\n\nAI 加速了代码生成，却将瓶颈推向了验证环节。Artur Balabanskyy 指出，在“氛围编程”时代，开发者的角色正从编码者转型为监督 AI 的架构师与 QA 专家。
译自：When AI writes 100K lines of code, QA becomes the whole job
作者：John Biggs
Artur Balabanskyy 经营着一家 AI 优先的开发机构 Tapforce，他遇到了一个业内没人诚实谈论的问题。当 AI 可以在几小时内生成 10 万行代码时，你并没有摆脱这 10 万行代码带来的问题，只是面对问题的速度变快了。软件开发的瓶颈并未消失。它发生了转移，从编写代码转向了验证代码，而大多数机构在运营上还没跟上这种转变。
Balabanskyy 从 10 岁起就开始编程，经历过从 Flash 到移动端的转型并构建了多款 iOS 产品，在 AI 工具彻底改变计算方式之前，他曾管理过传统的开发团队。到 2023 年，他观察到 ChatGPT 能够生成有缺陷但功能正常的代码，并预见到了转变的到来。“我可以在几分钟内构建一个 MVP，然后交给我的程序员去完成，”他告诉 The New Stack。“代码虽然不算优秀，但它确实是代码。”那次观察之后的经历才是真正的重点。
AI 奶奶
Artur Balabanskyy 并不是径直走上真正拥抱 AI 开发这条路的。他的路径曾绕过他人的期望，最后才回到了他真正热爱的事业上。
Balabanskyy 在利沃夫长大，十岁开始编程。他将这种对计算机的热爱转化为了价值数百万美元的业务。而这一切的起点，是因为他想用 AI “复活”他的奶奶。
Artur 的故事始于 20 世纪 90 年代末。
“一个孩子向我介绍了 Delphi 和 Objective Pascal，”他说。“我非常喜欢。”那种早期的构建冲动从未离开过他。即便在那个时候，他也不仅仅是在学习语法。相反，他试图用代码来重建他周围的世界。
“我 13 岁的时候，我们正尝试用 if-else 语句构建我奶奶的 AI 克隆体，”他说。“我当时想，如果我在电脑里给她做个副本，我就能永远留住她。我当时并没意识到，仅仅是与这种基本上是早期版本的机器学习系统进行沟通会有多难。”
“我 13 岁的时候，我们正尝试用 if-else 语句构建我奶奶的 AI 克隆体。我当时想，如果我在电脑里给她做个副本，我就能永远留住她。”
Balabanskyy 并没有直接进入工程领域，而是攻读了国际经济学。他以优异的成绩获得硕士学位，专注于全球市场和经济体系。随后他进入了博士项目，步入了学术生涯的轨道。
但他选择了离开。
“我意识到我不想停留在理论层面，”他说。“我想构建具有立竿见影影响力的东西。”
这个决定改变了他的职业轨迹，也塑造了他看待技术的方式。他不把代码看作一种孤立的技艺，而是将其视为在更大的系统、市场、动机和约束条件内运行的工具。这种视角也是许多公司信任他能做出超越执行层面、进入战略层面的决策的原因之一。
“我当时觉得，‘哎呀，这不是我想要的东西，’”他说。“我陷入了那些看不见实际成果的事情中。我不是在构建，而是在重新组织。我把人们思考或说出的东西拿过来创造新的想法，但它们没有任何实际作用。它没有代码那种力量。”
在学习期间，他通过一家 IT 学校重新回到了代码世界。他很高兴能开始处理较少的理论和更多的实际问题。他花大量时间进行构建而不是阅读，他对编程的热爱开始超越了他对经济学的热爱。三年后，他退出了博士项目。
从那以后，事情进展得很快。他开始教学。随后，一个关系网将他拉进了一个小型开发团队。他早期的工作是使用 Flash。但那个世界很快就消失了。
“我还记得 Steve Jobs 在 iOS 上拒绝 Flash 的时候，我们不得不将应用程序移植到移动端。这让人很沮丧，因为每个人都对 Flash 了如指掌，但学习为 iOS 编写代码改变了我的生活。”
这次转型让他成为了一名 iOS 工程师。他花了数年时间构建产品、教导他人，并与 Daily Steals 等团队合作。与此同时，他一直在解决问题。他为妻子在法院的工作开发了工具。他试图减少重复性的文书工作，因此他构建了早期的专家系统，可以浏览详细的文件并提取相关信息。
“我试图解决并改善他人的工作、速度和生产力，”他说。“目标和我构建 AI 奶奶时是一样的：我想使用代码捕捉并管理现实。那时这太难了。工具不对，一切都是 if-then 语句，这一事实让我超级沮丧。而这甚至还没过去多久。我从 2010 年开始编写 iOS 代码，那时就像拔牙一样困难。”
到 2017 年，他转向管理岗位，较少编写代码，更多进行协调。他处理团队、客户和项目范围。他原以为他的工作在接下来的十年里会保持不变。他错了。
“到 2023 年，很明显编程界正在发生一些事情。ChatGPT 在一年前发布，人们用它来生成有缺陷且几乎没用的代码，”他说。“但他们确实在生成代码。起初我很害怕，但我从这些工具的使用方式中看到了一些新兴的东西。我以前陷在电子表格里，确保项目的每个方面都由那些只是在完成工作的程序员处理。通过使用 ChatGPT 之类的工具，我可以在几分钟内构建一个 MVP，并交给我的程序员去完成。代码不算优秀，但它确实是代码。”
近十年后，那个决定已经变成了触手可及的成果。他的机构 Tapforce 已经帮助构建了价值数百万美元的产品，并为数十个涵盖产品和平台工作的客户提供服务。它不再是一家只承接一次性项目的小型开发店。而是一个拥有回头客、可预测收入和清晰方向的企业。转向 AI 驱动模式对他来说不是一场赌博。这是将他拉回编程界的同一种本能的延续——他相信工具会变，但优势始终留在那些知道如何构建的人手中。
他的开发职业生涯以一种直接的方式得到了回报。多年编写代码、交付产品和在真实约束下工作的经历，给了他难以伪造的杠杆。他理解系统是如何崩溃的，客户是如何思考的，以及如何将一个想法转化为运行的系统。这种经验现在正在产生复利效应。随着该机构深入研究 AI，他并不是从零开始。他正在将十年的实践知识应用到新的工具层，而这正是推动增长的动力。
“如你所知，我处在中间位置。我既感到兴奋，也感到压力。”
兴奋是显而易见的。AI 工具缩短了时间，曾经需要团队完成的工作现在可以纳入单一的工作流中。
“我可以花几天时间构建以前需要几个月才能完成的东西，因为我知道如何引导 AI。我不认为这很可怕。相反，我认为这是一种解放。我可以快速构建、迭代，然后交付一个可以运行的最终产品。”
Balabanskyy 并不认为 AI 会毁灭开发工作，而是会改变它。
“AI 让任何人都能成为开发者。这对那些没准备好的开发店来说是坏事。大多数开发店经理认为赚钱的地方在于编码，在于从零到一所需的漫长时间。这一切都被抹平了。那么还剩下什么？一个通过‘氛围编程’（vibe codes）做出应用却暴露了整个数据库、需要帮助构建生产就绪产品的 CEO；一个需要合作伙伴告诉他某段代码是否真的在运行的独立创始人；一个只能在一定程度上使用 AI 的政府雇员。”
“AI 让容易的事情变得更容易。但对于架构师、创造者、企业家来说，仍有很大的空间。如果说计算机是思维的自行车，那么 AI 就是喷气式飞机。但就像你需要知道如何骑自行车或驾驶喷气式飞机一样，你也需要知道如何构建。”
“如果说计算机是思维的自行车，那么 AI 就是喷气式飞机。但就像你需要知道如何骑自行车或驾驶喷气式飞机一样，你也需要知道如何构建。”
Balabanskyy 说，AI 改变了公司的结构。只需更少的人来担任更少的角色，学科之间的界限也变得模糊。但他认为这让程序员更容易去做他们真正热爱的事情：梦想。
“有了 AI，你不仅仅是一个后端工程师。你可以兼顾后端和前端，甚至可以创建庞大的系统。你变成了项目经理、后端开发、前端设计师和 QA 专家。因为它是如此快捷方便，你可以立即构建，从而降低成本并减少麻烦。”
他认为机构模式本身正面临压力。客户开始相信他们可以独立完成工作。这就是威胁。但这也是机遇。与其出售劳动力，不如转向构建可扩展的产品、工具和系统。他认为程序员会变成完全不同的角色。
“也许他们是智能体操作员。也许他们是项目经理。在这些角色中你仍然需要专业知识，而且事情会不断变化，直到我们决定人类如何适应这个闭环。这就像我们正处在一场沙尘暴中，等待着沙尘散去。”
尽管如此，他有一点很明确：他的角色正在从编写代码转向指导编写代码的系统，然后再检查它们。
“现在我们需要进行更多的 QA（质量保障）。当你能在几小时内吐出 10 万行代码时，你就面临着一个巨大的问题。这是一个 10 万行代码的问题，而且这个问题不会仅仅因为产品看起来能用就消失。就像你会检查新程序员的工作一样，你也必须检查 AI 的工作。这一点永远不会改变。”
这种从构建者到机器监督者的转变是令人不适的。它削减了工程师的身份认同。但他对此并不感伤。当初引导他为家人构建小型工具的同一种本能，现在正被应用在更大的规模上。
如果你问现在的年轻开发者应该做什么，他的回答很直接。
“我会开始构建大量的东西。利用 AI 去构建你能想象到的一切。我不在乎它是一个游戏、一个 SaaS 产品还是一个文本编辑器。学习框架以及如何阅读代码，当 AI 生成代码时，实时对其进行编辑。把 AI 当作编程伙伴，而不是拐杖。”
除了代码，还有一些事情比以前更重要。
“我会专注于产品、UX（用户体验）和分发，”他说。“现在任何人都能构建。难点在于构建人们真正想要的东西。”
编写代码不再是工作的全部。决定构建什么，并让它变得有用，才更加重要。
Balabanskyy 正在应对这场正在发生的转变。他的机构正在改变工作方式。客户的期望更高，工具迭代更快，旧模式正在滑坡。他正在进行调整，尽管目前尚不清楚最终会落脚何处。
那个曾试图用 if-then 语句重建奶奶的小男孩会明白这一切。工具更多了，等待更少了，本能依然如故。
“我一直热爱开发。我一直想创造东西。现在我只是能做得更快了，”他说。
他说，他对创造的热爱保持不变。只是这种快乐周围的一切都在发生变化。而对他来说，这没什么大不了的。端 工智能 工智能
