被AI编程半个月干沉默了:2万行代码,没一行是自己敲的,token先扛不住了……
从去年实习时的古法编程,到如今一行代码都不自己写,也就隔了个AI的距离。
现在最大的焦虑不是需求,不是排期,而是——token额度。4月才过三分之一,额度就干了一半。Claude Opus 4.6是真的强,但也真的烧,接下来得省着点换Codex续命了。
半个月,靠AI写了2万行代码,而且还是一个完全不熟的技术栈。经常一句话下去,AI库库给我整出几百行,写得比我快多了。但问题也来了:review比写还累,编码一分钟,review半小时。
我现在基本看效果能跑就合了,不会逐行深究。结果就是:新技术栈学了个“会抄”,但没真学会。仅有的学习窗口,就是review时偷瞄AI是怎么组织代码的。
这也是如今的现状:靠AI能极速上手各类陌生技术栈,不同方向的技术壁垒被大幅抹平;但短板也很明显,很难靠这种模式沉淀深度底层理解与实战功底。唯一的正向积累,就是复盘时观察AI的代码架构、分层思路与编码规范,悄悄学习优秀写法。
感觉未来会越来越明显——AI让入门变得无比简单,但想深下去,反而更难了。壁垒被抹平,但真正的理解也被淡化了。
说到底,AI确实能很大程度替代绝大部分重复编码工作,但它最大的问题一直没变:质量不可控,且没法背锅。 已经有同事在用Harness搭AI驱动的全自动流水线——编码、构建、跑测试、验证、修改、回溯,一气呵成。人工介入被压缩到极低。未来会演化到哪一步,真不敢想。
但身处这波浪潮里,没办法,只能扑进去。多学、多用、多思考怎么不被甩下。
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共勉,各位。