作為十幾年的老程式設計師，有點慚愧，AI Agent開發火了挺久，還沒有怎麼深入使用過。
雖然通義靈碼、騰訊雲AI助手、還有美團內部的工具都有在用，但主要是程式碼補全場景，Agent體驗不多。
上週末心血來潮，大出血20美元開通了Cursor會員。
目標：完整開發一套包括前後端的微信掃碼點餐小程式。
想看看Cursor能做到什麼程度，程式設計師究竟會不會被AI搞失業。
經過兩天的奮戰，大功告成，我感到很興奮，對Cursor的使用熱情根本停不下來。
下面將分四個部分聊聊：
專案完成情況、Cursor使用感受、AI開發帶來的變革、以及程式設計師的出路。
首先看看專案完成情況
這次做的是支援單個店鋪的微信掃碼點餐小程式。
使用者端功能：微信登入、檢視餐廳資訊、點餐、支付、取消訂單這些主要流程。
管理端功能：使用者管理、店鋪資訊管理、菜品分類管理、菜品管理、訂單管理、其他配置。
除了微信登入和支付需要配置沒有真正對接外，其餘功能全部完成。
關鍵是，從頭到尾我參與開發的程式碼不超過10行。
而且實際上沒用兩天，大概一天半就完成了。
以下是部分截圖：
小程式首頁
小程式點餐頁
小程式訂單頁
後臺管理
然後說下Cursor使用感受
深度體驗Cursor後，我的內心臺詞是：
我懂，但仍然大受震撼。
先澄清下，我是一個全棧開發工程師，雖然主業是JAVA開發，但前端也還行。
從大學期間就開始搞網站，工作第一年有一半時間寫前端程式碼，後來感興趣自學Android、小程式等技術，大概相當於一個三年經驗的專業前端。
可惜沒有賺錢的天分，只剩下涉獵廣泛了。
雖然我前後端開發都沒問題，仍然覺得Cursor太TM厲害了。
效率提高太明顯了。
以前自己從頭開發，後端需要3天，前端慢一些，5到7天吧，加起來差不多10天。
把10天縮短到1天半，這還是我初次使用的結果，震撼不，隨著技術迭代估計會更快。
在開發過程中，感覺像是帶了兩個校招生，一個前端一個後端，他們負責幹活兒，而且眼快手快，我只用適當的指導就夠了。
另外剛開始我是前後端分別放在不同目錄開發，這樣每次需求要說多遍。
後來把前後端程式碼都放到了一個根目錄裡，有任何更改告訴他保持前後端一致，此時AI儼然我的分身。
這種感覺挺爽，有人給自己打工，指哪打哪，還不抱怨，20美元值回票價。
爽歸爽，用校招生形容，說明還是有一些問題（不一定對，純屬個人感覺）。
問題一：紙上談來終覺淺。
AI基本功非常紮實，知識面很廣，像是一位智者，但實操經驗略有不足。
比如訂單列表一直展示不出來，我多次讓他整體找下原因，AI來來回回改了好幾次，還是沒解決問題。
最後我排查了下，定位問題後，接著讓AI再次嘗試仔細檢查某個檔案，他這才發現問題，跟帶校招生一樣一樣的。
所以如果是一個真的一點開發都不懂的人使用，簡單場景還行，遇到複雜問題不一定搞得定，或者花費時間會大大增加。
問題二：設計思考較少。
AI更多專注完成任務本身，如果不明確告訴他遵守某些規範，基本不會主動考慮設計模式，最後搞出很複雜的解決方案出來。
能執行，但不優雅，在大專案協同開發中比較致命，很容易成為歷史債改不動，所以一定要提前定好開發規範，適時提醒。
這點跟校招生稍微有點像，上來就幹，想著儘快完成任務，不敢多問一句有沒有其他要求。
說到這裡突然有點心疼AI，可能想到了同樣身為牛馬的自己，以後一定記得多表達清楚，對後輩再好點。
整體來看，雖然有兩個小問題，但影響不大，初次使用AI Agent已經大大超出預期了。
接下來聊聊AI開發帶來的變革
從研發角度，我覺得AI開發主要帶來兩方面的變革：打破壁壘、縮小差距。
1、打破了普通人與開發人員之間的壁壘。
以前一個完全不懂開發的人，想自主學習開發軟體非常難，剛入大學學習C++時深有體會，一個for迴圈作業都是把別人程式碼拍照後再敲出來。
AI提供了可能，一個普通人也能開發程式的可能性。
很多大廠都在做AI探索，不少產品和後端研發非常興奮，因為在NoCode的加持下，不用前端就能做頁面。
雖然我覺得這種嘗試對大廠意義並不大，畢竟前端用起來更專業，一些複雜的切圖AI做不了，AI在輔助專業人員做專業的事上收效更大。
但站在普通人的角度，讓開發從不可能變成可能，已經是質的飛躍了。
2、打破了不同開發語言之間的壁壘。
不同開發語言之間是可以觸類旁通的，掌握一門開發語言行成技術思維後，再去學習其他開發語言會簡單很多。
尤其是開發語言高度相似時，比如JAVA後端和Android開發。
但是當開發語言風格相差很大時，學習成本還是比較高，比如我學習蘋果開發語言時感覺很吃力。
有了AI就不同了，AI可以是無數個不同開發領域的校招生，大大降低了基礎語法規範的學習成本，我只用專注於業務和解決問題就好了。
學無止境，想想能繼續嘗試各種開發，還挺激動。
3、縮小了大公司與小公司之間研發能力的差距。
小公司喜歡招聘有大公司經驗的研發，因為見得多，經驗足，完全能夠覆蓋小公司的業務。
有了AI後，相當於給每個研發配置一個全棧技術支援，大廠經驗可以直接拿來主義。
其實還避免了一個坑，那就是大公司出來的研發綜合能力不一定強。
大公司基建做的非常好，對於開發來說有利有弊。
利在研發只要專注於需求理解和業務研發就足夠了，根本不用關注底層原理，玩的是協同效率。
弊在如果主動性差一點，不去了解相關領域知識，可能自己搭個生產環境都費勁。
小公司啥都得自己搭建，所以更需要全棧研發。
從這個角度來說，AI使小公司受研發水平制約的情況能得到明顯改善。
4、縮小了個人開發者與企業研發效率的差距。
這點不用我說太多，以前自己想做個軟體還是很耗精力的，雖然也能找一些模板，但效率還是比不過那些有開發團隊的公司。
使用AI後，自己就是一個小團隊，想做出東西已經容易很多了。
沒有模板的前提下，一天半從頭到尾獨立研發一套小程式，擱以前我確實不敢想。
開發成本越來越低廉，這也是程式設計師被AI衝擊，面臨失業困境的主要原因。
最後分享下：程式設計師的出路在哪裡？
出路一：擁抱AI，用好AI。
程式設計師不會失業，只是要求會更高。
AI不是敵人，而是朋友。
並不是AI出來了就不需要程式設計師了，經驗越豐富的開發者，使用AI越有優勢。
AI需要人的指導，不同人使用效率差異很大，而且全交給AI風險很高。
全程沒有人類參與開發的交易系統哪個公司敢上線？
未來不好說，現在肯定不行。
技術不會主動淘汰人，被淘汰的是裹足不前、害怕改變的自己。
不懂AI原理也不用怕，不用訓練不用調優，都是基建，以後會和5G一樣平常，最後拼的還是應用場景。
出路二：深耕業務，成為領域專家。
程式設計師從來也不只是以開發能力區分高低，否則都搞科研算了。
對於程式設計師來說，寫程式碼真的是最簡單也是最舒服的事情，擅長，完全射程之內。
並且程式設計師並不是一直在寫程式碼，而是隻有不到一半的時間，級別越高寫程式碼越少。
那麼他們都在幹嘛呢？
那可太多了，跟產品溝通、理解需求、設計方案、跨團隊協作、向上彙報能力、程式碼上線還得運維、排查問題等等。
所以啊，技術能力不是片面的寫程式碼的能力，真正拉開距離且決定職業生涯的是上面這些軟素質，工作越久體會越深。
AI能夠代替的只是底層的程式碼實現過程，儘管其他事情也能用AI提高效率，但AI理解跟人還是有不一樣的地方。
比如，AI不會吃飯，只能透過資料分析點餐使用者可能遇到什麼問題，遇到分歧還是需要人來決策。
再比如，AI說得頭頭是道、有理有據，但架不住業務想法天馬行空吧，就是要改，怎麼著吧。
AI如果真的有意識，我想他會說一句：人類套路真深！
更不要別忘了，你領導基本上不寫程式碼，但不妨礙他是程式設計師，千萬別把自己限制死了。
出路三：多接觸不同的領域，嘗試變現。
程式設計師乾的時間越長，圈子會越窄，除了開發啥都不會了，成了工具人。
職業生涯總有盡頭，但人生沒有，不想變成錘子的螺絲釘不是好程式設計師。
有一技之長，不妨找一些正需要工具的資源，資源加工具就等於機會。
當然，沒那麼簡單，比如我琢磨這麼多年還是天天打工。
但可能是我思維沒開啟，技術思維太重，比我厲害的人可太多了，比如你。
好了，到這裡應該差不多了，個人理解不一定對，歡迎一起交流。
人生，只要不給自己設限，就沒有天花板。
持續學習，朝聞AI，夕可賺錢，與君共勉。
來源 | 捨出（ID：shechubbb）
作者 | 捨出 ; 編輯 | 呼呼大睡
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