当AI工具让代码飞速生成

发布时间：2025-11-12 08:09:19 来源：秉公无私网 作者：探索

当AI工具让代码飞速生成 ，亚马程序员的逊码线分创造力却面临前所未有的挑战 。AI是农噩解放双手的魔法，还是梦袭每天码扼杀思考的牢笼 ？揭秘亚马逊工程师的真实心声！

未来的沦落流水编程世界 ，会是仓库goog暗区直装下载灵感与效率的完美平衡，还是工人流水线式的代码工厂？

最近，亚马逊的亚马软件工程师们发现，他们的逊码线分日常工作正在发生微妙却深刻的变化。

AI工具被广泛引入 ，农噩从代码生成到调试优化
，梦袭每天码程序员被要求以更快的沦落流水速度交付成果 。听起来很酷，仓库对吧？工人

AI写代码
 ，效率翻倍 ！亚马现实却没那么简单。

一些程序员抱怨，AI的介入让他们感到时间被压缩，思考的空间被挤占 ，工作节奏越来越像仓库里分拣包裹的工人：快速
、机械 、重复。

这种变化的背后 ，是亚马逊对效率的无尽追求 。作为全球电商巨头，亚马逊的仓库以其高效的自动化流程闻名。

如今 ，这种「流水线思维」似乎正在渗透到软件开发领域。

程序员们被要求使用AI工具，RAY暗区直装辅助如代码补全助手和自动化测试框架，以缩短开发周期。

结果呢 ？他们发现自己不再是「从0到1」的创造者，而是更像在流水线上组装代码的工人 。

过去，做一个复杂的项目可能需要一个月，甚至两个月。现在，整个过程都受到监控，而且可以快速完成
。

自工业革命以来，机器取代人类的焦虑从未消散 。

历史经验显示
，技术变革更常见的影响并非裁员 ，而是工作降级——把复杂任务拆解为机械重复的简单操作。

以前汽车厂的技工是老师傅带徒弟，后来流水线一上 ，所有人都变成拧螺丝的工具人
：每天重复几百次同一个动作。本尊科技

机器没直接让人失业，但把活都拆成了不用脑子的重复劳动。

创造力还是生产力？

现在这股风刮到程序员这里了。

大家原本担心AI会抢饭碗，结果发现更闹心的是——活儿没变少，反而变得又快又糙
。

编程，本该是一场脑力与创造力的狂欢。

好的程序员不仅要写出能跑的代码，还要设计优雅的暗区突围辅助器开挂架构、预判潜在的bug，为代码扩展留足空间 。

但在AI的「助力」下，这种深度思考的机会似乎越来越少 。工程师担心因此失去重要的技能和晋升机会。

在亚马逊，管理层对AI的推崇几乎到了狂热的地步。

他们相信 ，AI不仅能提升效率，还能让代码质量更稳定。

亚马逊CEO Andy Jassy表示  ，AI为我们节省了数千年的开发时间 。

然而，程序员们却有不同的感受 。

有人吐槽 ：「AI生成的代码就像快餐，填饱肚子，但吃不出滋味。」

更有甚者 ，觉得自己的工作正在被降维
，从高创造性的脑力劳动变成了机械化的代码搬运工。

亚马逊CEO在股东信里明明白白写着 ：用AI能让程序员效率飙升
，谁慢谁就被对手吃掉。

他认为「速度」是保持竞争优势的关键 ，生成式AI可以节省很多成本。

底下的工程师可遭罪了 ：团队人数砍了一半 ，代码量要求不变 ，全靠AI生成代码块硬撑。

一些亚马逊的小辉全防7.0科技暗区突围工程师坦言 ，他们现在更像是在拼凑AI生成的代码片段，而不是从头设计解决方案 。

该公司最近推出了可以自行生成大部分程序的AI工具。一名工程师称这些工具「好得可怕」。

有人表示 ，许多同事不愿意使用这些新工具 ，因为它们需要大量的反复检查，而且工程师们希望有更多控制权
。

有位小哥表示
，以前做个新功能能磨两星期，现在三天就得交差 ，每天疯狂ctrl+C/V ，连跟同事讨论方案的时间都没了 。

AI给出代码的速度很快 ，但总感觉少了点「灵魂」。

更让人担忧的是
，这种高强度的节奏可能正在扼杀程序员的创造力。

过去，程序员们有时间去钻研一个复杂问题，甚至花几天时间优化一个算法。

如今，AI工具的快速输出让管理层对交付时间的期望水涨船高。

程序员们不得不在更短的时间内完成更多任务  ，思考的时间被压缩到最低限度 。

有人开玩笑 ：我们现在不是在写代码，而是在和AI赛跑！

原本需要几周开发的代码
，几天之内就要交付。暗区突围破解直装程序员必须依赖AI才能跟上项目进度
，否则就会影响绩效。

当然 ，AI的引入并非全然坏事 。

代码补全、自动调试、甚至生成整段函数
，AI确实让一些重复性工作变得更高效。尤其是对于初学者或需要快速出原型的项目，AI工具简直是救命稻草。

程序员成了「审稿人」

亚马逊的故事只是科技行业的一个缩影 。

随着AI的普及，越来越多的公司开始依赖这些工具来加速开发流程。

Shopify直接把「会不会用AI」写进绩效考核
 ，谷歌更狠，搞了个AI生产力工具开发大赛
，赢了直接发一万刀奖金。

数据显示，谷歌现在30%的代码都是AI自动生成的，程序员从创造者变成了「审稿人」 。

但这也引发了一个深刻的疑问 ：当AI接管了越来越多的编程任务，程序员的未来会是什么样子？

是成为更高效的创造者 ，还是被困在流水线般的循环中？

亚马逊管理层表示，AI帮忙搞定无聊的底层代码 ，程序员可以去搞架构优化、算法升级这些高大上的工作 。

通过用AI完成升级旧软件这种吃力不讨好的工作
，公司节省了相当于4500个开发人员一年的暗区突围稳定透视卡盟人力 。

亚马逊表示
，AI是为了增强工程师的专业能力，而非取代，协作仍然重要
。

对资深程序员来说 ，不用再浪费时间写「hello world」确实能提升效率 。

正如海外工厂的大量涌现使企业家能够廉价、轻松地制造实体产品一样，AI的兴起可能会使软件开发民主化，降低开发新应用程序的成本。

引入AI的结果，可能类似于19世纪和20世纪从手工劳动向工厂劳动的转变 。

但新人就惨了——以前靠写测试代码、调接口练手，现在全被AI包办了，好多初级工程师抱怨：都没机会debug，怎么学真本事啊
？

AI可以是解放双手的工具
，也可以是压榨思考的枷锁。

程序员们看着仓库里的机器人，仿佛看到了未来的自己。

以前亚马逊仓管每天走十几公里找货
，现在站在原地等机器人送货架过来，虽然不用走路了 ，但每小时分拣量从30件涨到300件
，累得腰都直不起来。

AI帮着写代码是快了 ，但每天要审几百行自动生成的代码 ，眼睛都看花了
，完全像是流水线质检员。

令人担忧的节奏加快

亚马逊内部有个小组 ，本来是抗议公司碳排放的 ，最近成了程序员吐苦水的地方 。

该组织发言人
、前亚马逊员工Eliza Pan表示 ，这些抱怨主要围绕他们的职业生涯会是什么样子 ，不仅是他们的职业生涯，还有工作质量 。

从写代码到读代码的转变 ，会让工程师感觉自己像是工作中的旁观者 。

每天几百人在群里聊：用AI写代码会不会让我以后连简历都没东西可写？老板只看代码量，不关心逻辑是否优化，这还有啥技术含量？

有人提到了1936年通用汽车大罢工 ，当年工人也是因为流水线逼得太紧 ，现在程序员好像也快走到这一步了 。

当然也有乐观派。

有人打比方，「以前造车靠铁匠敲铁皮，现在靠机器冲压 ，能说造车工艺倒退了吗 ？AI只是把基础工作标准化了，真正厉害的工程师应该去搞创新设计。」

对创业公司来说 ，AI简直是救星。

以前招10个程序员才能搭个APP框架
，现在用AI工具，两个人一周就能搞出原型。

在这个AI驱动的时代 
，程序员的角色正在被重新定义。

他们需要的不仅是更智能的工具，还有更多的时间去思考
、去创造 、去赋予代码以生命 。

有人开玩笑说：以后面试该问啥
？

不是「会不会写算法」
，而是「能不能快速审完AI写的代码」 。

至于这是好事还是坏事——就像当年流水线刚出来时一样
，有人骂骂咧咧，有人默默适应
，最后所有人都得跟着时代走 。

技术进步的背后
，总是伴随着对人性与创造力的考验 。

当AI走进程序员日常

普林斯顿大学 、麻省理工学院等机构的研究者 ，在微软 、埃森哲和一家匿名公司开展了大规模实地实验，试图通过真实的工作场景，探究生成式AI对软件开发人员生产力的影响 。

这项研究聚焦于GitHub Copilot，一款由GitHub与OpenAI合作开发的AI编码助手 ，能根据上下文生成代码补全建议，已被超过130万用户和5万家企业使用  。

实验覆盖了近5000名软件开发人员，其中微软1746人、埃森哲320人、匿名公司3054人。

这些人员涵盖了从初级到高级的不同岗位 ，任务包括代码编写、测试和项目管理等多个环节。

研究者通过GitHub的版本控制数据，追踪了三个核心指标：

整体效率提升26%

研究者发现 ：用Copilot的开发人员每周完成的任务量平均增加26.08%，代码提交次数增加13.55%，编译次数大幅增加38.38%
。

这表明，AI助手不仅加速了任务完成 ，还激发了更频繁的代码迭代和测试 。

实验揭示了一个有趣的现象：经验较少的开发人员对Copilot的接受度更高，且生产力提升更明显。

初级开发人员的产出提升21%-40% ，高级人员仅提升7%-16%。

为什么新手更受益于AI ？

新手更愿意接受Copilot的代码建议，他们将AI视为智能助手，用于填补知识盲区 。

新手常通过「试错-编译-调整」的循环学习，Copilot的实时建议减少了无效尝试
。

编译次数的激增（+38.38%）反映了他们更频繁地验证AI生成的代码，而构建成功率未显著下降，说明AI建议的整体质量可控。

尽管Copilot无需额外投资即可使用 ，仍有30%-40%的开发人员从未尝试 。

资深开发者更依赖手工编程的掌控感，认为AI可能破坏代码风格的一致性 。

部分开发者担心AI生成的代码存在安全漏洞或版权风险，尤其是在处理敏感项目时。

企业应针对性地推动AI工具普及，例如为新手提供培训，鼓励团队将Copilot用于重复性任务（如代码模板生成），释放高经验员工的创新力 。

新手可借助AI加速基础编程，腾出时间学习架构设计等高阶技能；资深开发者则应聚焦AI难以替代的领域，如复杂系统优化和需求分析。

随着AI技术的迭代，如何平衡工具与人类创造力
，将成为所有知识型工作者需要思考的命题。

参考资料

https://www.nytimes.com/2025/05/25/business/amazon-ai-coders.html

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4945566

本文来自微信公众号“新智元”，作者：英智  ，36氪经授权发布。

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