🔗 原文链接：The Post-Developer Era
👨💻 原作者：Josh W. Comeau
📅 发布时间：2025年4月14日
🕐 最后更新：2025年5月9日
⚠️ 关于本译文
本文基于 Josh W. Comeau 的原文进行忠实翻译，力求准确传达原作者的技术观点和逻辑结构。
🎨 特色亮点：
- 保持原文的完整性和技术准确性
- 采用自然流畅的中文表达，避免翻译腔
- 添加画外音板块，提供译者的补充解读和实践心得
- 使用生动比喻帮助理解复杂概念
💡 画外音说明： 文中标注为画外音的部分是译者基于实际开发经验添加的拓展解释，旨在帮助读者更好地理解和应用这些概念，不代表原作者观点。
两年前，2023年3月，我发了一篇博客叫《前端开发的终结》。那会儿 OpenAI 刚发布 GPT-4 演示，整个业界都炸锅了，大家的反应基本是：完了，程序员要失业了，以后代码都得机器写了。
那时候我对这些唱衰的声音持保留态度。在那篇博文里，我分享了自己的看法——为啥我觉得在可预见的未来，写代码这活儿还是得靠人来干。我的判断是，LLM 会增强开发者的能力，而不是取代他们。
💡 画外音：还记得那段时间，tech Twitter 上到处都是"前端要完蛋了"的声音。很多人恐慌，也有很多人趁机贩卖焦虑。现在回头看，当时的预测有点太戏剧化了。
当时 Twitter 上到处都是这样的论调：AI 干掉前端开发者，顶多几个月的事儿，最慢也就一两年。好吧，现在都两年多过去了！那么，他们说对了吗？咱们现在是不是真的活在"后开发者时代"？
这篇文章里，我想重新捋一捋当前的形势，看看这两年到底发生了啥，未来又会怎样发展。如果你是个正在学编程、对职业前景感到焦虑的新人，希望这篇文章能让你心里有个底。❤️
🏢 公司和 AI 的使用情况
过去几年，公司确实越来越多地用上了 AI 工具。比如 Forbes 最近发了篇文章，标题叫《AI 在 Google 写了超过 25% 的代码》。
这标题乍一听，好像 AI 干了 25% 的活儿，人类开发者干了剩下 75%，但实际上压根不是那么回事。我觉得这标题挺误导人的。
AI 确实可能生成了 Google 提交代码的 25%，但它可不是自己单干的。真正的情况是，一个经验丰富的开发者坐在驾驶位上，用自己的知识和经验指挥 AI，修改调整它的输出，然后把这些和自己写的代码揉在一起。据我所知，Google 的代码 100% 还是由开发者创造的，AI 只是他们手里的工具之一。
💡 画外音：这个区别很重要！就像说"自动补全写了 25% 的代码"一样，工具生成了代码，但决策权和责任都在人身上。真正的价值是开发者的判断力和经验。
换句话说，Google 的产品团队并没有裁掉 25% 的开发者，然后换上一群能自主干活、直接跟产品经理汇报的"伪智能 AI 机器人"。至少据我所知，大厂里还没出现过这种事。
不过确实有些创业公司宣称他们的 AI 能完全取代人类开发者。其中最火的就是 Devin，Cognition 公司在一年前（2024年3月）发布的产品。但等公司真拿它来用，问题就来了。比如有个团队发现，给 Devin 分配 20 个任务，它只能搞定 3 个，最后发现这玩意儿不但不省事儿，反而更添乱。用了一个月就放弃了。
💡 画外音：Devin 当初发布的时候声势浩大，很多人都觉得"这次是真的了"。但现实总是比演示视频骨感得多。这也提醒我们，看到新技术的时候要保持理性。
下面是他们团队的一些反馈：
它能做的任务都是那些小到我自己做更快、更顺手的任务。那些我觉得能节省时间的大任务，我觉得它多半会搞砸。所以真的没有什么场景让我想用它。 —— Johno Whitaker
一开始我挺兴奋的，因为感觉只要调整几个地方就行了。然后慢慢就变沮丧了，因为我得改的地方越来越多，最后发现还不如从头开始、一步一步自己写。 —— Isaac Flath
这些吐槽可不是来自 AI 怀疑论者，而是来自一个在 AI 创业公司工作的技术团队，他们可是满怀期待、认认真真试用这产品的。而且他们的遭遇也不是孤例。我看过好几份真实使用报告，结论都一样：这玩意儿就是不好使。
我观察下来，每一个 AI 的成功案例背后，都少不了熟练的人类开发者。所以我敢说：咱们还远没活在后开发者时代。
🚗 偏离轨道
过去几年，我自己也折腾过不少 AI 工具。几个月前换到了 Cursor，一个 AI 驱动的 IDE。我一直在用它的 agent 模式配合 Claude Sonnet，不得不说，确实挺牛的。有些任务，我给它点上下文，指个大方向，它就能一气呵成搞出个能用的方案来。
它够聪明，能发现并修复 TypeScript 或 lint 错误，有几次我还从它那儿学到了新东西——它给的解决方案比我原本打算写的还好，用了一些我之前压根不知道的酷炫 API。
但它并不完美。它确实需要引导。
💡 画外音：这是我用 Cursor 最深的感受。它不是一个能替代你的工具，而是一个需要你掌舵的助手。你得知道自己要去哪儿，才能让它帮你更快到达。
这感觉就像在高速上开定速巡航：车大体上会按你指的方向走，但你还得一只手搭在方向盘上，时不时扶一把。不然车会慢慢飘出车道，最后翻沟里去。
这对"不需要开发者了"的说法来说可是个大问题。如果我不懂代码，我根本发现不了模型输出里那些细微但致命的毛病。我不知道该咋纠正，甚至都意识不到需要纠正！
我听过一些不懂编程的人用 LLM 做项目的经历，他们的遭遇也差不多。刚开始挺顺，但到了某个节点，不管怎么求 AI 都推不动了。代码变成了一堆看不懂的乱码，过了某个临界点，再怎么打补丁都救不回来，最后在自己的重量下崩塌。
💡 画外音：这就是为什么"会不会编程"仍然是个分水岭。会编程的人用 AI 如虎添翼，不会编程的人用 AI 就像盲人骑瞎马——看起来在前进，实际上在作死。
而且很多任务 LLM 就是搞不定。有时候我花 10 分钟想让 Claude 明白我要啥，最后放弃了，自己 5 分钟就搞定。现在我已经摸出点门道了，知道哪些活儿该扔给 AI，哪些还是自己上手更快。
总体来说，LLM 确实给我省了不少时间。有些情况下，LLM 30 秒干完我 30 分钟的活儿，那感觉真爽。但说实话，大部分时候还是我自己在敲代码。
就像双打比赛，遇到 Claude 擅长的任务，我就换它上；但大多数时候还是我在写，因为自己动手更快更顺。
💼 当前的就业市场
两年前我写那篇文章时，就业市场就已经够呛了。不幸的是，现在还是那么难。
如果你正在找工作，肯定有体会：好职位越来越少，稍微像样点的岗位就被成千上万份简历淹没。能拿到面试都不容易，更别说拿 offer 了。
但我不觉得这是因为公司真在用 AI 替代开发者。前面说了，我看到的真实案例都不支持这个说法。那到底咋回事？为啥市场还这么惨？
我觉得主要有几个原因：
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宏观经济不景气。利率还是挺高的，创业公司不好拿钱，自然也就招人谨慎。这几年大家经济预期都挺悲观，老觉得"经济衰退马上要来了"。
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大厂裁员潮。过去几年大科技公司裁了几十万人，各种原因。结果就是一大堆资深开发者涌到市场上找工作。
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AI 神话作祟。有些公司还真信 AI 马上就能让开发者过时，所以招人也没那么积极了。
💡 画外音：第三点特别让人无语。公司因为相信一个还没发生的未来，就减少了当下的招聘。这就像因为担心以后会有传送门，现在就不修路了一样荒谬。
最后一点特别闹心。公司觉得 AGI（通用人工智能）马上就来了，到时候压根不需要人类开发者了，所以现在也不招人了。"就快了就快了"，这话都说好几年了。😅
🔮 展望未来
我在 2023 年写《前端开发的终结》那篇时，主要是想跟那些刚入行的开发新人聊聊——那些正在学编程、刚开启职业生涯的人。当时到处都是唱衰的声音，我想给这些 FUD（Fear, Uncertainty, Doubt - 恐惧、不确定、怀疑）提供一个理性的视角。
过去两年变化不小，但有两点始终没变：
- 公司还是需要人类开发者来做产品。
- AI 布道者们还是不停地说，很快很快，公司就不需要人类开发者了。
如果你是个正在学编程的新人，不管是在大学、培训班还是自学，我依然坚信：等你准备好进职场时，机会还在。在我看来，软件开发全自动化还早着呢。等公司意识到 AI 作为辅助工具比替代工具好用得多，他们自然会停止自我设障，重新大力招人。
💡 画外音：这是整篇文章最核心的观点。AI 不是来抢饭碗的，是来帮忙干活的。搞清楚这一点，焦虑就会少很多。
AI 模型肯定还会继续进步，几乎每周都有新模型发布，在某个榜单上刷个新纪录。最近轮到 Google 秀肌肉，发布了 Gemini 2.0 Flash 和 2.5 Pro。
💡 画外音：原文写于 2025 年 5 月，当时最新是 Gemini 2.5 Pro。现在（2025 年 11 月）Google 已经发布了 Gemini 3.0 版本，模型确实在持续迭代。下面的图表是译者从 Artificial Analysis 网站获取的最新数据，可以看到模型性能确实在提升，但正如作者所说，更多是渐进式优化，而非革命性突破。
图表来源：Artificial Analysis（译者注：已更新为 2025 年 11 月最新数据）
但在我看来，咱们已经过了那个"哇塞"的爆发期，现在更多是小步优化了。好久没见到真正颠覆性的东西出来了。新模型确实一个比一个强，但更多是在已有基础上打磨，而不是开辟新天地。
虽然现在就业市场感觉挺糟，但趋势其实是在变好的，至少在美国是这样：
💡 画外音：原文这里的图表显示就业数据。简单说就是科技岗位数量过去一年一直在涨。
如果 AI 真能让开发者失业，那科技岗位应该大幅减少才对吧？但实际上过去一年数字一直在涨。照这趋势下去，市场很快就没那么卷了！
⚠️ 担忧
2023 年时我就挺确定 AI 不会马上抢走咱们的饭碗。两年过去了，我更坚定这个想法了。会写代码依然是项超有价值的技能，短期内不会变。
不过话说回来，我也不是说一切都挺好、大家高枕无忧。😅
💡 画外音：接下来作者聊了些美国政治相关的内容，主要是对特朗普政府的担忧。这部分比较敏感，简单说就是：作者担心政治环境会给科技行业带来负面影响。
我确实有点担心下一代开发者。用 LLM 时太容易进入"自动驾驶"模式了，一直点"接受更改"，连看都不看生成的代码是啥。我给新课程做落地页时就差点陷进去。手离方向盘太久，最后不得不花大把时间重构那堆垃圾代码。
最省事的做法就是让机器自己干，但这会让我们失去一项关键能力——当机器卡壳时，我们得能调试和修复代码。
💡 画外音：这个担忧很现实。如果新手开发者一开始就过度依赖 AI，可能永远都学不会真正的编程思维。就像现在很多人离开导航就不会认路一样。
不过换个角度看，如果你能主动地用 LLM，现在反而是学编程的最好时机。遇到看不懂的 TypeScript 报错，AI 通常能帮我搞明白，或者至少给我几个关键词，让我能找到正确的文档。就像每人都配了个私人导师。
没人能预测未来几年会咋样，但如果一两年后出现"开发者复兴"，我一点都不意外——等公司终于接受人类开发者还是必需的，等他们发现一个会用 LLM 的熟练开发者能干出多牛的事儿。✨
如果你热爱写代码，或者觉得这是进入中产、拿高薪的最佳路径，千万别被 AI 炒作吓退。公司还在招人，而且我觉得短期内不会停。💖
💡 求职小技巧
最后聊聊怎么在这个市场里提高成功率吧！
先说一个现实：AI 不光坑求职者，也坑公司。现在一个职位发出去，能收到几千份 AI 批量生成的垃圾简历，HR 根本筛不过来。你的简历很可能就被埋在这堆垃圾里了。
所以我的建议是：
- 抢时间申请，职位发布后头几天就投，别拖。
- 靠人脉推荐。
如果你刚入行，可能还没啥人脉。没事！从现在开始积累就行。😄
办法有很多。最直接的是参加本地的技术聚会，认识在你想去的公司工作的开发者。他们能帮你把简历递到对的人手里，不会石沉大海。
💡 画外音：人脉真的很重要！我见过太多技术很强但找不到工作的人，也见过技术一般但人脉广进了大厂的人。这不是说要你走后门，而是说要学会展示自己、认识同行。
不过说实话，如果你跟我一样比较社恐，这招可能不太行。我刚入行时也试过参加聚会，但太害羞了，不敢跟陌生人搭话，最后啥都没混到。😅
好在路不止一条。我是靠做些有意思的东西、在网上分享来建立人脉的。你也可以给开源项目贡献代码，或者在 Discord 社区里混熟。发挥自己的长处，效果最好，具体可以看我另一篇博文《没有计算机学位也能成为软件开发者》。
另外，你的社交圈也能帮你发现机会。现在网上好多假公司发假职位，就为了收集数据。与其瞎投，不如看看 LinkedIn 上的联系人都在哪工作，整理个靠谱公司清单，专门盯着这些公司。
市场确实不好混，希望这些小技巧能帮你少走点弯路！❤️
📝 译者总结
这篇文章是作者在两年前预测"AI 不会很快取代开发者"之后的一次回顾和更新。时隔两年，他的结论依然坚定：我们还没进入"后开发者时代"。
💡 核心要点回顾
| 主题 | 核心观点 |
|---|---|
| AI 在公司中的角色 | AI 是辅助工具而非替代品，人类开发者仍在主导 |
| Devin 等产品的现实 | 承诺很美好，现实很骨感，实际使用效果不佳 |
| AI 工具的正确定位 | 像定速巡航，需要人类掌舵，会偏离轨道 |
| 就业市场困境 | 主要是宏观经济、裁员和 AI 神话导致，不是真的被 AI 替代 |
| 未来展望 | 会出现"开发者复兴"，AI+人类的组合将更强大 |
🎯 实用建议
给正在学习编程的新人：
- 不要被 AI 炒作吓到，学习编程仍然很有价值
- 正确使用 AI 作为学习辅助，而不是完全依赖
- 始终理解 AI 生成的代码，培养自己的判断力
给正在找工作的开发者：
- 尽早申请职位（发布后几天内）
- 积极建立和利用人脉网络
- 发挥自己的优势建立个人品牌
- 在开源社区或技术社区活跃起来
给在职开发者：
- AI 工具是助手不是替代品，要学会掌控它
- 培养对哪些任务适合 AI 的直觉
- 不要完全放手让 AI 生成代码，要保持代码质量意识
🌟 个人感悟
这篇文章给了我很大的启发。作者用非常理性、基于事实的方式分析了 AI 对开发者的影响，既不盲目乐观也不过度悲观。
最打动我的几个点：
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"定速巡航"的比喻太贴切了 - AI 确实像定速巡航，能减轻负担但需要掌舵。这个比喻完美诠释了人机协作的本质。
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会编程和不会编程是分水岭 - 会编程的人用 AI 如虎添翼，不会编程的人用 AI 最终会陷入困境。这说明基础能力永远重要。
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公司的 AI 神话在自我破坏 - 一些公司因为相信 AI 即将取代开发者就减少招聘，结果反而限制了自己的发展。这种短视很可笑。
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下一代开发者的隐忧 - 如果新人从一开始就过度依赖 AI，可能永远学不会真正的编程思维。这是一个值得警惕的问题。
我的看法：
作为一个开发者，我完全同意作者的观点。AI 工具确实很强大，我每天都在用，但它永远无法替代人类的创造力、判断力和解决复杂问题的能力。
真正应该担心的不是"AI 会不会取代我"，而是"那些会用 AI 的开发者会不会取代我"。AI 改变的不是职业本身，而是这个职业的工作方式。
对于正在学习编程的新人，我的建议是：大胆地学，AI 时代的开发者可能会更值钱，因为他们既懂编程又会用 AI，生产力是传统开发者的数倍。
希望这篇翻译对你有帮助！在这个 AI 快速发展的时代，保持理性、持续学习、善用工具，才是开发者的生存之道。如果你也在焦虑职业前景，希望这篇文章能给你一些信心和方向。
#AI #开发者 #职业发展 #编程学习 #技术观点
