越贴近 AI 开发过程的技能，越容易受到 AI 的冲击。编程作为 AI 公司大多数员工的核心技能，无论是在模型训练阶段还是应用阶段，都能形成完整的闭环。这种闭环能力也推动了编程领域的变革速度加快。因此，有观点认为，生成式 AI 的第一个杀手级应用场景已经出现，那就是 AI 编程助手。
微软于 2022 年推出的 GitHub Copilot，目前已拥有约 200 万付费用户，年经常性收入（ARR）高达 3 亿美元。而另一款备受关注的工具 Cursor，今年收入高达 6500 万美元。社交媒体上充斥着关于它的各种“神奇故事”：例如“8 岁女孩玩转 AI 编程，45 分钟打造聊天机器人”，“我用 Cursor AI 编程开发的 App，登上了 App Store 排行榜第一”等等。
像 Cursor 这样的工具，已经让产品经理或拥有创意想法的人能够快速制作出用于验证和试错的 Demo。如果项目本身不太复杂，且对全面性要求不高，这种方式完全可行。过去可能需要依赖开发人员的帮助才能实现，而现在，这一门槛已经大幅降低，似乎也不再需要成为编程高手。
然而，鼓励不懂或不精通编程的非专业人士进入软件行业并自行编写软件，与我们此前提倡的“提升专业化水平”的方向有所背离。Uncle Bob 在接受 InfoQ 采访时也表示，这对 IT 行业来说可能是一场“灾难”。他认为，人工智能不是人类智能的替代品，人工智能可以是很好的工具，但只有在知道如何使用这些工具的人手中才是如此。
AI 编程助手的崛起无疑为编程行业带来了颠覆性的变化，但正如 Uncle Bob 所言，这一趋势也伴随着新的挑战。同时，AI 编程助手并非万能，它们擅长处理重复性和简单的任务，但在复杂算法和系统架构设计等方面，仍然需要人类程序员的深度参与。AI 可以作为辅助工具，但无法完全替代人类的创造力和判断力。总的来说，AI 编程助手正在重塑我们的编程方式，但它并不是终点，而是一个全新的起点。
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