每周话题
本周小编在照常浏览AI编程资讯时，在阮一峰的技术周刊中，看到一个比较有意思的话题。
那就是我家乡唐山河头老街的漂亮美景（误）。
话题：如果未来代码大部分都是通过AI编程，那么企业如何招聘善用AI的程序员呢？
这篇文章对如今出现的AI驱动开发团队，提供了专用招聘指南，它强调AI开发模式不再是「需求 → 设计稿 → 代码」，而是先出代码原型，再配文档说明意图， 核心变化是从编码转向提出精准问题与高效评审，Issue质量与沟通效率成为关键瓶颈。
核心开发流程：提交 Issues → Claude Code 审核确认 → 自动建分支 / askuser 补充 → 人类确认方案 → Claude Code 写代码 → PR 由 Claude Code Review → 人工最终审查合并
文章认为团队中将只存在以下两种角色：
- Builder 型：具备产品直觉与设计感，擅长撰写高质量 Issue 驱动 AI，可跨 PM、设计、开发角色快速产出原型，主动推进落地。
- Reviewer 型：拥有强系统思维，能快速识别 AI 代码风险，给出可执行修改指令，把控架构方向并优化评审流程。
并提讨论了面试中应该考察的方面，提供了一些题目：
- Issue写作质量 初阶写可执行 Issue；高阶反思 AI 追问原因。
- 方案 Review 能力：初阶快速判断 AI 方案风险；高阶把 “感觉不对” 转化为验证假设。
- AI 驾驶能力：现场用 AI 完成小任务，看协作方式而非代码结果。
总结下来，全篇完全不存在对编程细节的考察，只对程序员如何使用AI落地问题的能力进行检查。
但我在题目中观察到，项目各种技术栈的运用依旧是考察的重点，例如如何提高搜索的准确性和效率，就需要熟练运用MySQL和Redis等数据库。实际上我不确定是否必须，这些能力都可以被 Skill或MCP给大模型添加外部能力替代，也许Skill工程师和MCP开发者才是编程未来吗？又或者是两三个月后新的Tools？
目前看来，AI编程确实在快速覆盖程序员的技术能力，我们确实处于变革的时代，未来程序员的路可能只有使用AI的程序员，以及暂时无法被AI替代的程序员，但谁能知道暂时会是多久呢？本就是从01流中诞生的职业，也许最终会回到01中去。
互动分享：对于高级程序员必会的性能、功耗与泄漏问题，目前使用AI编程能解决吗？请在评论区留下你的宝贵AI使用体验。
AI资讯
1.AI是怎么回事：非程序员也能理解的AI原理。
非常的通俗易懂，作者使用了大量图片，并且0行业黑话。此外，还有大量引用可供深入了解。
2.MuleRun：突然爆火的“赛博骡子”：MuleRun能终结“养虾时代”吗？
这个一个云端的AI工具，号称全球首个自进化的个人AI。详细内容可见知乎文章：全球首个自进化 AI 助手 MuleRun（骡子快跑）发布，使用体验如何？和OpenClaw有啥区别？
虽然这两篇文章都有股营销味道，实际上MuleRun和OpenClaw并不是一类产品，但我个人使用后，在AI编程上确实很方便，只说了一句话，不仅成功生成了网站，甚至还有图片资源，搜索分类功能也没有问题，并且最后还附上了文档说明，对非程序员确实比OpenClaw友好多了。
另外附上生成的网址：书卷 Bookflow。
3.日本乐天的Rakuten AI 3.0套壳DeepSeek V3：日本乐天 AI 3.0 陷入开源争议：违规删除 DeepSeek 许可证后紧急补救
起因是2026年3月17日，日本乐天发布日语大模型Rakuten AI 3.0，并上传至开源平台Hugging Face，但很快被扒出配置文件中architectures（架构）字段为DeepseekV3ForCausalLM，也就是中国的DeepSeek V3架构。
实际上DeepSeek V3本就是开源的，使用开源模型结合本地语料进行二次微调，本就是正常操作。但却有意模糊DeepSeek模型的存在，从不遵守MIT开源协议保留版权声明，宣传中未提及有关模型，甚至最后闹出舆情都未出面回复。（小编还挺想看看这种事件躬匠仙人们得鞠躬多少度）
本次事件根因主要在于政治，乐天的Rakuten是日本补贴扶持的国家队，战略上的目标就是国产自主研发，加上中日关系降至冰点，自然是无法老实交代，于是造假仙人们就搞了这么一出烂活儿。
4.外媒CNBC报道中国OpenClaw热潮：中国如何让所有人都用上OpenClaw，从汽车爱好者到老奶奶
报道相当客观，不仅承认了中国相关AI普及率已超美国。但最后还是要提一句，中方监管部门已就其数据安全与风险发出警示，要求政府及金融等敏感领域限制使用。
5.外媒调研：8万人对人工智能的期望
文章围绕人们对 AI 的期望、担忧及实际体验展开的大规模定性研究。研究邀请 80,508 名 Claude.ai 账户用户，通过 AI 面试官进行访谈，涵盖 159 个国家、70 种语言。
从期望看，人们对 AI 的需求可归为九类。占比最高的 “职业卓越”（18.8%），希望 AI 处理常规任务，让人专注高价值工作；“个人转变”（13.7%），借 AI 实现个人成长等；“生活管理”（13.5%），期望 AI 提供组织支持；“时间自由”（11.1%），借助 AI 从工作杂务中解放时间。此外还有 “财务独立”“社会转型”“创业精神”“学习与成长”“创意表达” 等。
关于是否达成期望，81% 的人认为 AI 曾朝着其期望迈进。其中，“生产力提升” 占比 32.0%，如加速工作、自动化重复任务；“认知伙伴关系” 占 17.2%，AI 充当思考或创意伙伴；“学习助力” 占 9.9%，帮助学习新技能等。但也有 18.9% 的人认为 AI 未达期望，存在输出不准确等问题。
研究表明，人们希望 AI 能助力提升生活质量、实现个人和社会发展，同时也反映出 AI 在实际应用中既有成果，也存在改进空间。
