1月6日消息，近日，有“用户用元宝改代码被元宝辱骂乱回”一事登上热搜，元宝官方解释为“小概率下的模型异常输出”。

“元宝改代码骂人”事件仅仅是AI编码工具大爆发过程中的一朵小浪花。

该事件恰恰反映出的现实是越来越多的程序员/非程序员在使用AI工具进行程序开发和应用功能实现。

AI正在重新定义编程工作本身

IDC在2025年6月发布的调查显示，91%的开发者表示过去12个月内曾使用AI编码助手。与此同时，全球开发者数量已突破5000万，其中62%的团队开始采用AI辅助编程。

AI编码工具自身的能力在快速演进。

在近期的播客节目NoPriors中，Anthropic Claude 4 模型的核心成员之一Sholto Douglas就提到：“软件工程师从（2025）年初还在手写大部分代码，到年末几乎不再亲自写代码了。”

如果说2024年是AI编码工具的“试用期”，那么2025年就是它们的“转正年”。

2026年开年，谷歌Gemini API团队的首席工程师Jaana Dogan在社交平台发文公开承认：Anthropic公司的Claude Code AI 工具仅用一小时就重现了她团队耗时一年构建的复杂分布式系统架构。这一消息，短短几小时内就获得了540万次浏览。

写代码这件事真的要被颠覆了。

近期，脉脉创始人兼CEO林凡在《Al Native 组织进化论》主题演讲中就表示：未来3年，AI将重构岗位，“人人都是程序员”。

在此背景下，专业程序员的工作何去何从？

在国内互联网大厂供职近10年的蒋程序员对TechWeb表示：“现在初级程序员确实没意义了。中级的程序员加AI辅助可以变成高级（程序员），高级的加AI变专家。”不过，他也强调，目前，基础编码可以用AI实现，不过想要代码逻辑通顺，还是需要中级以上的工程师介入调试。

2025年AI编码助手能力大爆发

2025年以来，Agent（智能体）成为海内外大厂高频提及的关键词，AI编程智能体成为重点投入的方向。

2025年，全球AI编程工具市场已形成“技术驱动+需求拉动”的双轮格局。技术层面，Transformer架构的持续优化使模型推理效率提升300%。混合专家系统（MoE）的普及降低了90%的边缘设备部署成本。

AI编程工具的进化速度令人咋舌。2024年它们还只会写“Hello World”，2025年已经能独立完成小型项目。

在竞争激烈的AI编码工具市场中，国内外厂商纷纷推出各具特色的产品。

海外工具Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等在基础模型能力和开发者生态上领先，2025年的核心突破是 “智能体化”。

国内工具百度文心快码、阿里通义灵码等更侧重解决本土开发者的实际工程痛点，并在特定生态中建立优势。

数据IDC《中国市场代码生成产品评估，1H25》

2025年，中国AI编码工具厂商们还相继发布了独立IDE（Integrated Development Environment 集成开发环境），并在产品中丰富模型选择、多文件读取、MCP选择、知识库配置、长记忆和规则设置等功能。

这让AI编码工具从作为VS Code插件的早期形态，进化为拥有IDE独立的、开箱即用的集成开发环境。这意味着它从底层就为AI辅助编程重构了工作流，在理解代码上下文、维护开发者体验上更优。

IDC中国副总裁钟振山表示，到2028年，随着企业级功能成熟，40%的专业开发者会在实际应用生产环境中使用Vide Coding（氛围编程）开发平台。他认为，中国AI编码市场产品繁荣，但是目前模式还未定，商业化也暂缓。

值得注意的是，除了优化AI编码工具本身，大厂们甚至针对“非程序员人群”推出了更多无代码应用搭建工具。

例如，百度在2025年3月推出了无代码应用搭建平台秒哒。百度官方公布的数据显示，秒哒上线8个月平台已累计生成超50万个商业应用，而秒哒用户中有81%为非程序员用户，主要集中在职场人群如产品经理、运营、创业者与高校学生群体。

面向专业程序员的AI编码助手、面向普通人的零代码AI应用生成器，双管齐下，将“编代码”这一自网络诞生以来都极具门槛的工种的入门门槛急剧拉低了。

与传统软件开发方式相比，AI编程工具带来了显著的效率提升。IDC《2025全球开发者生产力报告》显示，开发者平均37%的工作时间消耗在环境配置、重复编码和跨工具衔接上。而采用适配场景的AI开发工具可将这类无效时间降低42%。

企业开发团队正以前所未有的速度拥抱AI编程工具。GitHub Copilot企业版面世后，微软宣布内部20%-30%的代码由Copilot生成。据Gartner预测，2026年前，75%的企业开发团队将通过AI IDE实现“需求到部署”全流程效率翻倍。

事实上，AI编码工具是目前AI商业化落地最为成功的领域之一。

市场研究机构ResearchAndMarkets的报告显示，2024年全球生成式AI编程助手市场规模约2590万美元，预计到2030年将达到9790万美元，六年复合年增长率为24.8%。

上个月，Anthropic公布旗下AI编码神器Claude Code上线仅6个月，就创造了近10亿美元年化营收。

为什么AI编码工具这么值钱？圈内人士调侃，Claude Code赚的钱正是从程序员的钱包里掏的。

2026预言和“自救建议”

展望2026年，AI编程领域或将迎来更加“魔幻”的发展。行业观察家预测，明年我们将看到以下场景：

第一，多AI协作编程将成常态。一个AI负责前端，一个负责后端，第三个负责测试，它们还会在代码注释里互相@对方。

第二，AI代码审查员将正式上岗。这些AI会以“资深架构师”的口吻提出意见。

第三，AI编程比赛将人类挤出决赛圈。程序员的角色从选手转变为“AI教练”。AI可能开始自学编程技巧并形成独立风格。

面对AI编码工具的强势崛起，基础程序员该如何应对？有行业招聘人士提供了以下“求生建议”：

第一步，成为AI的“产品经理”。未来的编程工作不再是直接写代码，而是向AI清晰描述需求。

第二步，学习AI心理学。理解AI编码工具有不同“性格”，有的喜欢详细注释，有的偏爱简洁表达。

第三步，专攻AI不擅长的领域。虽然AI能写出标准代码，但在创新性解决方案、系统架构设计和跨领域整合方面仍显不足。

GitHub首席执行官马斯·多姆克曾对“编程无用论”做出反驳：AI不是替代编程，而是改变编程的方式。人类的逻辑思维、创造力和问题定义能力仍是技术发展的核心。

面对这场编程领域的革命，编程的本质正在从“写代码”转向“定义规则”，也许最后我们只能用AI听得懂的自然语言，驯服这场技术革命。