【闲聊】从"古法编程"到 Agent 元年：一个程序员的上班随想

这是 2026 年 7 月 24 日早晨的一段随想录音。聊的不是技术细节，而是一个老程序员在 AI 深度渗透工作后，心里那点说不清的变化。

一、效率快了，成就感却慢了

说实话，我以前挺爱上班的。

没 AI 那会儿，一个需求做两三天、甚至一星期，是常态。但那种"一点点把它做出来、再测完上线"的过程，特别有成就感。你会清楚记得自己写了哪几行关键代码，改了哪个 bug，最后提交的时候心里是踏实的。

现在不一样了。AI 介入之后，很多需求一天就能做完，原来要一周的，可能小半天就搞定了。速度快了，流程反而拉长了——现在不只是写代码，得自己发现需求、自己设计、自己实现、自己测试、自己上线。一个人把原来一个团队的事情都串起来了。

但奇怪的是，做完之后并没有以前那种满足感。因为很多事情变成了：把思路丢给 AI，AI 给方案，AI 写代码，AI 帮你测，你最后只是点一下提交。动脑子的地方变少了，成就感也跟着变少了。

这不是累，是一种"乏味"。

年初到现在，也就半年时间，AI 写代码的能力进步得让人吃惊。

以前还经常遇到 AI 把 Java 8 和 Java 17、Java 21 的新特性混在一起写的情况，现在这种低级 bug 已经很少见了。我自己近几个月都没再遇到这种奇怪的语法问题。只要你在做之前把需求说清楚、方案定明白，AI 基本能一次性把活干得七七八八。

所以现在我们连"改两行代码"这种事，也都习惯让 AI 来做了。为什么？因为它会把你相关的代码都读一遍，改得更全、更稳。手动去改，反而容易漏东西。

以前叫"手撕代码"，现在手动改代码，都快成"古法编程"了。

有人可能会问，那是不是得用最好的模型才行？

我的感受是：不一定。国产的很多模型，写代码已经够用了。模型之间的差距，更多体现在你"表达得够不够清楚"。如果你能把需求、场景、约束都说清楚，普通的大模型也能给出靠谱方案。

因为日常开发里的设计思路，翻来覆去也就那么几种。大家参数都够大，学的东西都够多，不会说顶尖模型就能想出完全不同的路线。除非你在做很前沿、很创新的东西，那才需要更强大的推理能力。

所以关键不是换更贵的模型，而是锻炼自己把话说清楚的能力。

再往远看，AI 的最终方向肯定是替代劳动力，不管是体力还是脑力。从 coding 这个角度看，它好像已经做到一半了。

一个程序员现在能干原来几个人的活，那岗位自然会被压缩。以后的程序员，可能不再是"写功能的人"，而是"让 AI 去写功能的人"。我们要做的，是怎么设计一个 agent，让它理解业务、调用工具、完成一整套工作流。

这么看，2026 年确实像是 Agent 爆发的元年。

问题是：Agent 也是用 AI 来开发的。那我们下一步该学什么、该往哪走？这个问题没有标准答案，但值得每个程序员认真想想。

AI 没有让我失业，但确实让"上班"这件事变味了。它把我从繁琐的代码里解放出来，却也让那种"亲手做出一样东西"的快乐变淡了。

也许这就是转型期的代价。我们一边怀念古法编程的踏实，一边被迫进入 Agent 时代。未来会是什么样，没人知道。但至少现在，能把这些感受随口录下来，本身就是一件挺珍贵的事。

撰写时间：2026 年 07 月 24 日分类：杂记内容由AI生成