寫代碼快了有多厲，但害錯多了
這個"缺失上下文"具體長什麽樣 ？Qodo 的報告指出，但會計行業不僅沒有萎縮 ，害快不像寫散文——好壞見仁見智 。写代不是多厉但错多"解決問題"這個能力 。它和 AI 識別人臉（第 1 篇）、害快而編程恰好是写代三個條件全滿的黃金場景 。寫作如此 ，多厉但错多AI 替代的害快是"敲代碼"這個動作 ，然後對照 AI 生成的写代代碼來學習 。
這聽起來像科幻 。多厉但错多而上下文缺失導致的害快錯誤往往隱藏很深（代碼能跑 ，不是写代在"理解你要什麽" 。不代表代碼正確 。多厉但错多處理金額應該用整數（以"分"為單位計算） 。害快他看都不看修改的內容，但在 B 文件的統計功能裏用了"01/15/2025" 。如果你想學編程，
讓我們來看看 ，後續文章也會持續更新 。
業務邏輯判斷 。
代碼審查
。會遇到什麽問題 Part2 裏我們看到了標題的前半句——"快了 55%" 。在"做得更完善"和"差不多就行"之間做取舍——這些是編程真正的核心能力，而是因為底層邏輯相同
。AI 不知道你的用戶是誰 、讓代碼"跑得快"則需要理解計算機底層的工作方式
。
代碼語法是模式 ，但 Karpathy 描述了自己的真實工作流程：他用語音輸入（一款叫 SuperWhisper 的語音工具）跟 AI 說話 ，讓我們來看看 AI 編程在實際中長什麽樣 。會計師的工作從"算數"轉向了"分析和決策"——更有價值 、
1980 年代，數據充足、業界的經驗顯示 ，不理解具體業務語境（第 9 篇 ：模式匹配 vs 理解）
還記得第 6 篇講的"上下文窗口"嗎 ？這是 AI 一次能"看到"的信息長度限製 。
Part1 ：為什麽 AI 特別擅長寫代碼
在搞清楚 AI 編程能做到什麽之前，
這些數字很漂亮 。
參考資料
- Karpathy, A. (2023). "The hottest new programming language is English." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128
- Karpathy, A. (2025). "There's a new kind of coding I call 'vibe coding'..." X (Twitter). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
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- Quantumrun Foresight. (2026). GitHub Copilot Statistics 2026. https://www.quantumrun.com/consulting/github-copilot-statistics/
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- TechCrunch. (2025). A quarter of startups in YC's current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated. https://techcrunch.com/2025/03/06/a-quarter-of-startups-in-ycs-current-cohort-have-codebases-that-are-almost-entirely-ai-generated/
- Glance. (2025). Vibe Coding Success Stories: Real Apps Built Without Traditional Programming. https://thisisglance.com/blog/vibe-coding-success-stories-real-apps-built-without-traditional-programming
- CodeRabbit. (2025). State of AI vs Human Code Generation Report. https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report
- Qodo. (2025). State of AI Code Quality in 2025. https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/
- METR. (2025). Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
- U.S. Bureau of Labor Statistics. (2025). AI impacts in BLS employment projections. https://www.bls.gov/opub/ted/2025/ai-impacts-in-bls-employment-projections.htm
- Morgan Stanley. (2025). AI in Software Development: Creating Jobs and Redefining Roles. https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-software-development-industry-growth
- IEEE Spectrum. (2025). AI Shifts Expectations for Entry Level Jobs. https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobs
- FloQast. (2025). Will Robots Take Our Jobs if Accounting is Automated? https://www.floqast.com/blog/will-robots-take-our-jobs-if-accounting-is-automated
- Opsera. (2025). Cursor AI Adoption Trends: Real Data from the Fastest Growing Coding Tool. https://opsera.ai/blog/cursor-ai-adoption-trends-real-data-from-the-fastest-growing-coding-tool/
訂閱
如果覺得有意思 ，
Karpathy 的親身描述
Karpathy 在他那條著名的推文裏詳細描述了自己的 VibeCoding 工作流 ：
他用 Cursor 這個代碼編輯器裏內置的 AI 助手 。
Part4：正確的姿勢——AI 編程適合做什麽
知道了 AI 編程的優勢和局限後 ，Karpathy 自己也補了一句 ："用來隨手做點周末項目還不錯 。就是三問判斷法 ：編程是 AI 最完美的應用場景之一。調試和修改。她隻是用日常語言描述了她的需求，接口定義、AI 通過律師考試（第 9 篇）是同一個道理——當模式明確、GitHub（全球最大的代碼托管平台 ，前 Tesla AI 總監 ，因為電子表格讓財務分析變得更快更便宜 ，AI 表現驚人；當你自己都沒想清楚時 ，
問題二：不理解你的業務需求
Qodo（一家 AI 代碼質量平台）在 2025 年對超過 600 名開發者進行了《AI 代碼質量現狀調查》 。
這也解釋了為什麽 AI 編程工具的增長速度如此驚人——
GitHub Copilot（GitHub 推出的 AI 編程助手 ，配置文件 。做獨特判斷的部分 ，把報錯信息複製給 AI ，得花好一會兒 。很多人預言會計職業將會消亡 。代碼合並率提升了 11% ，也是 AI 幫不了你的部分。
讀者可能會問的兩個問題
"程序員會不會失業 ？"
這個問題幾乎每個人都在問。
這也和 Karpathy 的話完美呼應 ：VibeCoding 適合"周末小項目"——因為小項目模式簡單、不知道你的產品邏輯 ，它在 A 文件裏把日期格式定義為"2025-01-15" ，
所以 ，但因為"敲代碼"這個動作本身確實變快了 ，AI 時代的好消息是 ：語法門檻確實大幅降低了 。Stack Overflow（全球最大的編程問答社區）上有超過 2300 萬個編程問答——每一個都是一對"問題-解決方案"的模式 。決定不同功能之間怎麽配合、但當項目增長到幾十個文件、比翻文檔快得多——因為 AI 給你的是一個可運行的具體例子，不確定可不可行 ？讓 AI 先做一個粗糙版本出來，先來理解一個更根本的問題 ：為什麽編程恰好是 AI 最擅長的領域之一？
上一篇我們已經知道 ，而是會重新定義開發者的角色——從"寫代碼"轉向"設計係統和管理 AI 工具" 。但這一篇我們不隻是確認這個結論——我們要展開看 ：它到底有多滿 ，"
他這句輕描淡寫的話 ，
這和人類記憶力有限是一個道理——隻不過 AI 的"記憶"不是真正的記憶 ，跑跑程序、入門更容易了 ，模式匹配的部分被自動化了 ，AI 的局限就暴露了。開發者把自己的代碼存放在上麵供他人查看和使用）一個平台就托管了超過 5 億個代碼倉庫 ，幾百行代碼時，
個人錨點
如果你也試過讓 AI 寫代碼 ，遠超所有職業平均 4% 的增長率 。AI 寫的每一行代碼 ，
適合交給 AI 的
原型開發和快速驗證 。你來。
這背後的道理 ，我花了不少時間去找到並撤銷這些改動 。給你一個盡可能完整的回答 。AI 理解他的意思後 ，浮點數會有精度誤差——15.1+30.2 在計算機裏可能等於 45.300000000000004 ，當 AI 編程從"周末小項目"走向真實世界時，
Part3 ：模式匹配器寫代碼 ，以及這種"滿"本身又會製造什麽問題
。AI 時代的建議是 ：重點從"記語法"轉向"練邏輯" 。會發生什麽 。Signal Fire 的報告顯示 ，AI 自動化掉的永遠是那個"模式匹配"的部分 ，當一個項目隻有幾個文件 、翻譯如此 ，覺得不錯的話，AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊
。
這意味著什麽？不是程序員變少了 ，AI 就開始出錯 。
摩根士丹利的分析與此一致 ：AI 不會減少軟件行業的整體就業，
所以 ，那不會編程的人是不是也能"寫"代碼了？
今天，三問判斷法三項全滿的任務是 AI 的黃金場景
。"通常這樣就修好了"
。
自己覺得快了 20% ，分析了 470 個開源項目的代碼提交 。而且這些代碼中 88% 被保留在了最終版本裏
，AI 來生成代碼 。讓代碼"能跑"容易 ，拆開了 AI 的黑箱
，
代碼能跑 ，"
VibeCoding——這個詞後來入選了維基百科詞條
。現在來看後半句——「錯多了 75%」
。不是編程術語 。仍然需要深入的思考能力 。
編程語言不像人類語言那樣模糊 。
性能優化。考慮到用戶可能遇到的各種情況
、
非程序員的真實案例
更令人驚訝的是，他會說一些非常隨意的話——"把側邊欄的內邊距減半""給這個按鈕加個懸浮效果"——完全是日常口語，窗口之外的內容就像不存在一樣 。這意味著 AI 的輸出可以被立刻檢驗——這正是三問判斷法裏最關鍵的"可驗證"條件。讓我們一起來探索這個問題
。模式匹配器就能發揮最大威力 。直接讀這篇也沒問題 。不是抽象的語法說明 。結果很說明問題 ：
- 78% 的開發者認為 AI 提高了他們的工作效率
- 但 65% 的開發者說 AI 最大的問題是"缺失上下文"——AI 不知道你的項目全貌 ，約 60-65% 的開發者都遇到過 AI 因為缺少上下文而犯錯的情況 。而不是最高效的方式 。依據的是訓練數據中的統計模式 ，不知道哪些邊界情況需要特殊處理——因為這些信息不在訓練數據裏 ，他又發了一條更具體的推文 ：
"有一種新的編程方式 ，說說想法、30 歲以下年輕程序員的就業率下降了約 6%；而 30 歲以上程序員的就業反而增長了 6-13%。他們怎麽使用產品、
問題三 ：項目大了 ，說明質量確實達到了可用水平 。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了 。
"有一種新的編程方式 ，說說想法、30 歲以下年輕程序員的就業率下降了約 6%；而 30 歲以上程序員的就業反而增長了 6-13%。他們怎麽使用產品、
問題三 ：項目大了 ，說明質量確實達到了可用水平 。他在做一個他自己都不完全看懂的程序——但程序跑起來了 。
先來拆解"滿"在哪 。邏輯有錯
2025 年 7 月 ，需求變複雜 ，兩年後的 2025 年 2 月 ，AI 就幫她生成了可用的程序 。需要理解的部分永遠需要人——AI 降低的是編程門檻 ，
Y Combinator（矽穀最有影響力的創業孵化器）的 CEO Garry Tan 在 2025 年 3 月透露了一個驚人的數字：他們最新一批創業公司中 ，注意每個問題的根源都可以追溯到我們前麵章節的知識 ：
| 問題 | 表現 | 根源（回溯前文） |
|---|---|---|
| 表麵能跑
，" 換句話說 ，平均用時 1 小時 11 分鍾 ，答案可能會出乎你的意料 。領導過 Tesla 自動駕駛團隊的 AI 開發）在社交媒體上發了一條推文 ：
上一篇 ，CodeRabbit 報告顯示，即程序讀寫數據的操作）的問題更是高出近 8 倍 這意味著什麽？AI 寫的代碼經常"看起來能跑" ，一試便知 。沒有你的業務全局視角（第 7 篇 ：續寫 vs 回憶） | ||
| 項目大了前後矛盾 | 大型項目中 AI 反而拖慢 19% | 超出上下文窗口
，BLS 的分析邏輯是
：AI 確實提高了程序員的生產力 ，幾萬行代碼時——這在真實的軟件開發中非常常見——AI 就開始出現一種特有的錯誤 ：前後矛盾 。 但如果故事在這裏結束 ， 模式明確、所有代碼都在遵循這些規則——形成了極其規整的模式 。都需要有人審查 。而是想清楚要做什麽 。上下文缺失被開發者認為比 AI"幻覺"（編造不存在的東西）還要嚴重——因為幻覺容易發現（代碼直接報錯） ，驗證大於信任 、AI 來實現 。Karpathy 自己說過
：VibeCoding 讓"編程不再是經過嚴格訓練的專業人士的專屬——而是任何人都能做的事"。你不需要背誦 編程的本質不是寫語法 ，我們不需要猜測 。能跑就行 。這不隻是頂級 AI 專家才能做的事 。學會了怎麽和它一起工作 ，你可能會注意到一件事 ：當你清楚知道自己要什麽時，因為它不"理解"你在做記賬工具——它隻匹配"數字相加"的最常見寫法 。A 文件可能已經超出了 AI 的上下文窗口——對 AI 來說 ，要麽報錯 。 先從一句話說起。使用 AI 後，會產生什麽效果 ？還記得 Part2 裏那個"快了 55%"嗎？接下來這個實驗的結論可能會讓你大吃一驚 。歡迎關注我 ，一旦項目變大 、ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，而且 AI 係統本身也需要大量的開發者來構建和維護 。Andrej Karpathy（OpenAI 聯合創始人 、但更高的生產力會降低軟件的開發成本 ，自 2022 年 AI 工具普及以來 ，我稱之為'VibeCoding'（氛圍編程）——你完全跟著感覺走 ，遇到一個看不懂的報錯信息 ？丟給 AI 。因為修改 B 文件時 ，這是典型的模式匹配強項 。 為什麽會這樣 ？用第 9 篇的知識來解釋 ：AI 是在"續寫代碼"，遇到報錯 ，發現了很多有意思的東西，我查了大量數據 ，而未使用的對照組平均用時 2 小時 41 分鍾——快了 55% 。開發者產生了"我變快了"的錯覺 。給出了一個出人意料的答案 。需要人來做。數據充足 、 仍然需要人做的架構設計
。函數必須有輸入和輸出 。AI 生成的代碼改動 ？他全部直接接受 ，軟件開發崗位到 2033 年將增長約 17%，他會說"把側邊欄的內邊距減半"這種大白話 ，而不是精確的 45.3 。有趣的是，模式匹配在這裏力不從心 。這個係列就是我的探索筆記 ，到 2025 年底估值達到約 90 億美元。程序就出了問題
。代碼的對錯通常是確定性的 ：要麽運行成功 ，AI 寫代碼不是什麽"魔法" 。主要級別的問題多了 1.7 倍 Part2 ：AI 編程到底能做到什麽——一起來看看光說數據可能還不夠直觀 。於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你，寫代碼恰好就是 。遇到報錯 ？把錯誤信息直接複製給 AI，這簡直是完美的工作對象 。它就不完整了 。而暴露出來的永遠是那個"真正需要人的思考"的部分 。測試生成和代碼審查這些關鍵任務中 ，Cursor（Karpathy 自己用的那個 AI 代碼編輯器，因為懶得自己去代碼裏找具體位置 。而且這些公司的創始人都是技術背景出身——他們選擇讓 AI 寫代碼 ，它消滅的是"手敲代碼語法"這個動作 ，確實有大量簿記員的工作崗位消失了——手工記賬這個具體動作被自動化了 。" 這條推文被超過 900 萬人看到。 第一 ， 學習新語言和新框架 。
互聯網上有海量的公開代碼 。結果是： 使用 AI 工具的開發者反而慢了 19%。什麽行為對他們來說是合理的。它們是"超級模式匹配器"的必然局限——當匹配所需的信息超出了訓練模式或上下文窗口， Replit（一個在線編程平台）的 CEO 則分享了另一個數字 ：他們平台上有大量非程序員用戶通過自然語言描述來構建應用——他們隻描述想要什麽，直接修改代碼文件 。 GitHub Copilot 現在平均貢獻了活躍用戶約 46% 的代碼——幾乎一半的代碼是 AI 寫的 。在代碼重構、但做的不是你想要的） 。他不用打字 ，你可以告訴 AI"用 JavaScript 實現這個功能" ，但如果 AI 能寫代碼 ， 為什麽 ？因為在大型真實項目中 ，而是當前對話窗口裏的文字 。
|
這三個問題不是意外 。它不知道你的用戶是誰，任何有經驗的程序員都知道 ，忘記代碼的存在……我就是看看效果、還一起看了它在編程這個最擅長的領域裏的表現和局限。而是用日常語言（中文或英文）告訴 AI 你想要什麽 ，然後輸出——但"最常見的模式"不等於"在你的具體場景中最正確的做法" 。需要把金額加在一起 ，編程中有大量高度固定的模式 ：數據庫連接 、
第一次看到這個係列？從第1篇開始最順暢 ，直接全部接受 。
2023 年 1 月 ，它從訓練數據中匹配最常見的代碼模式，超過 1.5 億開發者在上麵協作 。你有一個想法 ，讓我們慢慢拆解。進而刺激更多的軟件需求——總體效果是需要更多而不是更少的開發者。但邏輯錯誤也多了 75% 。
分界線在哪 ？就是三問判斷法。你甚至不需要看懂代碼——看結果就行 。結果發現：
- AI 生成的代碼平均包含的問題數量是人類代碼的 1.7 倍
- 「邏輯和正確性錯誤高出 75%」——算法錯誤和業務邏輯錯誤的出現頻率是人類的 2 倍多
- 關鍵級別的問題多了 1.4 倍 ，擁抱指數級增長，
代碼能不能跑，15 家最大科技公司的入門級招聘從 2023 到 2024 年下降了約 25%。在你寫代碼時實時給出建議和補全）在 2025 年 7 月突破了1500 萬付費用戶 ，複製粘貼一下 ，有四分之一的代碼庫幾乎完全由 AI 生成 。
問題一 ：表麵能跑 ，
研究中一位開發者的反饋很說明問題 ："AI 在代碼的其他部分做了一些奇怪的修改 ，用 AI 放大你的優勢而非替代你的思考 。在大多數場景下這沒問題 。這是 AI 編程最隱蔽的陷阱 。但"這個循環為什麽要跑 10 次而不是 20 次""這裏應該用什麽數據結構""這兩個功能之間的依賴關係是什麽"——這些判斷需要你自己來做。"這個應用應該分成幾個模塊 ？數據怎麽流動 ？用什麽技術方案 ？"——這些需要理解整個項目的目標 、她不是程序員，會發現這不隻是編程的事 。這和第 14 篇的四條原則完全一致——不是巧合 ，他們仍然覺得 AI 讓自己快了 20%。
數字背後的驅動力 ，而是用語音跟 AI 說話 。
一句話回顧
AI 讓寫代碼快了 55% ，窗口裝不下的 ，
寫重複性的樣板代碼 。和我們整個係列一直在探索的核心發現一致 ：模式匹配的部分可以被自動化 ，連看都不看。但"這個產品應該解決什麽問題""這個功能的邊界在哪裏""這段代碼的邏輯對不對"——這些是理解 ，比幾乎任何其他領域都要豐富 。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，它描述的是一種全新的編程方式：你不寫代碼 ，不變的是對邏輯的思考 。通常 AI 就能修好 。但實際測量的結果是——慢了 19% 。"
把三個問題串起來
讓我用一張表來總結，你來檢查。對於一個"超級模式匹配器"來說 ，需求明確 、為自己的社區建了一個資源共享應用 。正確的使用方式就清晰了 。編程真正的難點反而暴露出來了——邏輯思考 。約束和取舍 。但要做好，
AI 編程工具和電子表格是同一個故事的新版本。每種編程語言都像一本規則手冊，
但短期有一個值得關注的信號：入門級崗位在收縮。迭代而非一次到位 、CodeRabbit 的數據最直觀 ：AI 代碼中過度 I/O 操作的問題是人類代碼的近 8 倍——AI 傾向於用最簡單直白的方式寫代碼 ，讓 AI 來寫，
他說 ："代碼的規模已經超出了我通常理解的範圍——如果要仔細讀一遍，訓練數據極其豐富。
但這裏有一個關鍵的轉變 。也是最大的一個問題——
AI 會取代我們嗎 ？
下一篇 ，好在這方麵已經有了大量公開的研究數據 ，可驗證的部分交給 AI；需要理解具體場景 、
下一篇預告
從第 1 篇"你的手機是怎麽認出你的臉"到現在 ，看看效果 。
記得 Karpathy 說的那句"用來隨手做點周末項目還不錯"嗎？這句話暗示了一個重要的分界線。
AI 降低了編程的入口 ，表現很好 。
不過 ，畫出了它的能力邊界，同步更新在個人博客和微信公眾號
微信搜索"我沒有三顆心髒"或者掃描二維碼 ，
效率數據 ：到底快了多少 ？
一項覆蓋 4800 名開發者的研究給出了最具體的數字：使用 GitHub Copilot 的開發者完成一個編寫 HTTP 服務器的任務，
最有趣的一個實驗
以上三個問題疊加在一起 ，
先看長期趨勢 ：整體需求在增長 。
他們找了 16 名經驗豐富的開源開發者——這些人平均在自己的項目上工作了 5 年——隨機決定每個任務是否允許使用 AI 工具 。恰好在 AI 的能力範圍之內 。這可能是 AI 編程給我們最大的啟示。也是這個係列的最後一篇 ，而成功構建次數更是提升了 84% 。代碼量小，"能駕馭 AI"的崗位在增加 。超過 77000 家企業和組織都在使用它 。報錯信息在訓練數據中大量出現，而是因為 AI 寫得又快又好 。訓練數據極其充足 。
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