走向AI编程

年初的时候我看了一眼内部的git仓库，我的代码贡献量断层第一。

当时的我很是骄傲。

可是没过多久我的骄傲就变成了焦虑。

事情的起因是我发现同组的年轻同事们慢慢地放弃了传统的Goland、Pycharm这种IDE，而是使用一种UI和VSCode一样的叫做Cursor的工具在写代码，或者说他们不写代码，而是在和Cursor聊天。

所以他们的工作方式就变成了：聊天-抄起手等-聊天-抄起手等，经过几个循环后，提交代码，完成任务。

我知道我们这行年轻人总是能够带领潮流和方向，于是我查了Cursor是个什么东西，当我知道这是AI编程工具之后，我还有点不屑。

原因也很简单，我之前用的copilot经常在补全代码的时候搞出一些莫名其妙的名堂来，最严重的一次给我弄错了计费标签，差点带着错误的标签推进到生产环境上。因为这个事情我还在自己的编码总结上写下了一条“慎用AI”的原则。

但是我发现Cursor和我原先用的那种copilot并不一样，它的作用不是代码补全，而是直接写代码，在程序员的指挥下自己写代码。

我感觉这应该是未来。

现在我身边的新同学们，他们的特点可以总结一下：

• Linux基本功基本没有，大部分只会cd命令，shell脚本完全不会写
• SQL能力等同于没有，查数据必须要用工具上的filter功能
• 代码能力仅限于看得懂

这样的能力放在我刚刚工作的那些年，基本不会有任何的产出的。可是今天就不一样了，他们的产出效率极高，分析定位问题的速度也快。业务精熟，技术稀松。

这些年轻人的工作方式，我隐隐的笃定就是未来。

所以我决定拥抱AI编程，放弃古法手工代码的方式。

这个决定我做的很及时，就在我开始努力的从Goland+插件的方式开始使用Claude一类的模型开始编码的同时，公司也在不断的下文件、开设课程推广AI编程，这个趋势目前看已经是不可逆转了。

从开始接受AI编程到今天，差不多半年时间，我已经基本没有写过代码了，每天的工作就是对话-抄着手等-对话-抄着手等，最终得到我需要的结果。

我还学会了怎么使用MCP来扩容模型的能力，比如连接数据库的能力；还学会了定义Rule来规范模型的代码生成行为；对一个新接手的项目，使用/init命令来了解整体的业务。

现在我的AI代码生成率已经差不多赶上年轻的小伙子们了。

上周，我听到背后的业务组两个人在讨论用AI写代码的事情，我从他们的聊天里听出了几个点：

• AI写的代码水平很高，甚至很多他们想不到的地方AI也兼顾了
• 固执的认为AI只能做一些辅助的工作，很难写出生产可用的AI代码

我不禁想起了几个月前的自己，差不多也是这么纠结过。只不过当时我们新招进来的同学拿出了一个自己开发的运维平台出来，震撼了我们所有人。

一个校招生，只有几个月的实习经验，完全不懂前端技术，只是在接下需求后一个人默默的开发，没过多久就拿出了一个精美的平台出来，现在服务着我们项目组的运维。

问及经验时，人家说全是AI写的，他自己只做了很微小的工作。

还好当时我见到了这个系统，不然我可能还是会固执的坚持所谓的古法手工代码，直到某一天我的代码贡献率越来越低。

我想如果我背后的那几个同事见到这个系统，会不会改变看法，还是会继续固执呢？

很久没有写博客了，没有动力，但是AI编程让我又有了动力，我希望能分享一些经验出来。