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当软件工程师不再写代码

2026/4/8
AI软件工程职业发展思考

当软件工程师不再写代码

2026 年 3 月，一位写了近二十年 C++ 底层代码的工程师说：“在我的职业工作中，我不再自己写代码了。”

这不是标题党。这是 Chris Wellons 在他维护了十多年的个人博客 nullprogram.com 上的原话。他不是一个追逐潮流的人——他的博客充满了 C 语言底层技巧、Arena 分配器、Win32 API hack。他是那种会在周末用纯 C 实现一个 pkg-config 克隆的人。

但 2026 年 3 月 29 日，他写了这样一篇文章。

一个真实的转折点

Chris 的故事是这样的：

2 月份，他离开了服务近二十年的雇主。原因之一——不是唯一的原因，但绝非巧合——是他的前东家在 AI 采用方面”落后了好几年”。他跳槽到了一家积极支持和鼓励 AI 使用的公司。

然后事情变得不可思议。

入职第二周，他就能对大型 C++ 代码库做出重大、广泛的贡献。他说无法给出一个精确的倍数（2x、5x、10x？），但可以确定的是：没有 AI，这绝不可能。

瓶颈已经转移了。不再是”写代码”——代码现在”几乎不需要时间”。瓶颈移到了别的地方，而所有人还在搞清楚那些”别的地方”到底是什么。

他的原话：

“现在更像是一个管理者，在指挥一队快得不像话的、没有名字的助手。不是我自己切菜，而是我变出一个帮手来切，同时继续掌管整个厨房。我已经二十年没管过人了，但那些旧的管理技能正在重新派上用场。“

Quilt.cpp：四天完成不可能的项目

Chris 给了一个具体例子，让这一切不再是抽象描述。

他维护的开源项目 w64devkit（一个 Windows 上的极简 C/C++ 开发工具包）一直缺少版本控制工具。Git 太重了，不好移植。他一直想用 C++ 重写 Quilt——一个早期的补丁管理系统——但原版用 Bash、Perl 和 GNU Coreutils 写的，工程量一直让他望而却步。

然后他”足够熟练地使用了 AI”，用了大约四天就完成了接近功能完整的克隆。包括内置的 diff 和 patch 实现，不依赖外部工具。编译出来是一个 1.6MB 的独立 EXE。

这不是玩具代码。这是一个可以在真实开发环境中使用的工具。

更惊人的是 w64devkit 本身最近一个月的活动——几乎全是 AI 驱动的。其中一些是他想了多年的架构改进，但因为需要数小时的枯燥工作而一直没动手。AI 在几分钟内就搞定了。

还有一个 PR 是 AI 花了大约 12 小时连续自主工作完成的——就在他睡觉的时候。

手工匠与工业化

Chris 说了一句在我看来是这个时代最精准的比喻：

“我偶尔还是会为了乐趣手写代码——极简主义，用我自己的风格和技巧——就像我周末下将棋一样。然而，手工匠生产在工业化面前是不经济的。AI 让编程变得如此廉价，以至于只有富人才会手写代码。”

“只有富人才会手写代码。“这句话的信息密度极高。

它暗示了：

  • 手写代码将成为一种奢侈品而非必需品
  • 经济压力会推动几乎所有人转向 AI 辅助
  • 仍然手写代码的人，要么是出于热爱（“富人”在时间上的富裕），要么是出于某种执念
  • 这和工业革命后手工艺品变成奢侈品的逻辑完全一致

”水已经淹到胸口”

Chris 的文章引用了另一篇文章——Matt Shumer 的《Something Big Is Happening》。Shumer 是一个 AI 创业者和投资人，他写这篇文章不是给技术圈看的，而是给他身边不懂技术的家人朋友。

他用了一个精确的比喻开头：回想 2020 年 2 月。你隐约听说有个病毒在海外传播，但生活一切如常。然后三周之内，整个世界变了。

他说：我们现在处于类似 Covid 的”这看起来有点夸张”阶段，但接下来发生的事情比 Covid 大得多。

2026 年 2 月 5 日，OpenAI 和 Anthropic 同一天发布了新模型——GPT-5.3 Codex 和 Opus 4.6。Shumer 的描述：

“我不再被需要去做我工作中的技术部分了。我用普通英语描述我想要什么，然后它就……出现了。不是需要我修改的草稿。是完成品。我告诉 AI 我要什么，离开电脑四个小时，回来发现工作完成了。做得很好，比我自己做得还好，不需要任何修正。”

然后他描述了一个场景，在我看来是整个讨论中最关键的一段：

AI 不仅写了几万行代码。然后——这部分在一年前是不可想象的——它自己打开了应用，自己点击按钮，自己测试功能，像用户一样使用它。如果它不喜欢某个东西的外观或感觉，它会自己回去修改。它像一个开发者一样迭代、修复、完善。只有当它自己对结果满意了，才会回来告诉我：‘你可以测试了。‘当我测试时，通常已经是完美的。”

GPT-5.3 Codex 让他最震惊的不是执行能力：

“它不仅在执行我的指令。它在做出智能决策。它拥有了一种第一次让人感觉像判断力的东西。像品味。那种人们一直说 AI 永远不会有的、说不清道不明的’知道什么是正确选择’的感觉。这个模型有了，或者有了足够接近的东西，以至于区别开始不重要了。“

AI 的策略：为什么编程最先倒下

Shumer 提供了一个很多人忽略的视角：为什么 AI 对编程的影响最先显现？

不是因为 AI 公司针对了软件工程师。而是因为一个更深层的战略原因：

AI 实验室做了一个刻意的决定：先让 AI 擅长写代码。因为构建 AI 需要大量代码。如果 AI 能写这些代码，它就能帮自己构建下一个版本。一个更聪明的版本，写出更好的代码，构建更聪明的版本。让 AI 擅长编程是解锁一切其他能力的策略。

这是一个正反馈飞轮。编程只是第一张倒下的多米诺骨牌——因为它是最有用的那张。

而他们现在已经开始推向其他领域了。

这意味着什么

把这些故事放在一起，一幅画面开始清晰：

软件工程师这个职业正在经历一次根本性的身份重构。

不是”AI 会取代程序员”这种老生常谈。而是更微妙的：写代码这件事本身正在从核心技能变成边缘技能，就像计算器出现后心算不再是数学家的核心能力一样。

Chris Wellons 的经历揭示了这个转变的真实质感：

  • 二十年的编码经验没有浪费——但它的价值从”能写代码”转移到了”能判断代码对不对、架构好不好”
  • 他重新激活了二十年没用的管理技能
  • 他的工作重心从”实现”移向了”定义”——定义要做什么、为什么做、做成什么样
  • 瓶颈不再在”手”上，而在”嘴”上——你能不能准确描述你想要什么

这和 Paul Graham 在 2024 年底的洞察形成了呼应。PG 说写作就是思考，不写作的人只是以为自己在思考。同样的逻辑：编程是一种思维方式，不只是生产代码的手段。 如果这种思维不再是职业必需品，会发生什么？

这个问题，我们将在下一篇文章中深入探讨。

参考阅读：

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