代码补全只是开始
今天AI编程工具的发展已经形成清晰路径：代码补全→对话式编程→Agent模式→AutoPilot。无论是Cursor、windsurf，还是字节跳动的Trae，都在这条轨道上竞速前行。
工程师与AI的新型关系
有趣的是，越资深的程序员对AI工具抗拒越大，而新手却能借此实现能力跨越。特别是前端开发者，由于框架统一性高、视觉反馈直接，成为AI编程最活跃的用户群体。
如今，使用这些工具的差异已不再是工具本身，而是使用方法：你是丢一整个需求让AI从0到1完成，还是控制小功能逐步迭代？会检查代码差异吗？懂得如何向模型提问吗？早期采用者(Early Adopters)正在建立新型工作流和方法论。
开发流程的重塑
传统软件开发流程正被颠覆。PRD→设计稿→详设→编码的线性过程，正被"生成-反馈-修正"的循环所替代。许多创业团队甚至不再配备设计师，直接让模型生成前端，基于成品提意见迭代。
随着MCP/自定义Agent等功能的推出，开发者将能自定义专属助手，连接项目管理系统、代码库、文档库，打通开发全链路。这不仅是工具的升级，更是开发范式的革新。
人机协作的新边界
值得思考的是：编程的未来真是"AutoPilot"吗？
当前AI优势在于统一框架、可见范围内的任务，如前端开发。而后端、算法类场景仍面临挑战，特别是可信度问题：当AI生成并修改成百上千行代码，如何确保每个改动都符合预期？
或许，编程的未来不是全自动驾驶，而是更高层次的人机协作 - 工程师定义问题、验证结果，AI处理实现细节。不是替代学习，而是学习方向的转变。
未来可能不再区分设计师、产品经理、程序员，只有一种角色 - 懂业务、懂用户的人。
技术在进化，人也在进化。这才是AI时代最有趣的部分。
