，而不是程序員的完全替代者。想要完全取代這一職業，AI編程至少還有三關要過。

首先，理解力不足，難以精準“領會”復雜需求。

AI寫代碼速度很快，但理解力還有待加強。陸通提到，他用AI編程工具修改前端代碼時，需要多次調整提示詞才能得到滿意效果，這也是所有AI工具的通病——對提示詞要求較高。一旦輸入邏輯稍有歧義，結果就會跑偏。

其次，無法替代完整的產品開發思維與團隊協作。

在軟件研發中，寫代碼只其中一環，還涉及產品需求調研、產品工具的創新設計等環節，這也是高級程序員所必備的能力，目前AI編程工具無法做到。

覃相認為，雖然AI編程工具已從“基礎補全”功能邁向“半自動化協作”的進階功能，Claude 4、Cursor這些頭部工具還在不斷朝著“全自動編程”升級，但人在架構設計與業務理解上的核心作用仍不可替代。

陸通表示，如果沒有非常復雜的業務流程，例如，開發的產品為C端工具或SaaS類應用，流程清晰、結構標準，AI可以勝任大部分工作。但一旦涉及復雜的企業業務流程和算法，AI便沒有那么靈了，一方面它很難像人一樣去了解一家公司，另一方面也會出現過度分析、亂改，甚至頻繁重構代碼的現象，反而影響項目穩定性。

最后，AI編程的容錯率極低。

AI生成文字、圖片如果出現語法、畫面錯誤等問題，用戶可能可以勉強接受，可代碼一旦出錯，輕則功能失效，重則導致安全事故。雖然AI編程工具已經能實現生成過程自動化監控，但也還存在“生成的代碼看似完整，但沒有考慮與操作系統或瀏覽器的兼容性”等問題。一位程序員表示，有時候，AI代碼“看起來對”，不代表“運行就對”。此外，AI生成的代碼如果存在安全漏洞，責任歸屬問題難以明確界定。這仍是技術落地中一個懸而未決的合規問題。

因此，要讓AI真正取代程序員，面臨的不僅是技術挑戰，更是理解力、創造力和責任心的多重門檻。

AI編程不會讓程序員一夜間失業，但它正在重塑這個職業的核心價值。未來的程序員，或許不再是機械地“敲代碼”，而是既懂AI也懂業務的角色，承擔起更高維度的能力。

*題圖來源于Unsplash。