2026-3
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当 AI 写了几乎所有代码，软件工程会怎样？
- 宝玉的翻译转载：https://weread.qq.com/web/mp/reader/077424a224d505f5758535f33393537383132343438dfd
- Gergely Orosz原文：https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/when-ai-writes-almost-all-code-what?ref=blog.pragmaticengineer.com
"你不能因为那些粗制滥造和让人尴尬的 AI 输出就否定 AI 本身的了不起。这是自从我们把计算机联网以来，最让人兴奋的事。如果你 2025 年一直在对 AI 悲观或怀疑，为什么不在 2026 年带着乐观和好奇心重新开始呢？
产品管理 vs 软件工程：融合还是分离？ 产品经理现在可以更容易地生成软件——实现目标所需的工程师更少了——但软件工程师同样不那么需要产品经理了。两个职业的重叠将比以往更多。
执行定义清晰的工单（ticket）将越来越多地由 AI 完成。
技能全面的软件工程师更受欢迎
- 定义清晰的工单需要由软件工程师来编写
- 有产品思维
- 能构建好的架构。能够构建可靠、高性能、可扩展和安全的系统
- 追踪和处理技术债，更早发现问题
- 能对上线的Bug负责，能看懂并处理AI写的Bug
- 或许以后的环节是，AI进行开发，软件工程师进行测试并进行修复
- 产品需求 -> 软件工程师写单子 -> 【AI编写 -> 简单功能 CICD测试 ；复杂/重要功能 由软件工程师 检查/修复（手工或AI修复）】-> 上线
- 或许以后的环节是，AI进行开发，软件工程师进行测试并进行修复
- 能编排智能体来干活
需要仔细审查生成的代码吗？看情况。 AI 生成的代码可能很啰嗦，或者重复造轮子而不是复用已有的抽象。但有些时候这完全可以接受，比如做概念验证，或者程序性能并不重要的场景。
测试和测试基础设施能力会更加重要。
AI 将在许多团队中写出 90% 以上的代码
坏消息是：变化可能会非常迅猛。 Claude Code 从 Boris Cherny 脑海中的一个想法诞生到现在，才刚刚一年多，类似的工具——OpenCode、Codex、Factory、Amp、Cursor，以及更多强大的智能体——就已经在改变软件的编写方式了。变化一直是科技行业的常态，但我不记得它曾经这么快过，也不记得它曾同时席卷整个行业！
还有一种失落感。 我正在慢慢接受这样一个大概率的现实：从今往后，我推上生产环境的代码，大部分都将由 AI 来编写。它已经写得比我快了，而且效果跟我自己敲出来的差不多。对于我不太熟悉的语言和框架，它甚至比我做得更好。
感觉有某种珍贵的东西正在被夺走，而且来得很突然。要把代码写好，需要花大量的功夫——学会编写能运行的代码、学会阅读和理解复杂代码、学会在代码出问题时调试和修复。我至今记得大学里第一堂“真正的”编程课（学 C 语言）让我多么望而生畏，记得第一份工作面对复杂代码库时那种迷茫无措，记得花了好几年通过实践、向其他开发者学习、读书、看> 博客才慢慢精进这门手艺。一旦你达到了相当高的水平，你就拥有了一种有价值且容易验证的能力——写出能跑的代码就是证明！
我关于构建软件的一些最美好的记忆，就是关于写代码的。进入心流状态，脑海里同时平衡着好几个想法，手指飞速地把它们敲出来，然后编译代码、运行代码，看到——"太好了"，一切按预期工作！
说实话，这种关系一直爱恨交织——写复杂代码需要的那种高度专注，本身就让人又爱又恨。然后还有时间估算引发的各种冲突：当你沉浸在一个难题中进入心流状态时，时间的流速是不一样的。
现在，这一切看起来都将成为过去。
我不禁想：从编写复杂代码的艰难中获得的那种成就感，未来还会有吗？是的，AI 很方便，但也有一种失去。
又或许，当 AI 智能体介入后，“进入心流”会转变为思考更高层次的问题，同时指挥 AI 去编写更复杂的代码？
不管怎样，地震级的巨变也意味着令人兴奋的新机遇。 我还从未在一场重大变革发生的当下就清醒地意识到它正在发生。这一次，我确信自己的编码方式将在 2026 年发生翻天覆地的变化，而由此产生的连锁反应将数不胜数。