IA编程在这里。这组程序员首先被淘汰。

AI取代人类的风正在加速对程序员社区的影响。在过去的两年中，诸如Chatgpt和Midjourney之类的AI工具的出现使包括编辑和插画家在内的一群专家发抖。在这一点上，还担心程序员将被AI取代。特别是最近，美国AI公司。该系列包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。最重要的特征是对杰出编程的时间和理解。特别是，Claude Opus 4可以编写7个小时代码，并被称为“世界上第一个可以生成高质量代码而无需手动更改的主要模型”。从数据来看，IA编程工具继续受欢迎。该公司奢侈的犯罪分子Xsignal的最新统计数据是“每天每月AI工具的季度增长率”，表明AI（I AI I i + D的工具）的编程超过30个AI应用程序，以及搜索AI和生成图像AI的常见应用，例如AI。从2024年6月到2025年4月，关于工具AI的社交网络辩论也增加了45％。同时，大型技术公司的行动也发送了微妙的信号。微软最近宣布，它正在全球拍摄6,000名员工，包括工程和研发等中央技术职位，这使其成为AI影响下的创新活动。无论是AI编程工具的能力的连续迭代，用户使用数据的迅速增长还是大型技术公司的集中协调，都可以消费，以加剧程序员的担忧。 AI编程工具在哪里开发了？您真的可以完全替换程序员吗？程序员之间未解决的酷刑问题正在蔓延。谁是世界上最强大的程序员？ IA编程轨道指导您进行“ 100之战”模型“除了先前的Claude4之外，还活跃的Sonestá市场上的编程工具除了全面开花。多大的公司或企业家团队不想放弃这条路。但是它可以用作特定的参考文献，尽管Kimi-ai编程助手的最终声音值很高，但应考虑到它不是独立的产品，但是Kimi统计中的集成模块显示了Kimi的一般最终声音。de，Baidu Kuai Kuai守则和字节带来的。它们的一个共同特征是它们在某些方面和方面更为突出，例如使用和智能阈值（检测自动完成代码）。外国公司和业务团队有好的产品。一方面，微软的github otb ot不仅可以接受多种编程语言，而且还集成了与github代码库无问题的集成。在很多方面，由Anysphere业务团队创建的光标正在迅速增加。您不仅可以“合并”您的代码，还可以生成，维修和理解代码的功能。它已成为AI编程工具的出色产品。另一个维度：从用户活动（MAU）中，光标在3月在世界顶部牢固地分类，其中一个国家托盘，Tonilinmai和Kuaimai也进入了第一级。 Github的Co -Pilot并未向MAU透露，但它也是该行业的最前沿，基于专业人士的感官ons。 QIN Xiang软件工程师在降低阈值，提高生产率，促进创新和优化复杂系统方面使IA编程工具对开发人员更加方便，这使得IA编程工具对开发人员更方便。 IA编程工具的开发路线分为几乎三个阶段，从完成代码到半自动编程和完全自动化的编程。当前，大多数市场编程工具都是由光标和MARSCODE代表的半自动编程工具。开发人员审查并调整生成的代码。优势在于它保持人类控制，同时显着提高效率。完全自动化的编程主要为初学者服务。那么，如何确定AI编程工具的强度呢？专业人士的整体体验可以在两个维度上进行衡量：技术和功能。另一方面，IA的技术编程工具基于此背后的模型的巨大能力。高级卢顿（Lu Tong）程序员表示，AI编程的技术无原来是大型语言模型 +代码的特定培训优化。中国计划最大的最合适的模型包括DeepSeek和Qwen系列，外国人Claude，Gemini和GPT4。当前，Claude系列模型被认为最适合代码编程及其长文本处理功能。另一方面，这取决于处理复杂开发过程的能力，例如了解多个代码文件，修复错误，生成前端接口，基于IU映像识别和生成代码以及操作系统的工具和命令是否可以单独调用。可以自动处理的过程越柔和，AI编程工具越强。光标是一个示例。从要求到开发特征的选择，可以独立完成过程，并被许多开发商视为助手。 AI编程工具的持续进步使兴奋的程序员对股息提高效率，并担心被替换的风险。下一个问题是将首先更换哪种类型的程序员？代替初级程序员的AI编程不是传奇。在比较AI编程工具与程序员的性能时，大多数人可以达到或超过初级程序员的性能。一些产品甚至具有中级程序员的能力。专业人士引入了一种“固定方法”，该方法使程序员可以从工作部门的角度将大约在前，后端，完整的电池，完整的整体和其他地址分开。主要差异是在产品开发链接的深度和技术原则的域数量中发现的。早期的程序员是USUAlly仅负责开发简单特征，例如添加，消除，修改和验证系统内容，并且不需要许多其他功能。中级程序员必须掌握大多数代码的技术原理，并负责相对简单的功能开发，例如接口和数据库的设计。高级程序员负责整个系统的技术选择，框架的构建和设计中央算法的设计，并采用中央模块的功能开发。他们需要完全理解几种代码的技术原则，同时也有在与团队进行沟通和协调的伟大项目的经验。目前，许多非S编程工具限制了代码生成的限制，但它们也可以完成OBSIE的早期思维框架，中间代码的生成和界面的整个过程zation。 Lu Tong通过AI编程工具已成为独立的开发人员，许多产品经理不了解该代码成为独立的开发人员，一些高级程序员已经用IA编程代替了人类劳动力，成为了自己的右手。他以心理测试应用的发展为例。应用程序的产品大小很小，但不难开发。心理测试应用必须保证心理测试类型的多样性，并考虑到对用户隐私和数据安全的保护。这包括前端和后端的开发，数据库的管理，API接口和其他功能。初级，中级和高级程序员必须与多个链接合作，几乎所有IA编程工具都可以干预。该过程包括：步骤1：AI将为MBTI，个性颜色测试，专业CORRESPO提供更多的心理测试Ndence测试等等。建议使用一般的心理测试应用。步骤2：生成心理测试应用所必需的特定特征，例如记录，注册，查看心理测试问题，回答问题并分享。步骤3：根据给定功能绘制接口草图。步骤4：AI生成所需的接口草图和函数背后的代码。应该注意的是，许多AI编程工具还承认选择了特定的技术框架。步骤5：执行获得的代码，并使用AI调整和优化功能和界面，直到满足您的要求为止。尽管用户可以在逻辑上解释他们的需求并在整个过程中使用自然语言，但并不难找到AI编程工具可以实现它，从产品概念到功能实现。这大大降低了发展阈值。几位程序员说，AI编程变得越来越强大，一个ND每天使用这种类型的工具。 Lu Tong使用光标，更频繁地使用Tongyi Ling代码。基本上已经编程了使用不同行中的快速单词和代码。 Qin Xiang说：“光标在跨菲勒开发的效率方面具有明显的优势。舌头码具有出色的中国优化和私有化实施的能力。Claude4可以处理复杂的任务，适合于堆的完整发展。” Lu Tong在使用IA编程工具的应用开发的开发中可以节省几乎一半的成本和劳动时间。一些程序员还说，在日常工作中有能力的AI编程工具可以提高工作效率30％-40％。提高效率的原因是IA编程语言在技术上与出色的模型非常兼容。根据Lu Tong的说法，很少有关键代码单词，编程语言的标准化与AI非常一致。拿e光标为例，不仅可以在纯化过程中生成复杂的代码。独立求解代码错误，并接受全局或部分代码的变化。 Lu Ang认为他们的技能比中级程序员更好。但这是否意味着，目前，IA的编程功能正在迅速发展，将更换整个程序员？该公司在程序员背后有哪些选择？重新定义了真正的编程功能。残酷的现实是，AI编程工具的快速发展已经开始影响程序员计划中就业的稳定性。这可能会给行业造成震惊。 5月13日，微软宣布了大规模解雇，涉及全球6,000名员工，影响了许多职位的程序员。据媒体报道，在华盛顿向微软的2,000人告别中，约有41％与软件工程职位有关，包括高级工程师UCH饰演打字编译器的中央开发商Ron Buckton。 Microsoft并非直接归因于AI，裁员将取代人力资源，但对AI编程的投资是一个信号。首席执行官纳德拉（Nadella）透露，该公司代码的30％越多地由AI生成，CTO Scott预测，到2030年，该百分比将超过95％。不仅AI代码已经浸渍了Microsoft，而且其竞争对手Google还显示，新代码中的25％以上超过25％。没有一个重要的消息在中国取代了程序员，但是从业者已经感到危机。 Lu Tong说，IA编程工具的速度超出了他的想象力。他认为“在2023年，AI认为它只是一种辅助编程工具，而IA编程工具（例如Tongyi Ling代码和光标）只能生成代码的一部分。开始和执行代码。”他认为，IA编程工具已经完整地吸引了高级程序员从整体功能和劳动效率方面的堆。即便如此，许多程序员仍然指出，AI现在是有效的助手，而不是现在对程序员的完全替换。这种职业完全取代了它，至少三个IA编程级别将通过。首先，很难精确地“理解”复杂的需求。编写AI代码非常快，但是您必须加强理解。 Lu Tong说，在使用AI编程工具更改前代码时，您必须反复调整单词以获得令人满意的结果。这也是所有AI工具的常见问题。快速单词有很高的要求。如果输入逻辑变得有些模棱两可，则结果将混淆。其次，您无法替代产品开发和设备协作的完整思想。在软件研究和开发中，代码的写作只是一小部分，包括对产品的研究，创新的产品工具设计多。对于当前的AI编程工具无法实现的高级程序员来说，这也是必要的能力。 Qin Xiang认为，IA编程工具已经从“基本完成”的功能转变为“半自动协作”的高级功能，但是Claude 4和光标仍在移动。尽管已更新“完全自动的编程”，但人类在建筑设计和商业理解中的核心作用仍然是不可替代的。根据Lu Tong的说法，例如，如果没有非常复杂的商业流程，则开发的产品是Cend工具或SaaS应用程序，即具有清晰过程和标准结构的SaaS应用程序。 AI可以做大部分工作。但是，当涉及复杂的业务流程和业务算法时，AI的效率较低。一方面，很难理解像人类这样的公司。另一方面，它还会导致过度分析，随机更改甚至频繁的代码refaCtorization，会影响项目稳定性。最后，IA编程的可容忍度非常低。如果有语法错误，文本图像以及AI生成的照片，则用户几乎无法接受它们。但是，如果代码不正确，则至少该函数将失败，并且将发生安全事故。自动自动监视生成过程，但仍然存在诸如“生成的代码似乎已经完成，但没有考虑到与操作系统或浏览器的兼容性”。根据程序员的说法，AI代码“正确显示”并不意味着“正确执行”。此外，如果AI生成的代码中存在安全性脆弱性，则很难清楚地定义责任属性问题。这是技术实施中的满足问题。因此，要允许AI真正取代程序员，我们不仅面临技术挑战，而且要面临多个理解的阈值，Creativity和责任。 IA编程并不意味着程序员在夜间失业，而是改革该行业的核心价值。未来的程序员可能不会机械地“输入代码”，而是了解AI和业务的角色，并具有更高的维度功能。注意：文章/王卢，文章的来源：dingjiao One，本文是作者的独立愿景，并不代表Yibang动态的位置。