今天看了一個知乎的問題：

如何看待王垠對 Cursor 等 AI 編程的評價「不懂計算機科學的人用好 AI 編程是妄想」？

具體內容就不搬運了，我覺得這個評價挺中肯。

Cursor等AI代碼工具從原理上看也是基于語言的概率性預測，實際上大模型并不懂代碼邏輯，只是因為訓練它的“數據樣本”都是這么寫的，所以它也這么寫罷了。

于是，只要與AI的溝通到了一定的深度，你都會發現它時不時地會犯蠢——要么突然說胡話，要么忘了前文說啥了，要么繞在一個死循環里出不來了。說好聽點叫幻覺，說不好聽點就是“智力上的偽裝被拆穿了”。

咱們不妨從公司層面，由上到下拆開里面的邏輯。各個角色都盤一遍之后，你就知道誰在為AI編程叫好了。

對于公司老板來說，其實不在乎程序是不是AI寫的，只看整體的研發成本能壓到多低。但這個低成本還有個重要的前提，就是不能影響到產品質量。老板經常是時間、質量、成本啥都要，那些天天想著榨干剩余價值的老板，總是會率先聽到“AI編程很牛逼”的吹風。

（產品質量是一個很抽象的概念，沒變法直接體現，這意味著它實際上是可以打折扣的。一分錢一分貨，成本當然可以節省，但便宜肯定有便宜的道理。）

這個風就是行業特意給老板吹的，AI編程產品本質上還是一個To B產品，它的最終用戶是企業里面的員工，但買單卻要看老板的態度。老板信了這個說法，就會給全公司施加“ 用AI降本提效 ”的壓力。

所謂“上有所好，下必甚焉”，上面點名要擁抱AI，中層的腳步就應該走得更快一點。怎么體現部門里AI落地的牛逼？當然就是看產出。以前一個月發一個版本，現在一周發一個版本；以前一天能處理500個工單，現在一天能處理5000個。

所以AI到了事業部級別領導這里，要求就是一個“快速產出”。什么代碼質量，那都是無所謂的事——老板懂代碼嗎？凡是無法被檢查的東西，都是可以犧牲的代價。

再看基層的情況，非研發崗看到AI工具當然激動了——因為他們可以快速產出了。以前產品經理還要求UI畫高保真，求前端出個Demo頁面，現在不用看他們臉色了，用Cursor自己搞多省心。產品leader也高興——看看我們這產品經理多牛逼，你們研發團隊再不努力就要被替代了。

接著壓力就給到研發團隊了。聰明點的研發leader，實際上會做兩件事：

對外要強調AI編程還有很多不完美的地方，雖然能分擔一部分“復制粘貼工程師”的工作，但不足以完全替代程序員（免得老板一高興把研發都“優化”了）；

對內要消除程序員的代碼潔癖，讓他們不要考慮太多長線的事情，代碼能交付就行了，反正領導們的想法與產品經理的需求來回變，想太多也是白費功夫。

在這樣的環境氛圍下，程序員們自然會擁抱AI，為Cursor叫好。

總結一下，在大公司中，大部分活躍在一線的互聯網人，常常會稱贊AI編程好用。

而這個邏輯一旦跳出“大公司”的限定，就未必能站得住腳了——因為摸魚的空間變小了。

中小公司的一個特點就是老板的手會伸得很長，什么都管一道是很正常的，AI編程下的產品質量肯定是要打折扣，這事瞞住老板的難度要高很多。

而到了個人開發者這里就更是了——你總得為自己的產品負責吧？拿AI編程是糊弄用戶呢，還是糊弄自己呢？如果你覺得AI編程特別好用、無所不能，那說明你的路走得還不夠遠。10公里的路，我覺得騎小電動很舒服，但要是換成100公里你再試試呢？

所以不必簡單地人云亦云“AI編程真好用/真難用”，不同位置的人，出于自己的需求不同、視野不同、利益不同，說出來的話大相徑庭。簡單的輕信只會讓人進坑。

工具本身沒有好壞之分，還是取決于你的需求是什么：

你要走的路是10公里，還是100公里，又或者是1000公里。