开发者谈LLM辅助编程：熟练开发早已可行

也就是说，熟练的开发工作借助 LLM 是可行的，而且已经可行一段时间了。我意识到这话说出来有点争议。因为人们对这项技术——他们其实已经在某种程度上使用着（比如谷歌自己承认的搜索功能）——几乎有过敏反应，所以根本没人真正去尝试：这反而对那些人们声称反对的公司有利，因为这让他们得以独家掌控关于这些系统如何运作的叙事。我不认为它们有能力取代整个工程团队，但作为工程师我有偏见，我相信我的工作——知识工作——足够独特、足够稳固，没有什么能超越它。最好的情况是，我们会看到（而且已经看到了）更多劳动力缩减，因为越来越多的工作从传统软件工程转变为 Laurie Voss 所说的产品工程。如果机器能吐出足够健壮的代码——这本来就是我们期望中级及以下开发者产出的东西——那么我们就能让更有才华、更有经验的开发者以自动化的方式削去粗糙的边缘，专注于业务（或非业务，我不是 MBA）价值。

这要么是独立开发者的黄金时代，要么是黯淡时刻，取决于你选择如何运作。

做一个 AI 纯素食者将需要对一个人的运作方式进行剧烈变革。你得放弃使用 Windows、Linux 或 macOS，因为每个操作系统都部署了 LLM 生成的代码[3]。你得找不提供任何 AI 算力的新托管服务商。你可以更像一个蛋奶素食者，坚持用 DigitalOcean 或 Cloudflare 这类地方，运行你人类级别的软件。

如果你更理性（或者至少在做当年 React 接管 Web 时、或亚马逊的 Web 开发方式感染行业每个角落时同样的事），你大概在看不是由三大（Cursor、Claude Code 或 Codex）运营的工具，因为你想对自己的工具链如何运作有更多控制，寻找类似游戏开发者随着时间推移自己写地图编辑软件那样的东西（只不过你主要是在调整配置和使用哪些模型）。

是的。我每天都用 LLM 做软件开发。我已经在这里写过我最初的焦虑以及后来的接受。它们自己什么也做不了，因为它们是调用-响应机器，但人们正在努力让它们更自动化、更联网。

在我自己的用例中，我让它跑遍 https://livtet.olamaelcu.net/ 的各个页面，并监控来自 Sentry 的报告日志以发现 bug，在 GitHub 上提交，再让其他 agent 接手处理，用证据视频和截图关闭它们以防回归。这通常对一个棘手的 bug 来说得花上几天功夫。现在几小时就自动化掉了。而对于像我这样想做出能与 https://fable.co/ 或 https://margins.app/ 竞争的东西的人来说，我愿意接受一切能得到的帮助。

总而言之，我已经接受了这一波新的开发浪潮。就像我接受了：

我相信软件开发者中间正在发生某种程度的知识工作身份危机，我们真正去正视它只是时间问题。而当人们准备好时，有几本书[4]应该坐下来研读，再走下一步。

参见 https://blacksky.community/profile/did:plc:e2ctbutx6kya6si4if5ngjmm/post/3mz72mo72fk24 的引用帖。 ↩︎

规则和理论总有例外。忠实客户往往不会轻易被这类事情动摇。数据护城河和迁移成本通常是让人止步、抗拒离开的原因。我很好奇，如果这不是主要的潮流力量，事情会怎样发展。ATProto 把这一点作为特性提供。 ↩︎

我假设 macOS 也是如此，因为他们往往是行业技术的采纳者，但他们对代码质量有很高的标准，所以生成的代码至少得通过那个标准（这比其他一些项目强多了）。 ↩︎

《Against Tech Oligarchy》和《You Deserve a Tech Union》是我推荐的两本。 ↩︎

我愿意接受对我所写内容的反馈。你可以随时把你的想法发邮件到 yo@jacky.wtf。

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