起初在chatgpt刚出来的时候，用它做一些编码，review代码，感觉确实有点东西，但是总觉得它是一个智能点的搜索器罢了，而且每次的输出也不一定相同，所以有点轻视了AI的影响。直到cursor出来的时候，我第一次感觉到了颠覆，对AI的认知也不再局限于一个智能搜索器的影响中，开始正视它，开始了解它，开始学习它，开始用好它。现在它完完全全就是一个专家，给他好用的工具（MCP、Skills）等，清晰的问题描述与精确的上下文信息，它完全可以解决工作中那些需求。
AI编码
现在我不管是工作需求，还是个人玩一玩的项目，百分之六十以上的代码都是AI生成，看似这个比例不是很高，其实很大程度是我没有给它描述清楚，让他mock了一些实现，但是我改动起来也比较快，就一直这么配合着；还有一个原因是公司要求的单测覆盖率要95%，有点夸张，而AI可能确实在这块的预料相对少，导致生成的单测的质量不是很高，所以一般我要介入一下，多数需求编码场景，它都可以独自完成。
但是这也导致了任务的工期缩短，原本两周的迭代开发，有了AI辅助，领导只愿意给你两天，但是你还是需要自测+输出报告，并且每个任务就算AI编码也不能保证没有故障，就会导致新的任务开始开发了，还在改之前任务的bug,心累的说不出话来。
AI提效
这个词是最近一年最火热的词，不管是大厂、中厂、小厂。需求提效、测试提效、开发提效等最终都会在人员提效上闭环。不知道这是不是技术变革所带来的必要结果呢，反正过去一年任务在增加，人员在减少这件事在我的项目，我周围的项目团队成了一件很正常的事了。
开源社区
过去几个月我也不怎么做分享了，我说的内容动动手指，到chatgpt、Google AI studio等平台基本能获得更高质量的回答，而且我也减少了看社区内容的习惯，因为有些文章从AI拷贝过来，不经过验证就发出来，这些不负责任的做法，有可能导致别人在生产中遇到问题，希望分享的人，最起码把验证过的内容发出来。
博客
不知道大家有没有发现，博客形式的分享越来越受欢迎。是不是比起冰冷的文字，可见的口述是一种更好的分享呢？
写在最后
AI是会越来越厉害，与其做抱怨的纺织工，不如学习用好纺织机吧。
