一个写了 25 年代码的人，在 AI 时代突然发现，自己估不准项目要多久了。

大佬 Simon Willison，20 年前就成为 10x 工程师的 Django 联合创始人公开承认，自己完全失去了估算项目时间的能力。

以前看一个项目，脑子里秒出判断，这活儿得干两周，不值得。现在脏活累活 AI 全包，可能 20 分钟搞定了。

我的超能力是快速做原型，现在任何人都能做到了。

25 年的职业经验，一夜归零。

一切都始于 2025 年 11 月，AI 写代码的能力悄悄跨过了一条线，从 " 大部分能用但你得盯着 " 变成了 " 几乎每次都对 "。

听起来差别不大，但这条线一过，所有规则都变了。

在 Lenny ’ s Podcast 节目上，Simon 给出这样的判断：

工作 3-8 年的中阶工程师受到的冲击是最大的。

拐点：写代码彻底和过去几十年不一样了

这一切变化来得比所有人预期的都要快。

2025 年一整年，Anthropic 和 OpenAI 都在疯狂加码代码能力训练，GPT 5.1 和 Claude Opus 4.5 先后发布。

单看参数和跑分，这两个模型只是比上一代好了一点点。但就是这 " 一点点 "，踩过了那条关键的线。

之前 AI 写的代码，十次有七八次能跑，但剩下两三次会埋雷。你必须逐行审查，像个人肉 debug 机器一样盯着它。

11 月之后，画风突变。它写的代码，几乎每次都能按你的要求跑起来。

Simon 自己的体感是这样的：现在一天能产出 1 万行代码，而且大部分都能用。

一个纯碳基中高级工程师，正常节奏下，一天能写 200 到 300 行高质量代码就算高产了。AI 直接把这个数字拉高了三四十倍。

代码是你能交给 AI 的所有任务里，最容易验证对错的那种。要么跑得通，要么跑不通。

但如果 AI 帮你写了一篇文章，帮你准备了一份法律文件，你要判断它到底做得好不好难度大得多。

所以 AI 先冲击的是我们软件工程师，它先来找我们了。

这种变化很快就会传染到其他行业，Simon 提到一个数据：美国律师行业因为 AI 幻觉搞砸案子的记录，已经累积到 1228 起了。

律师很难看出 AI 在胡编，但程序员至少还能跑一下代码。

△他说完已经 1248 例了

" 可验证性 " 反而成了程序员的最大优势。

效率爆炸带来的变化不只是写得快了 Simon，分享了他现在的工作方式：想做一个功能，他会让 AI 同时打三个不同方案的原型，然后挑最好的那个。

一个 UI 原型现在是免费的。ChatGPT 和 Claude 能帮你生成任何你描述的界面。你就应该这么干。

以前做一个原型要一两天，现在三个小时能出三套完全不同的方案。试错成本从 " 想清楚再动手 " 变成了 " 先全做出来再说 "。

效率的量变正在引发质变。当写代码本身不再是瓶颈，真正稀缺的东西就变了，整个程序员群体的职业分层正在被重新洗牌。

职业洗牌：中阶工程师正在成为受冲击最大的群体

程序员不再按技术栈划分，不按擅长的语言划分，按你在职业阶梯上站的位置划分。

ThoughtWorks，全球最大的 IT 咨询公司之一，2 月搞了一场闭门会。

一群来自不同公司的工程 VP 关起门来聊了一个问题：AI 到底在怎样重塑工程师队伍？

结论出来，圈子里炸了锅。

他们发现，AI 对工程师的影响不是一刀切，而是切出了三层完全不同的命运。

资深工程师，直接起飞。二十年积累的架构直觉、系统设计嗅觉，被 AI 放大了好几倍。他们知道该问什么问题，AI 帮他们秒出答案。

新人工程师，门槛打到地板了。以前入行最痛苦的那些事，读陌生代码库、搞懂复杂的构建流程、理解公司内部的技术债，AI 几乎一把梭哈全解决了。

最难受的就是中间那层，干了三到八年，还没够到资深的门槛，但也不是新手了。

这群人正好卡在 AI 冲击波的正中央，因为中阶工程师最核心的价值，就是 " 能写靠谱的代码 "，而这恰恰是 AI 现在最擅长干的事。

上卷不过资深工程师的架构能力，下卷不过新人 +AI 的性价比。

他甚至给出了一个非常激进的预测：到 2026 年底，50% 的工程师会有 95% 的代码由 AI 生成。

不是 2030 年，不是 " 未来某天 "，是今年年底。距离现在，只剩八个月。

" 会写代码 " 这件事本身，正在从核心竞争力变成基本功。就像打字速度在 90 年代很值钱，现在谁还会把 " 打字快 " 写进简历？

能力模型正在重构，代码能力的权重在急速下降，取而代之的是另外三样东西：

架构设计能力，你能不能把一个模糊的需求拆成 AI 能执行的清晰任务？

需求判断能力，面对 AI 给出的三套方案，你能不能秒判哪个靠谱？

质量把控能力，AI 写的代码跑是能跑，但你能不能看出那些藏在正确结果背后的隐患？

Simon 在访谈里反复强调一个词：agency，主体性。

现在一切都在飞速变化。唯一通用的能力就是跟上变化本身。

在所有关于 " 如何在 AI 时代做得出色 " 的讨论里，出现频率最高的词就是 agency ——主体性。

我认为 AI 永远不可能拥有真正的主体性，因为它没有人的动机。所以，投资你自己的主体性，投资如何用这些技术让自己变得更强、去做以前做不到的事。

职业分层在重塑，个人能力在重构。

但变化不止于此，当半数工程师的代码都由 AI 生成，整个软件行业的生产模式也在被连根拔起。

未来是黑灯 Token 工厂和智能体工程师的世界

Simon 认为，现在行业里已经有了两个相反的展方向：Vibe Coding 和 Agentic Engineering。

Vibe Coding 就是非专业人士也能靠 AI 做出能用的小工具，适合个人项目或者原型验证，反正出问题只有自己倒霉。

它的反面是 Agentic Engineering，则是专业工程师用 AI Agent 来做生产级的代码，核心是把控质量和架构，出了问题要负责任的。

Vibe Coding 最好的例子就是 OpenClaw，这个开源个人 AI 助理项目的一行代码是 2025 年 11 月 25 号写的，到今年 2 月的时候，几十万用户自己折腾着装上了。

三个半月，传统软件公司可能连需求评审会都没开完。

到现在 OpenClaw 已不止是一个产品，而是一个品类。

Simon 认为，做出自己的类 Claw 智能体就是今天的新 "Hello World"。

但有些公司已经走得更远了，StrongDM 正在测试的黑灯工厂模式：没人写代码，也没人读代码，全靠 AI Agent 和完善的质量保障体系来输出生产级代码。

以前制造业说的 " 关灯工厂 "，居然在软件行业落地了。

软件开发这个行业，写代码的能力在贬值，但定义 " 该写什么代码 " 和 " 怎么保证写对了 " 的能力，正在成为新的硬通货。

参考链接：

[ 1 ] https://youtu.be/wc8FBhQtdsA

[ 2 ] https://simonw.substack.com/p/highlights-from-my-conversation-about

[ 3 ] https://www.damiencharlotin.com/hallucinations/?page=2

[ 4 ] https://www.thoughtworks.com/insights/articles/reflections-future-software-engineering-retreat

一键三连「点赞」「转发」「小心心」

欢迎在评论区留下你的想法！

—  完  —

  风云变幻的 Q1，谁是 AI 超级应用？

量子位智库「AI 100」旗舰、创新双产品榜单开启招募！

扫码申报，让你的产品成为季度风向标。