使用辅助编程的一些思考

1 引子

最近使用辅助编程比较频繁，也在思考：

先从程序员的角度看看。

在熟悉的情境下，当我们面对熟悉的问题时，可能会需要编写大量逻辑代码。在这种情况下，机器可以帮助我们自动生成部分代码，从而加速开发过程。

对于不熟悉的架构和语法，机器辅助变成能够生成整体示例和语法正确的代码，从而避免因为语法错误而浪费时间；帮助理解和快速上手，并且更容易理解系统的工作原理。

在调试过程中，对于一些简单的问题，机器可以提供快速的反馈和解决方案，从而节省我们的时间；对于复杂问题可能无法直接解决，但可以提供一些建议思路，来减少查找和定位的过程。公平地说，与之前手动查找问题相比，提效很多。

辅助编程也有一些问题，如多端联调比较困难；如果一些小众工具没有提供文档，辅助编程工具也不知道如何使用。虽然理论上可以通过 Agent 和 RAG 来解决这些问题，但实际实现起来比较麻烦。

再从非程序员的角度看看，一些朋友在看了我的文章之后，按照我推荐的方式安装 Obsidian 插件，但遇到了一些环境问题，无法解决。如果是我的环境，我会进行调试，但对于普通人，这个环境确实很难搭建。

所以，我觉得短时间内，拥有工具并不会把程序员的门槛降得太低。但是对于参与三角猫的程序员或跨领域的编程来说，会有很大改善。

辅助编程对程序员来说，得到的更多还是失去的更多？每个人有不同的特质，变革确实会对某些人更友好，可能会造成更大的两级分化。

这半年软件行业裁员频繁，不用多说。当复杂的问题变得简单，就不再需要那么多人，也不再需要太多资深的程序员。因此，大多数中游水平的程序员可能会受到影响。无论如何，当我们积攒多年的优势消失殆尽时，难受是肯定的。

然而，作为个体，如果善于利用工具，能力也能大幅提升。全栈开发不再是梦，原来需要 100 个人完成的任务，现在 10 个人就能搞定。

可以说，模型是对生产力水平的提升，不仅限于程序开发，文字和艺术创作也是如此。