\n\nAI 编程助手正重塑初级开发者的入职体验。它为内向者提供了无偏见的求助渠道，缓解了职场焦虑，甚至能加速技能习得。然而，AI 在提高效率的同时也带来了岗位缩减风险。
译自：The introverts' edge: How AI is leveling the developer floor
作者：Darryl K. Taft
一位紧张的初级开发者来到公司，感到被忽视，他宁愿花时间打乒乓球也不愿向资深开发者寻求帮助，因为害怕显得自己水平太差，而这只会让他们落后得更远。
AI 编程助手的出现使得这种场景变得不再频繁——但全貌比这要复杂得多。
Neel Sundaresan 是 IBM Software 的自动化与 AI 总经理，在加入 IBM 之前，他曾是构建原始 Microsoft GitHub Copilot 团队的一员，并领导团队交付了 IBM 的 Bob 编程助手。面对 The New Stack 提出的这个新兴问题，Sundaresan 并不需要提示，显然他一直在思考这个问题。
他的观察是，在大多数公司，初级开发者的入职体验已经崩坏，这与 AI 无关。
“初级开发者进来后，会被分配去写测试项目、文档，或者接手现有代码并进行维护——那是没人想做的枯燥工作，因为你不太信任他们，”Sundaresan 告诉 The New Stack。“如果他们不够大胆，如果他们不是外向者，他们会在前三四个月浪费时间。可能在打乒乓球，或者只是浏览网页。因为经理们没时间理他们。”
“如果他们不够大胆，如果他们不是外向者，他们会在前三四个月浪费时间。可能在打乒乓球，或者只是浏览网页。因为经理们没时间理他们。”
Darko Mesaros，AWS 的高级首席倡导者，立即认出了这种模式——他也曾是一名初级开发者。
“你往往会被一些资深同事冷落，”他告诉 The New Stack。
在他看来，AI 带来的转变主要不在于代码生成，而在于获得了一个不会进行评判的信息源。
“没有问题是愚蠢的问题，”他说。“你基本上从一开始就可以开始做你喜欢的工作。”
Forrester 的分析师 Andrew Cornwall 提出了更精辟的见解：他说，AI 编程工具帮助初级开发者克服了“空白屏幕”问题——即当你不知道从哪里开始时的那种瘫痪状态。而且，初级开发者可以以一种他们不敢面对面询问资深开发者的方式向 AI 询问代码问题。但 Cornwall 也指出了其中的折衷。
“初级开发者可能会得到针对特定问题的答案，而与资深开发者交谈可能会给他们带来关于架构或开发流程的额外视角，这是他们无法从聊天机器人那里获得的，”他告诉 The New Stack。
一套隐形的教育系统
Sundaresan 描述的工具并没有消除破裂的入职路径或知识获取路径，而是重构了它。
通过 Bob，IBM 能够将之前需要首席工程师处理的 FedRAMP 合规工作分配给有一两年经验、并与该工具协作的开发者。Bob 会展示多条带有权衡考量的解决方案路径，因此开发者即使只实施其中一个选项，也能吸收其推理过程。“这有点像一套隐形的教育系统，”Sundaresan 说道。
IBM 已经在内部向 80,000 名用户分发了 Bob，“随着时间的推移，初级开发者把 Bob 看作是坐在他们身边并指导他们的杰出工程师（Distinguished Engineer）——因为我在微软和其他地方也见过这种[行为]，”他告诉 The New Stack。
在 AWS，情况也非常相似。亚马逊内部首选的工具是 Kiro（AWS 自家的编程助手），开发者从第一天起就可以在控制台和 IDE 中使用它（亚马逊本周增加了 Anthropic Claude Code，而 OpenAI Codex 将于下周上线）。但 Mesaros 表示，更重大的转变在于亚马逊团队现在构建代码库和文档的方式——不仅仅是利用 AI，而是为了 AI。
“他们围绕 AI 来构建代码、文档及其他一切，”他说。这样，编程助手不仅能理解代码，还能理解团队的操作方式。
关于产假的故事
Sundaresan 讲了另一个令他感动的案例。一位 IBM 工程师在休了 4.5 个月产假回归后告诉他，她感到不知所措，不敢问同事基础问题，甚至在认真考虑辞职。后来她获得了编程助手 Bob 的使用权。
“Bob 永远不会抱怨。它不会叫我笨蛋，也不会做出评判，”她告诉他。于是她决定留下来继续工作。
这只是一个轶事。但 Sundaresan 说，这指出了初级开发者过早离职的真实原因——而且这不仅适用于新手，也适用于任何长时间离开后重返代码库的人。
“初级”的含义正在改变
这个术语本身正在发生位移。“25 年前的初级开发者与 5 年前的初级开发者不同，”Mesaros 说——这不仅是因为工具，还因为语言、框架和实践。曾经写 68000 汇编的开发者，现在能独立构建全栈应用。有了 AI，这个基准线在不断移动。
Mesaros 认为，AI 无法弥补的差距是系统思维——即理解一段代码如何融入复杂的、互联网规模的架构中。
微软的 Scott Hanselman 和 Mark Russinovich 最近在 ACM 论文中提出，行业内需要更强大的导师文化。面对这一观点，Mesaros 表示赞同，但有一个前提。
“这些初级开发者不会是那些不知道如何编写纠错函数的开发者，”他说。“他们需要被指导的是如何以系统思维来处理问题。”
“他们需要被指导的是如何以系统思维来处理问题。”
Cornwall 从另一个角度强化了这一点。
代码审查曾是资深开发者积极投入初级开发者成长的主渠道。现在的 AI 审查工具可以帮助初级开发者在代码提交给资深人员之前，修正命名规范和样式等显而易见的问题。这可能是一件好事，让审查集中在架构层面。但它也改变了关系的质感。
双刃剑
Cornwall 识别出的风险是结构性的，而非个人层面的。一些组织已经得出结论，一个配备了数个 AI 智能体的资深开发者，其生产力与带了几个初级开发者的资深人员相当。“在这些情况下，AI 正让初级开发者更难获得成为高级开发者所需的经验，”他说。
这是乐观主义框架往往会忽略的紧张关系。AI 可能会降低成为开发者的门槛，但同时也可能缩窄组织内部从初级到高级的晋升路径。
AI 可能会降低成为开发者的门槛，但同时也可能缩窄组织内部从初级到高级的晋升路径。
并非所有人都抱有这种担忧。像 GitHub Copilot 这样免费且易于获取的工具，可能会造就一代自学成才的开发者，他们根本不需要组织背景就能开始构建产品。一些观察家认为，无论如何，初级开发者都带来了 AI 无法复制的东西：他们没有被“事情一直以来是如何做的”这种固有观念束缚，而在一个由新奇定义的行业中，这至关重要。
过去需要六个月项目接触才能获得的经验，现在大约只需要六天
一位 AWS 发言人直白地描述了这种速度压缩问题：过去需要六个月项目接触才能获得的经验，现在大约只需要六天。
Mesaros 从早期就开始使用编程助手，他这样总结这一更广泛的转变：“一开始感觉，‘哦，这只是我做某件事的捷径。’但现在，它远不止是捷径。它能让我，甚至作为一名资深开发者，做到更多。”
这表明，虽然乒乓球桌不会消失，但初级开发者最终落脚在那里的原因，在未来将大不相同。全 工智能
