这一年，我被 AI 编程裹挟的认同与觉醒
这一年多，我过得挺矛盾的。 有保守的时候，也有激进的时候。 很多努力在后续看来都变得一文不值，很多时候以我当时的视角眼前都是一片黑雾。唯一能沉淀下来的，只有这点思考论了：这世界是符合 2/8 原则的。不得不承认，普通人只会被时代的洪流裹挟着滚滚向前。
第一阶段：Copilot 时代的“新奇玩具”
记得刚开始用 Copilot 那会儿，确实带来了不一样的体验。最直观的感觉是，异常捕获和错误处理的 Message 编写变得简单了。它甚至比一般的程序员写得棒：按照我们的思维，报错就是“xxx不对”或“计算错误”，但 Copilot 会带上一句用户思维——“请找系统管理员”。至少能让用户知道这时候应该去干什么。我们组的角色是 Web 开发兼职前端。让 Copilot 写写简单的 function，更多的是一种新奇的体验，像个爱不释手的玩具。但也仅仅是玩具。还需要忍受着它时不时的卡顿，前端更是一塌糊涂，它还不具备真正的生产力。如今回头看：当我还在把它当新鲜感玩弄时，那些真正的聪明人，已经开始挖掘这块土地上的机会点了。
第二阶段：Cursor 的擦肩而过，是我的“后知后觉”
接触 Cursor 是被组内同事推荐的。作为“全家桶党”，我当时适应得很差：UI、快捷键、插件，处处都不顺手。也就是这种不顺手，让我产生了偏见。等我意识到 Cursor 已经能自主交付代码、步入生产力工具大门时，时间已经过去很久。我最后悔的，是没有及时在全组强推，缺乏系统性的前瞻思考。人与人的差距可能就在这里：厉害的人在信息极度缺失时也能做出正确决策，要性足的人会设法搜集信息支撑判断；而一般人如我，选择了顺势而为，这种路虽然最轻松，但也最没负担，最平庸。作为Leader，不要怕失败和折腾，需要努力地去盘活整个团队。
第三阶段：被逼上梁山的 Codex
用上 Codex 纯属无奈。当时技术老板在大群力推，正好赶上新项目启动，需要支持海量数据+高并发。当时主后端是世界上最好的语言，显然扛不住。在调不出组内golang研发资源的情况下，我只能撸起袖子自己上。靠着 Codex，我竟然真的抗下了整个项目的压力，100%代码靠AI完成，我只验证数据的数据模型是否正确。经此一役，我开始在组内外推 Codex，但这时候我犯了第二个错误：我忽略了人性的现实。推广不仅需要技术，更需要“造梦”和“兜售商品”的能力。大家可能第一次迫于压力用起来，但当投入和产出不成正比的时候，大家的热情也就淡了。那时候，组里 AI 玩得深的人已经开始想搞业务 Prompt 和 Skills 了。但因为大家用的模型五花八门，且都是自费使用，这种“额外成本”让分享会流于表面——你用你的，我用我的，很难形成合力。
第四阶段：Claude Code 时代的“破釜沉舟”
让全组统一用 Claude Code，是我最果断的一次。当时我对比了很久：虽然公司有 Google 全家桶，但我用了三个月 Codex 和半个月 Claude Code 之后发现，后者的生态位领先太多。我下定决心，自费给全组配置了 API Key。钱到位了，阻力就消失了。用法开始统一，合力开始形成。也是在这一刻，我才清晰地看到：在同样的工具面前，人与人对 AI Coding 的理解能力和水平高低，完全藏不住。自然而然地筛选出了高段位选手，让他去充当那个领航员。
最后的一点思考
这一年多，我在迷雾里摸索，得出了两个在AI Coding关于人才的考量：要性：是否会在变革时刻想方设法搜集信息，支撑判断。说白了，当前时代交付服务已经是不值钱了，已经卷到需要直接交付成果。决断：有冲劲，是否敢于在信息不全情况下，在迷雾中依然坚持自己的方向，而不是顺势而为。往往生产力的变革就发生在这类人身上普通人如你我，既然躲不过时代的洪流，那就只能在被裹挟时，尽可能睁大眼睛看清方向。
