前言
从 2023 年 ChatGPT 出来，到 Cursor 介入编程领域，再到今天 Claude Code 这类工具不断深入项目开发，舆论场上出现了两种截然不同的声音：
- 乐观派：「AI 正在改变我们的生活」
- 幸灾乐祸派：「AI 已经替代了我们的工作」
我想从两个维度来聊聊这个问题：技术依赖程度与方式，以及 AI 实际作用的范围。
一、技术的依赖程度与方式
噪音制造者
无论何时，都存在这么一类人，他们通过粗略对比，刻意突出某样东西的优势：
- 跟你聊二手车水很深，然后突出某个平台的优势
- 聊苹果手机不同版本的差异，然后突出某一版的优势
毫无疑问，他们要么拿了广告费，要么就是卖这东西的。
同理，有些人一直在高调宣布「AI 已经替代程序员」，他们：
- 不懂技术
- 不懂一行代码
- 用了一个下午就开发了一个小程序、个人网站或者记账 App
AI 工具使用者的众生相
言归正传，对于 AI 工具的使用，现在可以大致分为四类人：
1. 拒绝 AI
「依然手艺人，坚持使用传统工具，坚持手打」
不清楚他们是有「AI 洁癖」，还是根本不会用 AI。就像坚持写毛笔字的人一样，有他们的坚持。
2. 轻度依赖 AI
使用方式：
- 用 AI 来辅助，但不会完全依赖
- 在某些情况下用 AI 生成代码
- 最终根据自己的需求和经验，对 AI 生成的代码进行修改和优化
定位：AI 只是助手，起到辅助作用。
3.完全依赖 AI
使用方式：
- 通过自然语言交互，让 AI 写代码、写文档、写测试、写表格
- 自己像大将军，只需要给方向
rule、skill引导 AI 完成任务- 把握战场局势，能及时调整战略
定位：AI 是执行团队，自己是决策者。
4.AI 的信徒
使用方式：
- 认为 AI 已经替代了我们
- 把「幸存者偏差」当作普遍现象
- 遇到专业性问题，依赖 AI 来解决
定位：纸上谈兵的将军，自己不冲锋，只坐镇指挥，却不知道战场在哪。
随着各类 AI 工具不断迭代，这四类人分散在不同的领域，继续影响身边的人。
二、AI 作用的范围
热闹背后的冷思考
每天看到的讨论：
- 「AI 完成了大部分工作」
- 「某厂推行 AI 编程」
- 「某厂已经裁掉了大部分程序员」
- 「某机构测评 AI 持续编程的能力」
但是有没有发现，这些讨论好像局限于「大厂」或「标准化项目」。
类比：机械化种植和生产
- 德国等国家已经实现高度自动化生产
- 但这些项目范围较小，只在特定领域
- 在山区，依然靠小收割机或人工实现播种、收割
工业化社会不是一蹴而就，AI 时代同样在逐步演进。
大厂的标准化进程
互联网大厂的项目一代又一代优化，随着规模扩大，工作流程逐渐标准化，形成了一套自己的标准化流程。在此之前：
- 招的都是外包
- 处理标准线路上的工作
- 在特定框架上实现
- 量多但不复杂
中厂也在慢慢构建标准化流程，但因追求效率而忽略细节，导致某些地方松动，但整体依然是标准化流程。
结论：这些规模的公司受 AI 冲击最大，因为工作流程标准化，AI 可以快速完成这些工作。
AI 的测试盲区
而标准项目，其实和规范化开发、项目周期有关。网络上的测评都是：
- 「开发了什么网页」
- 「开发了什么小程序」
共同点：都是从 0 开始，AI 自己决定项目特点。
真实案例
去年公司有一个 AI 培训，介绍扣子用来写作、做 PPT 等。那时我正好需要做一个 PPT，结果发现：
- 它只能按照自己的规则从 0 开始生成
- 职业特点都是从网上抄的
- 我的目的是使用我的 PPT 模板，定制风格，完善内容
很明显，它没有做到。
核心问题
到目前为止，网上的测评都是让 AI 自己跑它创建的项目，我还没发现一个是让 AI 管理已存在的项目并持续迭代 的。
所以，AI 管理碎片化项目、迭代碎片化需求的能力到底如何？
三、当前开发流程痛点
我之前关于「领导能力」「开发流程」的讨论，其实和 AI 关系非常密切，甚至影响了 AI 的发挥。
AI 能力发挥的拦路虎：
- 领导的不作为
- 需求的不清晰
- 需求的反复变更
- 测试复现的不规范
- 没有项目部署流程
1. 前端项目的管理
现状：乱，非常乱。
- 没有规范、没有流程、没有标准
- 使用 SVN 管理项目
- 不知道项目代码在哪里
- 一个平台的内容在三四个项目里
- 没有版本控制
真实场景
A 平台有 1、2、3、4 四个页面，这几个页面并不是集中在 A 项目里，而是分布在 B、C、D 项目里，每个页面的部署方式参差不齐。
其实，打包后只需要把资源文件放到对应的 SVN 目录就可以，但三个页面的打包部署就耗费了我 1 个小时。
没有版本控制，线上 bug、临时需求、日常需求都是提交到同一个副本中。有个线上 bug 需要我改，同事说：「你不要拉代码，你改完直接打包部署。」
尝试用 Claude Code 自动化部署失败
同一个项目里，如 1、2 页面，需要部署在不同的 SVN 副本中。我曾想通过 skill 结合脚本实现自动部署，后面发现太麻烦了，根本统一不了。
2. 需求文档的规范
现状：毫无规范。
使用 Figma 进行需求说明：
- 需求是 A 平台，贴的原型图是 B 平台第一版本的图
- 文字说明与原型图分散，没有一一对应，阅读成本高
- 需求不完整，只说：「借鉴 B 平台的功能」
- 没有迭代记录，随便增加、改动需求
- 已经明确的变更需求也不进行记录
3. UI 设计能力
现状：图层错乱。
- 在 Figma 中不合并图层
- 有些元素无法选中
- Banner 图在视图上宽度 < 375px，画布却是 500+，无法获取真实的 CSS 样式
- 圆角按钮视图上是圆角的，获取不到 CSS 样式，背景颜色通过 fill 填充
- 元素位置像用「定位」，拖动到认为合适的位置，没有上下左右布局
4. 测试反馈
现状：没有测试用例。
- 完全按照自己想法处理
- 没有 bug 复现，只说「按钮点不动」「页面没数据」「跳转不生效」
- 按照自己的项目添加需求：「这里应该加个提示」「那里应该展示 xx 信息」
5. 项目部署流程
现状：没有任何流程。
- 由前端手动打包，扔到对应的 SVN 目录
- 所谓的测试、灰度、运营环境，都是前端部署
- 测试验证完功能后工作就结束了
- 后续全是前端部署，灰度还是运营由产品、运营在群里说一声
四、AI 接入与流程冲突
导火索
我曾向直属领导反馈过流程问题，但都被打回。加上年终总结，我总共提了 3 次。
年会上老板提出了「拥抱 AI」：
- 上半年全部接入 AI
- 年底完成 AI 的顺利运转
终于，流程冲突爆发了。
偷偷推进
并没有很正式的通告说要改变流程，但确实在「偷偷」地使用 AI 了。不过他们好像还没意识到 AI 与流程存在冲突。
消息从产品部流出来：
- 老板让产品部试行，用 AI 写一个小程序项目
测试也收到了指示，要使用 AI 进行测试。
听到这个消息时，我其实是有点想笑的。
测试的「自信」言论
测试在讨论，大意是：
- AI 以后都替代程序员了，就叫做 AI 工程师
- AI 测试很容易，前端测试比后端简单得多
- AI 写一个框架后，就可以直接测试了
吐槽时刻
我不知道他是怎么有勇气说出这种话的：
- 别人有 6 年工作经验
- 他是一个经验用了 6 年
- 没有测试用例
- 不会看接口
- 没有接口测试
- 只会在页面上点点
- 复现 bug 都不会
人工测试到自动化测试，连自动化测试都没做过，怎么好意思说「AI 测试，前端测试比后端简单」？
两个画面对比
现在的开发流程无法满足 AI 的工作环境。对于某个需求不明确、开发没有完成时，我想到了两个画面：
人工开发
负责人：这个需求为什么没有完成？
开发：需求没有体现出来。
负责人：你不会问产品吗？你写这个逻辑时，应当想到各种可能的情况，
你是为用户服务的，不能只考虑自己的需求。
开发：好的（开始想，然后写代码）
AI 开发
负责人：这个需求为什么没有完成？
AI 开发：用户说的需求是什么？
负责人：就是点击之后要有提示。
AI 开发：好的。我重新梳理需求……并没有发现相关要求，请问要怎么处理？
负责人：你不会问产品吗？你写这个逻辑时，应当想到各种可能的情况，
你是为用户服务的，不能只考虑自己的需求。
AI 开发：好的需求是什么？
负责人：点击之后要有提示。
AI 开发：重新梳理需求，然后开发（继续消耗 token）
关键差异
人工可以背锅，可以自己去想。
而 AI 只会问你需求是什么，然后你重新描述需求，AI 带着上下文重新开发，继续消耗 token。
五、最后的思考
AI 不是无视一切到处闯，它有自己的边界和局限。
真正决定 AI 能走多远的，不是技术本身，而是：
- 规范的流程
- 清晰的需求
- 完善的测试
- 标准化的部署
没有这些基础，AI 也只是无头苍蝇，在混乱中撞墙而已。
流程不重构，AI 难起舞。
