2024年底，我打开Cursor，写了几行代码，心想：就这？不过如此。 2025年底，我已经无法想象没有AI的开发生活。 这中间发生了什么？
一、两次体验，天壤之别
我是一名Java后端开发，日常工作就是和Spring Boot、微服务、各种中间件打交道。
2024年底，身边开始有人聊Cursor、聊AI编程。我跟风下载体验了一下，让它帮我写几个CRUD接口。结果呢？生成的代码风格和我们项目完全不搭，还得花时间改。我当时的结论是：噱头大于实用，还不如自己写来得快。
然后就继续使用 chat 手贴代码。
转折发生在2025年初。一个同事在群里分享了他用Claude完成一个复杂业务模块的全过程录屏。我震惊了——不是因为AI写的代码多漂亮，而是他和AI协作的方式完全不是我之前那种"写个CRUD试试"的玩法。
他在设计。他在对话。他在指挥。
我意识到，不是工具不行，是我不会用。
二、顿悟三重奏：我是怎么开窍的
重新捡起Cursor和Claude Code后，我经历了三个关键的认知升级。
第一重：模型能力的代际飞跃
2025年，Claude 3.5、4，以及后来的Claude 4.5相继发布。和24年底我体验时的模型相比，差距是肉眼可见的。
以前让AI写一段复杂的业务逻辑，它经常"一本正经地胡说八道"——语法对，逻辑错。现在的模型，你把需求描述清楚，它能理解业务意图，生成的代码不仅能跑，还考虑到了边界情况。
这让我明白：AI编程不是玄学，模型能力是基础。选对工具很重要。
第二重：设计大于实现
这是我最核心的认知转变。
以前我用AI的方式是：直接让它写代码。结果就是改来改去，还不如自己写。
现在我的方式是：先设计，再让AI实现。
我会先花时间写清楚：
- 这个功能要解决什么问题
- 有哪些核心场景
- 边界条件是什么
- 技术方案怎么选型
这些想清楚后，形成一个spec文档，再让AI基于这个文档生成代码。效果天差地别。
这种方法其实有个正式的名字，叫Spec-Driven Development（规范驱动开发）。也有人专门写过文章介绍这个概念，JetBrains、Red Hat等也都有相关实践指南以及一些好的开源辅助工具Speckit。核心理念就是：规范先行，代码是派生产物。你当架构师，AI当码农。
第三重：研究AI的思维链
有一段时间我专门去看AI生成代码时的思维过程。Claude Code会输出它的推理链，我就对照着看：同样一个prompt，它是怎么理解的？它为什么做这个决策？
这个过程让我反向优化了自己的提问方式
比如我发现，如果我只说"写一个用户服务"，AI会按它的理解来。但如果我说"参考项目中UserService的风格，实现一个支持批量查询的接口，入参是用户ID列表，需要处理空列表的情况"——结果就精准得多
我还去学习了很多人分享的prompt技巧，结合自己的实践，最终形成了一套自己的提问模式。这个过程，比学一门新框架还有价值
三、实战：4天的活，1天干完
说个具体案例。
今年有一个灰度发布方案的需求。涉及到：
- 多种灰度策略（用户ID、比例、白名单）
- 策略的优先级和组合逻辑
- 性能考量（不能每次请求都查库）
- 配套的技术设计文档
- 单元测试覆盖
- 业务冒烟测试
按以前的节奏，这活怎么也得4天。用AI之后呢？
1天多搞定，代码质量比我平时赶工写的还好。
关键变化在于：AI辅助我完成技术方案设计，我说思路，它帮我补充细节、画流程图、写文档；基于设计文档，AI生成核心代码和单元测试，有些边界情况我没想到，AI提醒了我，有些我平时"偷懒不想写"的防御性代码，AI也都补上了。
这件事之后，我彻底服了。
会议地狱里的生存之道
但真正让我觉得AI"救了我"的，不是某个具体项目，而是对我日常工作状态的改变。
做过开发的都懂
一天被各种会议塞满，真正能坐下来安静写代码的时间，可能就两三个小时，还是碎片化的。
以前遇到有DDL的需求，或者需求临时变更，经常是白天开会、晚上加班赶工，最后还是延期交付。恶性循环。
有了AI之后，我的应对策略变了。
现在我会在开会前花10分钟，把任务拆解清楚，写好prompt，让AI开始干活。然后我去开会。会议间隙瞄一眼进度，发现跑偏了就调整一下方向。会议结束回来，初版代码已经生成好了，我只需要review和调整。
相当于我在开会，AI在帮我写代码。
还有一些跨领域的小任务，以前能拖就拖。比如写个Python脚本处理数据、写个Shell自动化部署——Java是我的主力，这些不熟悉的领域我得查文档、试错，耗时间。
现在直接丢给AI。告诉它我要实现什么效果，它帮我生成脚本，我跑一下验证结果就行。十分钟搞定以前可能半天的事。
说实话，效率提升之后，时间也没真的"多出来"——会议还是那么多，需求还是那么赶（各家公司有各家的难，不予评说）。但至少，我从"加班也干不完"变成了"勉强能游刃有余"。
这已经很不一样了。
线上救火：AI成了排查问题的"军师"
作为Java后端，还有一项能力是绕不开的：线上疑难杂症的排查和修复。
JVM内存泄漏、线程死锁、诡异的性能抖动、偶发的NPE……这些问题平时还好往往在业务高峰期找上门，而且每多一分钟，损失就多一分。以前排查这类问题，全靠经验积累——看过多少dump、踩过多少坑，决定了你能多快定位问题。
现在我们团队已经开始用AI辅助排查了。
具体怎么用？把堆栈信息、GC日志、线程dump丢给AI，让它帮忙分析。AI会快速指出可疑的点：哪个线程在等锁、哪块内存增长异常、哪段代码可能有问题。
当然，AI的分析不一定全对，但它能帮你缩小排查范围。以前可能要花半小时逐行看日志，现在AI先过一遍，给你几个方向，你再针对性地深挖。
有个同事上周处理了一个死锁问题，他把线程dump贴给Claude，AI两分钟就分析出了锁的持有链和等待关系，指出了死锁的根因。换以前，光梳理这些线程关系都得好一会。
AI + 经验，比纯靠经验快得多。
这让我意识到，AI不只是帮你"写代码"，它还能帮你"分析问题"。尤其是那些需要处理大量信息、找规律、做关联的场景，AI的效率优势很明显。
四、踩过的坑：三条血泪教训
当然不是一路顺风。我也交过学费。
坑一：过度依赖，翻车了
有一次我赶进度，让AI写了一大段代码，自己没仔细看就提交了。结果线上出了问题——AI在一个循环里写了数据库查询，性能直接爆炸。
教训：AI生成的代码必须review。它不知道你的线上流量，不知道你的数据量级。核心逻辑，人必须把关。
坑二：大项目的上下文困境
我们主项目代码库很大，几十万行。AI的上下文窗口再大，也不可能全部吃下。
结果就是：AI改了A文件，没意识到会影响B文件。或者生成的代码风格和项目里其他模块完全不一致。
后来我学会了：给AI提供精准的上下文。不是把整个项目扔给它，而是告诉它"参考这几个文件"、"这个模块的设计是这样的"，范围越精准，效果越好。
坑三：团队协作的摩擦
我开始深度用AI之后，写代码速度快了，但也带来新问题：
- 使用 AI后，在Code Review时，有时看不懂AI生成的某些写法，问题答不上来
- 出现问题后 无法快速从脑海中过滤出有效的消息，因为不是自己一点点写的
- 代码风格与团队规范的对齐问题
- 团队对AI辅助开发的接受程度不一
这个没有技术解法，只能靠沟通和时间。我的做法是：
AI生成的代码我会仔细review并理解，确保自己能解释清楚
这是基本的职业素养，也是对团队负责
五、我的工作流：两种模式
现在我和AI的协作已经形成稳定的模式。
模式一：复杂任务的"设计-实现-审查"循环
核心原则：设计权在我，实现可以交给AI，审查权必须在我。
模式二：简单任务直接委托
写个工具类、加个配置、改个小bug——这类任务我直接扔给AI，快速完成。
判断标准很简单：
如果出错了我能快速发现并修复，就可以委托；如果出错了影响很大，必须我来主导。
六、既兴奋又焦虑：我对未来的真实想法
经历了这一年，我对AI辅助开发的未来有很矛盾的感受。
兴奋的是：我真实感受到了生产力的提升。不是那种"可能会提升"的预期，而是实打实的"4天变1天"。AI让我能把更多精力放在思考和设计上，而不是重复性的编码劳动。
焦虑的是：AI会打破很多传统的经验壁垒。
以前，一个高级开发和初级开发的差距，很大程度上体现在"经验"——踩过的坑、写过的代码、见过的架构。但现在，AI可以快速填平这个信息差，一个会用AI的初级开发，产出可能比不会用AI的高级开发还高。
这会加剧内卷！！！
但我也不认为程序员会被淘汰。更可能的是，程序员这个职业的定义会发生变化。
以前我们是coder，核心技能是写代码，未来我们可能是"AI业务开发者"，核心技能是：
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理解业务需求
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设计技术方案
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指挥AI实现
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审查和把控质量
会用AI的人取代不会用AI的人，而不是AI取代人
至少在当前的AI能力下，核心的、复杂的问题还是需要真正懂技术、懂业务的人来解决，或者来"指挥"AI解决
七、写在最后：给同行的几点建议
如果你还没开始深度使用AI辅助开发，我的建议是：
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**别浅尝辄止：**我第一次用觉得"不过如此"，差点错过。给它一个公平的机会，投入时间去学习正确的使用方式。
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**重视设计能力：**AI最擅长的是实现，最不擅长的是决策。你的设计能力、架构能力、业务理解能力，会变得比以往更重要。
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学会写prompt、观察模型思维链。这是和AI协作的"语言"，花时间研究，绝对值得。
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**保持审查习惯：**永远不要无脑信任AI的输出。它是工具，不是神。
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**关注模型迭代：**AI能力在快速进化，半年前不能做的事，现在可能已经能做了。保持关注，保持学习。
2025年，对我来说，是真正意义上的"Agent革命元年"。
不是因为技术有多么惊天动地的突破，而是因为我亲身经历了从"觉得一般"到"离不开"的转变。这个转变改变了我的工作方式、学习方式，甚至改变了我对"程序员"这个职业的理解。
未来会怎样，我不确定。但我确定的是：我不想回到没有AI的开发生活了（模型好贵啊！！****）
这就是我的2025，我的Vibe Coding时刻。
如果你也有类似的经历，欢迎在评论区分享。我们都在这场变革中摸索前行，互相交流，才能走得更远。
