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码农的处境,或许也预示着所有知识型工作者的未来——当 AI 工具比人更擅长 " 做事 ",人还能做些什么?
AI 取代人类工作岗位,早已不是大新闻。
过往两年内,我们不断经历并且似乎已经习惯了这样的消息:某科技巨头宣布全球裁员几万人,某初创公司因为引入 AI 而砍掉了整个 BU,某广告公司用 AI 替代了部分设计师岗位 ……
在 AI 的侵门踏户之下,最先感受到寒意的是文科类工作——翻译、文案、插画师、配音师,那些曾被视作创造性、审美性的岗位,正在被 AI 大模型一点点蚕食。
但谁也没想到,下一个被推上 " 待优化名单 " 的,很有可能是程序员。
程序员们很焦虑,一边焦虑于积极拥抱 AI,用肉身帮助大模型成长的 " 码奸 ";一边焦虑 _ 地随大部队 " 上岛 " 养 AI 智能体,在巨大的变革中寻找自己的位置。
相关数据显示,2025 年,84% 的开发者已在或计划使用 AI 工具;AI 工具使基础编码效率提升 55% 以上,重复性任务耗时减少 70%;与此同时,初级程序员岗位需求同比下降约 30%。这些数字背后,是一个正在被自己创造之物重构的行业。
张玮(化名)是上海某互联网大厂的前端开发程序员,入行将近十年,他见证了这个行业从 " 人肉编码 " 到 " 人机协作 " 的变迁。他的经历和感受,或许能让我们看清:当 AI 开始生成代码,那些创造了 AI 的人,正在经历什么。
(图 /《社交网络》)
效率翻倍了,然后呢?
" 目前来讲,AI 大模型对我们公司,包括我本人的冲击还没那么大。" 采访一开始,张玮就给出了一个意料之外的回答。
过去两年里,AI 编程工具迅速席卷行业。尽管这几年张玮也听到很多网传的消息:因为 AI 被广泛使用,程序员招聘名额开始缩减。但他感受到的变化,更多发生在行业边界处。
" 真正受影响的是那些初创公司、小公司。没有 AI 之前,公司如果想做一款产品或者一个网页,需要前端、后端、设计、测试 …… 每个岗位至少各招一个人,前前后后花费几个月时间。AI 介入之后,一个初级程序员用 AI,可能一两天就能做一个简单的产品出来。"
这意味着,那些原本需要靠初级程序员去填补的 " 编码体力活 ",那些我们在项飚《全球 " 猎身 "》中读到的 " 技术外包劳工 ",正在迅速萎缩。
(图 /《社交网络》)
职业社交平台 LinkedIn 2025 年第四季度数据显示,初级程序员岗位需求同比下降约 30% ;美国劳工统计局数据亦显示,过去两年美国编程类初级岗位减少了 27%。而这种趋势,并非只发生在大洋彼岸。
当岗位在缩减,仍在岗的程序员日子就好过了吗?
" 业务倒不会变得更加复杂,但你其实需要做的事情更多了——原来需要花三五天的活,现在有的人使用 AI,可能一两天就能干完。" 张玮说,随之而来的,是更多的需求、更快的工作节奏," 对于我们这种职业来说,本身要做的事情一直是源源不断的,只不过 AI 提效之后,你会有更多的想法、接到更多的需求。但其实,每个月的平均工作时长没有多大的变化,只不过从原来一个月能做 3 个需求,变成现在或许能做 10 个。"
(图 /《真实的人类 第一季》)
那么问题来了:效率提升的收益,最后进了谁的口袋?
张玮分析道:如果你所在的公司正处于业务扩张期,产品经理带着需求、排着队等开发人员,那么 AI 带来的效率提升是皆大欢喜的——你能在同样的时间里做更多的事,公司能用更快的速度抢占市场,每个人都觉得自己在 " 创造价值 ",这是一个正循环。
但如果员工的工作效率提升了,公司业务没有提升,情况将截然不同。" 很多领导刷到 AI 迅速发展的新闻之后,下意识觉得 AI 能把公司很多岗位替代掉。" 张玮说这话时,语气里带着一丝无奈。
这种公司决策层的认知错位,或许正成为整个行业里最隐秘的焦虑源头。
当考生成为阅卷老师
最关键的问题是:AI 到底能替代多少人类的工作?
" 初级工程师 90% 的工作,AI 都能做。" 张玮给出了自己的判断," 前提是那些简单的、定式的代码。" 比如写一个标准的 CRUD 接口、生成 API 文档、测试。这些在过去需要初级程序员花时间磨的 " 基本功 ",现在 AI 可以一秒完成,准确率极高。
但张玮认为,对于许多复杂的场景需求和业务逻辑,AI 辅助编程仍然存在许多问题。" 它刚开始可能可以达到 70%-80%,但总会有 20% 到 30% 的出入,暂时还达不到百分之百。"
这时候,人的价值就体现出来了。
(图 /pexels)
" 如果你完全不懂代码,你可能都看不出来问题在哪、应该微调哪个部分。你只能反复告诉 AI:‘你还是没有达到我的目的’,然后等它一遍遍地试、一遍遍地改,直到某一遍改对了。
但精通代码的高级程序员,瞬间就能看出来缺了哪些东西,他可以在第二次生成时告诉 AI:‘哪里有问题,你应该结合什么,再改一下哪里。’ " 或许我们可以这样简单理解:以前程序员是 " 写代码的人 ",现在正变成 " 审代码的人 " ——或者说," 阅卷老师 "。
" 高级程序员与普通程序员的区别,不在于谁更会用 AI,而在于当 AI 的成果没有达到预期时,你知道怎么让它改。" 张玮的这个总结,或许是对当前阶段人机协作最精准的概括,而这个结论,似乎也不只应用在写代码,而是大部分创意产业上。
(图 /pexels)
Scrum 中文网的一篇文章提到,今年 2 月,人工智能公司 Anthropic 发布的《2026 年智能体编码趋势报告》指出,软件开发正从 " 以编写代码为中心 " 的活动,转向 " 以协调智能体为中心 " 的活动。
单一智能体将演变为协同团队,任务时间从几分钟扩展到数天,人类从 " 写代码的人 " 变成 " 带团队的人 "。
" 不会带团队,你就只能干到死 ",这句曾经让无数职场人焦虑的 " 上升之道 ",如今似乎加码了,已经变成 " 不会带团队,你就只能出局 "。
张玮担忧的是另一件事——这种转变正在无形之中重塑程序员的成长路径。
过去,一个程序员要从初级走到中级,需要花几年时间写代码、看系统设计、积累业务经验。但现在,"AI 可以帮一个初级程序员直接跳到中级以上 " ——它可以直接生成一个看似完整的方案,让你不用费劲去琢磨细节。
" 为了快,大家可能会跳过前期试错、修正、积累经验的阶段。" 张玮说。但有些跳过的坑,迟早是要填的。
人类的核心竞争力,只剩便宜了吗?
" 按照现在 AI 的进化速度,再过两年,它能不能替代人类 90% 甚至 99% 的工作?"
张玮没有否认这种可能性:" 从现在 AI 的发展速度来看,未来它一定能达到这种程度。"
可他话锋一转,聊起了一个更现实的东西:成本。
成本总是存在的,只是它被科技发展转嫁到了其他地方,从纯粹的堆叠人力,变成了堆叠算力。张玮说,市面上写代码能力最牛的模型收费并不便宜,而且还在涨价。他们有些同事现在一个月在 AI 上面花的钱,已经足够公司雇用一个实习生了。
(图 /pexels)
这指向了一个深层悖论:如果 AI 的成本持续上涨,而人的成本被不断压缩,两者之间会不会在某个节点上达到平衡?到那时,企业是选更贵的 AI,还是选更 " 便宜 " 的人?这个问题,暂时还没人能给出答案,或者说,还没到得出答案的时候。
即便 AI 真的能完成人类 99% 的工作,剩下的那 1%,依然是人与机器的护城河。"AI 差了 1% 的时候,如果业务受损,或者出现严重漏洞,你怎么办?如果代码都是 AI 写的,你看不懂、看不出问题,那你连解决它的能力都没有。"
张玮坚持认为 AI 只是人类的辅助工具,在他看来,就跟这世上大部分的工作一样,未来的程序员,核心竞争力其实还是那几种:对业务的理解、对复杂系统的把握以及在关键节点上 " 完善那 1%" 的能力。
" 软实力方面,比如对业务、对市场、各个环节的沟通能力 …… 这些 AI 帮不了你。硬实力方面,当你碰上问题,AI 没法帮你完全解决,就差 1% 的时候,你得有能完善那 1% 的能力。"
张玮还有个有意思的观察:根据他的经验,AI 虽然能写出代码,但它不一定能选出最优解。" 完成某个功能,可能有两三种方式。AI 可能会选一种它认为对的,但一个资深程序员可能很快就能判断哪条路最简单。"
这就像一个有经验的厨师,面对 AI 给出的菜谱,知道哪个步骤可以简化、哪个调料可以替换,而新手只会照单全收。
" 手工软件工程师的时代已经过去了。" 这并非某位技术博主在社交平台上的一句夸张断言,而是来自 Tessi.ai 公司 CTO Ben Greene 的观点。他认为,未来工程师需要把精力从单纯编码转向理解问题、设计系统以及连接真实业务场景。
也就是说," 未来最有价值的工程师,不是写代码最快的人,而是能够理解复杂系统、协调 AI 与人类协作并真正解决现实问题的人。"
采访最后,我问张玮:" 如果真的有一天,老板觉得 AI 可以完全替代你们了,你会如何去说服他?"
" 解释不了。大环境就是这样,当大家都很焦虑的时候,只能去提升自己的能力,让老板看到你其他不一样的能力。如果你没办法在这家公司证明自己,也只能尽早离开。"
[ 1 ] 《2025 全球开发者工具报告》IDC
[ 2 ] 《GitHub2025 报告:近半代码由 AI 生成,初级程序员遇冷,AI 架构师成新宠》小熊财经
[ 3 ] 《2026 年智能体编码趋势报告:AI 智能体如何重塑软件开发?》Scrum 中文网
通常可以从这几个维度快速筛一遍:
经营主体与渠道资质:在电商平台店铺页面查看营业执照,以及食品/日化/母婴用品等对应类目的资质展示;线下购买则留意票据是否齐全、门店公示信息是否完整。
标签与执行标准:正规产品外包装信息一般比较完整,包括厂名厂址、净含量、成分/配料、生产日期与保质期、执行标准/备案号等。若信息缺失、印刷模糊,或频繁改版却说不清缘由,就要更谨慎。
宣传边界:母婴、护肤、健康类产品最容易“越线”。如果宣传重点是“改善/治疗某类疾病”“替代药物”“百分百有效”等承诺,往往是风险信号。相对合规的表达会更克制,更多强调适用人群、使用感和日常护理,而不是把“疗效”当卖点。
售后可追溯:是否支持7天无理由(按平台规则)、能否提供正规发票或电子凭证、出了问题是否能明确对接并给出处理路径,这些都能直接体现是否“靠谱”。
至于“口碑怎么样”,更实用的看法不是随手翻几条好评就下单,而是看中评、差评集中在什么问题上。好评往往内容趋同,真正能帮你避坑的,反而是那些反复出现的槽点。建议从三类信息拆开看:
一致性问题:同款产品不同批次使用感差异大(味道、质地、效果、包装细节),是口碑最容易翻车的地方。如果评价里经常出现“这次跟上次不一样”,要留意是否版本更替频繁,或渠道混杂导致不一致。
预期管理问题:不少差评其实来自“把日常护理当成强功效产品”。比如希望立刻见效,或把某些不适完全归因于产品本身。口碑两极分化时,需要分清是个体差异,还是品控波动。
售后体验问题:产品本身未必有明显问题,但客服响应慢、退换麻烦、推诿责任,会直接拉低整体评价。越是描述具体的售后经历,参考价值往往越高。
另外建议多看追评。很多品类短期差异不明显,追评更能反映稳定性和复购意愿。
仙儿贝贝是否靠谱,和购买渠道关系很大。同一品牌在不同渠道,常见差异包括价格、赠品、版本标识以及售后承诺。
官方旗舰/品牌自营:资质展示通常更完整,售后路径相对清晰;但促销节奏固定,价格不一定最低。更适合图省心、怕麻烦的人。
平台授权店/专营店:活动多、价格弹性更大;但授权链条更复杂,需要花时间核对店铺主体与资质。更适合愿意做功课、会核对信息的人。
直播间/团购:优惠力度大、下单方便;风险点主要在版本混卖、话术夸大、赠品规则不清。适合对价格敏感、同时能接受一定波动的人。
个人代购/非正规渠道:可能更容易买到所谓“稀缺款”,但溯源难,真假和售后风险都更高,不建议作为首选。
如果你最在意“正规”,优先选资质可见、售后明确的渠道;如果更看重“性价比”,也至少确保店铺主体清晰、商品详情页信息完整。
产品到手后别急着用,做个简单的“到手自查”,很多纠纷能提前避开:
先拍照留底:外箱、封口、批次/生产日期、关键标签都拍清楚,后续一旦需要售后,沟通成本会低很多。
核对关键标识:生产信息是否清晰,有无涂改、贴标覆盖、日期模糊等情况。
闻味道、看质地但别过度解读:轻微气味差异可能来自批次或原料波动;但如果出现刺鼻气味、分层、异常沉淀,且与正常描述明显不符,建议先停用,再联系售后。
敏感人群先做局部测试:尤其是婴幼儿、敏感肌,先小范围试用观察反应,比直接全量使用更稳妥。
不少问题并非“真假”那么极端,更多是消费者没留证据,或使用方式与适用人群不匹配,导致体验落差。
关于“口碑”,也别把它当成“保证”。口碑好的产品也可能不适合你:肤质、体质、气候、作息、过敏史都会影响体验;口碑一般的产品也可能只是“不够惊艳”,并不等于不合规。出现明显不适时,及时停用、保留证据并走平台售后流程,比在情绪里反复使用去验证“是不是它的问题”更稳妥。
总体来看,判断仙儿贝贝是否“正规”,重点看渠道资质、标签信息、宣传边界和售后落地;判断口碑是否靠谱,则抓差评集中点、追评稳定性以及售后相关评价。把这两步做好,大多数“买完才后悔”的情况都能提前规避。
Q:价格差很多是不是就不正规?
不一定。差价过大往往意味着渠道不同或版本不同,建议先核对店铺资质、商品信息与售后承诺。
Q:看到夸张功效宣传要怎么处理?
优先回到商品详情页的成分、适用范围与平台资质展示,别只听口播;涉及明显疗效承诺的,谨慎下单。
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⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加成品网站W灬源码网站在线”按钮从电脑文件夹选择文件《💫dev.pdqgt.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。
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⭐️第三步:点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。
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2.打开修改器
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以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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一、修复自动填充错误的问题
二、新增线索调查笔记UI模块
三、新增全图探索进度显示
四、修复谜题解法提示出错问题
五、修复菜单中道具图标消失
六、优化音效立体声方向判断
厂商其他下载
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多平台下载
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