2026年5月31日
关于coding agent与实际软件开发的一点思考
作者在实习一个半月期间，亲身体验了团队“业务代码100% AI率”的开发模式，并对 coding agent 的实际效果进行了深入反思。文章首先肯定了 AI 显著降低了开发门槛：新人借助大模型可在数小时内理解大型项目，中间件的学习也不再需要记忆具体命令，只需掌握原理与适用场景。然而，作者指出门槛降低并不等于解放开发人员。实际使用中暴露出功能漂移、70% 困境（AI 能完成大部分但仍留顽固 bug）、团队分工混乱以及开发人员“更累了”等问题——看 AI 代码、打断其执行、反复修 bug 反而增加了认知负担。作者进一步分析，基于自回归逐 token 生成的大模型范式与人类“先有蓝图再填充”的思考方式存在根本差异，因此 coding agent 更适合容忍度高、低风险的 CRUD 业务，而金融、身份认证等关键业务仍需人类专家逐行审查。最后作者认为，当前的 AI 并未真正改变开发范式，真正的 AGI 不应沦为 prompt 工程，而是能真正替人把事情干完。