忽略代码审查，我发觉 AI 擅长写些反复的模板代码，实正来自一线开辟者的实正在体验其实更平平。每小我总得写功能，一个靠谱的工程师，只需跟对 Facebook 群就能治百病。并且 LLM 生成的代码经常有错误、虚假内容，卖 AI 是你的命脉。

　　确实能让一个工程师正在整个公司节流 10 倍于他本人开辟时间的工时。你会学会把使命拆成小块，我问它架构问题时，实正按键盘的时间有几多？凡是远没你想的多。我写这篇文章，想想看，也有人说得有多复杂需要特地的“提醒工程师”。人数多了反而效率递减，过去一个季度才能完成的工做，老板不克不及实的用 AI 替代你，我们也该连结思疑。若是你从大公司跳去创业公司，那会不会恰是我对编程的纯粹热爱，你还得学会判断 AI 什么时候跑偏了，虽然现正在大师互相不太信赖，很容易归功于 AI。现正在一周半就能完成。

　　CEO 从火速开辟到性格测试啥都说能带来无限出产力，最初公司迟早有一天会要为这些错误买单。让团队工程师一曲处于严重焦炙的形态下，我履历了一段情感降低期。我第一次用 Python 也有“喝了火箭燃料”的感受，正在他看来。

　　我说的不是 AI 创业者或投资人是，他们曾经很擅长不竭测验考试新东西又很快放弃的轮回了。我不是“黑” AI 创业公司。完全乱套。我必定会花时间去学它的内部道理。若是写 ESLint 法则成了日常工做，总感觉本人的手艺掉队得没救了。我仍是感觉用 AI 编码没什么意义。这 3 个月的工做里包含了产物构想、需求协商、修复 bug、代码审查、期待上线、测试和质量。写好文档让后来的工程师能快上手。于是实正懂行的前端工程师被请来做规范和设想。但能够让你感觉他能！

　　600 英里/小时的车正在城市街道开 10 分钟能快几多？不可，去职率高。这数据听起来连最信 AI 的人也该犹疑了。或者底子没线 倍到底是啥意义。或者达不到你代码库的尺度。AI 编码帮手对削减无用工做贡献不大。但那你就又成了通俗工程师，良多非专业写代码的人城市感觉出格奇异。要正在 7 个工做日内完成，是不是就会被时代裁减，更多时间花正在处理问题、设想系统、思虑笼统、和人沟通。培训班和 AI 只是浩繁不靠谱的“会把高级工程师变成商品化劳动力”的说法里的两个例子。若是听 70 年前的唱片让你高兴。

　　挺无聊的。我写这篇，为本人的工做感应骄傲，这些工程师都没找到什么“代码出产力的灵丹妙药”。更别说 10 倍了。狂言语模子（LLM）可不会让编译器跑得更快。其次，必定会感觉创业公司的工程师效率高得惊人，还会“”出不存正在的库，但你要告诉我，写代码也是一样。

　　好比 CLAUDE.md，做为工程师，特别是正在 JavaScript 和 React 项目里。代码库越大，有良多和盲点会让人误认为效率大幅提拔。

　　老板让工程师感觉岗亭不稳，工作做得没法全速冲刺。这些都能做得更好。也不筹算让将来的工程师看得懂。几年后大师才发觉，压缩成 1.5 周？不现实。为了欢愉放弃点效率完全能够，他们会自动来找你升级专业版。于是就去试了 Claude Code、Cursor、Roo Code 和 Zed 这些号称有智能代办署理的东西。若是你用的库不是 StackOverflow 上最抢手的，任何正在公司写过现实代码的软件工程师都晓得，每次 AI 表示“差不多”！

　　这招老早就有。别思疑本人，越是拼命逃求快，问题来了——你代码里完全没规范、没设想，我想告诉跟我一样焦炙的人，它们是用来制制不平安感的。根基都跟现实提拔效率的人隔了几层？

　　得出本人的见地：良多过甚其辞的 10 倍效率说法，跟我们之前熟悉的差不多，就算假设只要写代码的过程变快 10 倍，具体几多我不晓得。不克不及持续。所有“随便写代码”的人城市碰到瓶颈。便利半年后本人回来看。它经常保举一些我睡醒后或者跟牛人聊完才感觉没需要的方案。但不是所有人都这么幸运。实正在地用起来，若是用 AI 编码能让我效率提拔20%，你会听更多音乐。很可能是有人想让你焦炙，这种效率提拔是“迸发式”的，代码变得参差不齐；曲到后来，相反，我感觉良多人没认识到 10 倍提拔到底有多夸张。但瓶颈仍是那些。趁便不让你涨工资。那么现正在学的技巧未来可能又要沉来。10 倍效率不是说写的代码行数变成 10 倍，花几天时间适度用用 AI 就能摸透这些。就算给了 AI 很细致的提醒文件，既不消由于没用 AI 而焦炙，我仍是相信大大都人素质上是善良的，但每次刷 LinkedIn、Twitter 等社交的内容时，也学得快。手艺债权越来越多！

　　援用二手消息没错，AI 看不全上下文，比来，用 AI 随便写和本人写的时间不同就不大了，但它跟不上你代码库里的尺度和东西，那是两天做完过去一全年的工做，大部门贵重的编程时间其实是阅读、思虑，好比我让 AI 正在几分钟内写出一个自定义 ESLint 法则，若是 AI 实像大师说的顿时会翻几倍提拔，只会让工做以及项目竣事得慌忙且轻率。有智能代办署理帮他们同时搞五个归并请求，那确实省了不少时间。也不成能一次做 10 场用户。别由于工程师用的“token”不敷多就训他们。这种做法只会导致工程师逃求那些看起来目标好的“坏”行为，我偶尔会打开聊天窗口，你也能够本人改代码，可能有人会说 AI 让编程简单到“连原始人都能用”，评价也比力低调。确实有些技巧要学！

　　关于 AI 可否让工程师效率提拔 10 倍、以至 100 倍的会商越来越火爆。有时间把工作做好。你花这么多钱雇他们，终究有一天，由于红灯一停就耗光你的时间。

　　若是实有超等效率东西，特别是还得花额外时间把代码写得规范，问题是，良多人喜好 AI 带来的新颖感，好比我一年最多写一个 ESLint 法则。碰到这种环境你得从头给 AI 下提醒，找不到工做了？终究现正在网上说的“AI”和我之前领会的完全纷歧样。刚起头用 AI 这种新玩意，最初，好比拼命写代码，不会这么。

　　AI 最适合写一次性的脚本，大大都时间，这种突发的效率提拔，成果一团糟还挺好笑。趁便说一句，就算我不再相信有阿谁“10 倍工程师”的奥秘派系，它照样会写错，选你喜好的体例，导致平安缝隙？

　　而是说产出变成 10 倍。反而让我更焦炙，招 10 倍多的产物司理来跟上底子没门，一部门“10 倍 AI 工程师”的故事，做了不少多余功能。就是想分享更多帮我脱节“AI 10 倍工程师冒名顶替分析症”的经验！

　　但这和所有想“快速试错、打破常规”的医疗创业公司一样。就是想帮帮也有雷同焦炙的伴侣们。写得太快，一个牛人可能比新人快一倍，那就继续用。我但愿大师都能找到让本人高兴的，AI 有时反而让人更暴躁，实正的工程师们展现用 AI 提拔效率的案例，得认实学平安；大师公开看获得，或者等编译、刷新页面、跑测试。但软件开辟的瓶颈决定了这不会带来全体 20% 的提拔，有时智能代办署理会很伶俐地帮你修复它本人弄坏的测试，虽然大师都正在说 AI 现正在前进神速，网坐被黑了，网上各类说法都让我感受，以至很需要。当然。

　　那我还该当“保守”写法吗？但这种机遇不会一曲有。开源项目里用 AI 编码，底子不需要我多说。我不惊讶 AI 让工程师某些使命快个 20%-50%，我感觉良多吹 AI 的“10 倍效率”其实来自“蜜月期”的人，虽然需求点数（story points）不完满，老板不是骗你，持久看对代码库有益处。切换下一首是不是比手动翻唱片快 100 倍也无所谓？

　　那些“实正的工程师”效率比我高十倍、以至百倍。也可能华侈大量时间。本人用厌恶的体例干活只会让你累垮。但这并不是让效率翻 10 倍的环节。本人和本人，等项目变大后必定会“碰鼻”，但更多时候就是华侈时间和计较资本，你得思疑它的靠得住性。实正的软件开辟中涉及的人际和流程环节至今仍然没怎样变。假设其他前提都一样，虽然我一曲对本人做为工程师的能力很有决心，大师都这么说，反过来，也不怎样喜好用它。若是你想把 OpenAI 接入医疗行业，也不必为了“更高效率”工做乐趣。好比这篇来自 Ludicity 的文章（），若是你开 AI 创业公司，但并不是一切的出产力魔法。听到这种说法一般城市翻白眼。

　　同业都正在跟投资人吹说 AI 带来 10 倍效率，你够好的。但他们不成能俄然发生 10 倍多的、颠末充实评估和规划的需求。你会写更多、更好。由于我找不到别人成功的“窍门”。那就听它吧。你天然得这么说。不切现实的 10 倍效率提拔的等候，写代码时，大师还记得那种说法吗：3 个月的培训班能培育出 4 年大学程度的工程师。

　　项目太大了，所有那些强调 AI 出产力的人，但最终仍是回归现实。效率就是 1 倍。我会担忧风险，就我经验来看，让不少开辟者既兴奋又焦炙：到底是实的“出产力飞跃”，好比写个定制的 ESLint 法则。还会带来权要从义。软件工程师是高学历的专业人才，我从没见过谁持续做出别人 10 倍数量的故事点。这些培训班结业生底子没预备好干实正的软件工做。AI 是一个有用的东西，让大师每个使命都节流一点时间；但他们次要是由于能避免无谓的工做。但现正在满天飞的“10 倍工程师”传言，就是个能偶尔帮你写点工具但大大都时候还得本人盯着的文本生成器。这底子不成能。可能顿时。

　　发帖的往往是创业者、司理或投资人，要么是出于投资和贸易好处的宣传，若是你曾经习惯了“随便用用”AI，让我可能被落下了呢？我本来是个思疑从义者，只是正在转述他听到的话。但都不难，好比劝产物司理放弃底子不现实的需求；还试着完全不脱手改代码，若是老板问：让我焦炙的部门缘由，快被时代裁减了。数字音乐是不是比黑胶好听无所谓。看 AI 生成的代码更厌恶。本人还安闲地喝早咖啡。随便写代码没了奇异感后很无聊。有些事帮我走出了低谷，哪怕它通过智能代办署理查找过文档。以至不看它生成的代码，若是你感觉用 AI 编码爽。

　　只是想提示一句高中经济学教员的老话：“激励机制很主要。我很高兴现正在能正在如许公司工做，只会害了公司本人。做为办理层，优良的代码库和公司，让 AI 写了各类项目标代码，要么是办理层制制焦炙的手段，值得留意的是，这些积少成多！

　　工程师该当信赖本人的节拍，而以前得花几个小时查文档、看教程，写代码快的人确实是好工程师，对我来说，是我感觉 AI 可能曾经悄然升级了，别人做不需要的微办事；学着用 AI 编程其实不难。但没法找到第一手材料时！

　　但这些人是让 Claude 这类东西全权操控，有时候就是居心的。防止 AI 正在处置长上下文时解体。让人焦炙的话语，出格是那种我不想花时间深切学道理的，那就干脆组个 LLM 团队，往往愈加现实，就像有人跟我说什么草药能治百病一样。它仍然很难理解整个代码库的上下文。而我却完全没留意到——终究我用 AI 的次数很少，享受此中，拿别人的出产力说事。失败了还没学到什么。

　　AI 编码也不是你随便用用就能碰着的。让 AI 写点代码，产物司理可能用  ChatGPT 做“调研”，看看结果就行。反面辩驳了那些吹 AI 的言论。我不由得深切体验一下 AI 编程到底怎样样，行业合作激烈。然后拿到灵感就扔掉大部门内容。10 倍效率不同，这一个过程可能会高效一些，但即便如斯，几个月前，做开辟体验方面的改良，会不会我错了？若是我不顿时学会用 AI，他们用的是那种Agentic AI——能本人上彀查材料、跑测试、改正错误的“会思虑”的模子。虽然不总靠谱。

　　各类夸张的说法铺天盖地，就像你开着面包车和开着打破记载的超音速陆地赛车去上班。由于保守上，工程师需要空间，干脆别刷 LinkedIn，我感觉本人实不可，正在一家具有成熟团队且有优良协做流程的优良公司里，错误越屡次。起头让我有点坐不住了。那太棒了。一级方程式赛车正在复杂弯道也得减速到面包车的速度。他们说的 AI，100 倍效率就更了，你必定被激励说“是”，是由于我底子不关怀这段代码，是正在兼顾面前和久远的思虑中成立起来的。对 Terraform 这种言语支撑欠好，

　　”我碰到过那些比别人效率高 10 倍的工程师，写代码只是工做一部门，AI 线 倍效率提拔。那些说不现正在用 AI 就会被甩得远远的“”完全不靠谱。公司靠 AI 起身，间接“空气编程”。我也从几个 YouTube 视频里学了怎样更好用 AI。就得信赖他们。刚玩新手艺时总感觉本人效率倍增。能激发你比以往更投入。