这是《麻省理工科技评论》2026 年“十大突破性技术”深度解读系列的第七篇内容，关注 DeepTech，关注新兴科技趋势。

2026 年开年以来，生成式编程领域新闻动态不断，预示着编程范式变革的发生。初创企业 Replit 正在洽谈一笔 4 亿美元的融资，估值有望达到惊人的 90 亿美元，其新推出的移动端 Vibe-coding 功能允许用户通过自然语言在手机上构建 APP，极大降低了编程门槛，即使非计算机专业的文科生也有可能打造出一款应用。

与此同时，社交媒体上热传澳洲“牧羊大叔”仅用五行代码搭建应用的传闻，虽然该大叔实为资深开发者，但也侧面反应出 AI 让编程从逻辑驱动转向意图驱动的趋势，文字即代码正在成为现实。

另一 AI 巨头 Anthropic 也在其 Claude Code 模型上取得重大突破，新版本不仅能编写代码，还能自主完成复杂的逻辑设计和 Bug 修复，大幅提高了开发效率，成为开发者适应 AI 时代的关键工具。

2025 年，OpenAI 创始成员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）曾在一则 X 帖文中，介绍了他使用生成式编程的感受：“这是一种新的编程方式，我称之为氛围编程（vibe coding），你完全沉浸在其中，拥抱指数增长，甚至忘记代码的存在...... 这并不是真正的编程，我只是看到东西，说出来东西，运行东西，复制粘贴东西，而且大部分都凑效。”

（X）

生成式编程不止让卡帕西这样的大牛感到惊叹，它也正在切实改变普通人的生活。2025 年，叶剑锋，一名课余运营小红书账号的文科大学生，注意到平台上涌现出大量情感测试类内容。尽管自己没有任何编程经验，他开始尝试用生成式编程做了一个情感测评小程序。该小程序在小红书上线后，很快阅读量突破 100 万，并在两周内变现 12,000 元。后来，他通过生成式编程开发了更多类似的轻量级应用 [1]。

更令人意想不到的例子还有多邻国 App，一个被媒体报道为“用户即使在结婚当天也不忘打卡”的语言学习 App，早已开始拥抱生成式编程 [2]。

2023 年，多邻国高级工程经理乔纳森·伯克特（Jonathan Burket）带领团队全面引入了 GitHub Copilot。最初，老程序员们持怀疑态度，认为 AI 生成的代码可能存在漏洞。但是，伯克特决定用数据说话，并开展了一场内部对照试验。

在一次针对移动端新功能开发的任务中，伯克特发现了一个惊人变化：对于熟悉代码库的工程师同事来说，他们的开发速度提升了大约 10%；而对于初次接触新模块的工程师同事来说，速度提升竟然达到了 25%。原本需要手动编写数小时的基础逻辑，现在只需写下注释，AI 就会瞬间补全代码。

2024 年的数据显示，多邻国的代码合并请求数量增长了 70%，这意味着使用同样的人力，生成式编程让产出的功能多出了一倍。可以说，生成式编程正在以前所未有的速度从实验性技术，转变为软件开发的新常态。

生成式编程的前世今生：从语法规则到开发范式改变

生成式编程的概念可追溯到 2009 年甚至更早，它在当时被称为是一种新型的程序设计范式，其核心思想是让机器自动生成代码。

在早期的生成式编程探索中，人们大多依赖于预定义的模板和规则，由工程师先来编写高层规范，系统再根据这些规范生成具体的代码实现。

可视化编程工具是这一思想的重要体现，比如多年前由美国国家仪器公司开发的基于图形化编程语言的软件 LabVIEW 和美国麻省理工学院研发的面向青少年的图形化编程工具 Scratch，这些工具是将代码逻辑封装为可视化组件，通过使用图形化模块代替文本代码，降低了编程的入门门槛。

低代码平台和无代码平台的兴起则进一步推动了这一进程，Microsoft Excel、WordPress、Zapier 等工具允许非技术人员也能通过可视化界面开发应用程序。不过，这类平台的作用范围有限，大多用于特定领域。

2021 年，GitHub 与 OpenAI 合作推出的 GitHub Copilot 标志着生成式编程进入新阶段。该工具基于 OpenAI Codex 模型，能够根据代码上下文实时地预测并补全代码。

它不再是基于固定规则来生成代码，而是通过学习海量开源代码库，能够理解编程语言的结构与逻辑。使用时，工程师只需输入部分代码或部分注释，Copilot 就能预测下一行或整个代码块。

Copilot 的出现改变了开发者的编程体验，让人们可以将重复性编程任务交给 AI 完成，从而让开发者能够更加专注于核心逻辑设计。在 2025 年，微软内部甚至已有 20%-30% 的代码由 Copilot 生成 [3]。

2023 年，随着 ChatGPT 等大模型的广泛使用，生成式编程的能力实现了质的飞跃。开发者不再局限于行级补全，而是可以通过自然语言来描述完整功能模块，让 AI 能够生成相应的代码。

这种变革将编程从人类学习机器语言转变为机器适应人类语言，开发者可以使用自然语言描述想要的功能，AI 可以将其转化为有效的代码实现。

开发者也正在从繁琐的样板代码中解脱，回归到架构设计的核心。前面提到的多邻国等企业，也正在从中获得实际效益。

进入 2025 年，生成式编程迎来又一里程碑，生成式编程智能体成为技术焦点。AI 的角色正从一个辅助性的帮手，进化为一个能够独立思考和独立行动的伙伴。

自从卡帕西发表关于氛围编程的观点之后，这一概念开始成为业界关注的新兴开发范式。这一概念描述了一种通过自然语言与 AI 进行高层次交互的编程方式。在氛围编程中，开发者关注高层逻辑与直觉，而非逐行地编写代码。这种开发范式将重点从逐行语法转移到使用自然语音与 AI 进行交互。

传统编程中，开发者需要掌握特定语言的语法、结构和应用接口（API，Application Programming Interface）；而在氛围编程中，开发者只需要通过自然语言描述意图，AI 系统便会解释这些描述并转化为功能代码。

这种变革本质上是将编程从如何做转向做什么，即从一种专业技能转变为一种普适能力。开发者的角色也从代码编写转变为任务定义者、过程监督者和成果审查者。

那么，领域内的从业者们对于生成式编程有着怎样的观察？DeepTech 访谈了三位从业者，以下是他们的洞见。

以下评论内容均为个人见解，不代表《麻省理工科技评论》观点

用编程解决实际问题将变得尤为重要

黄超告诉 DeepTech，生成式编程带来的深刻转变在于未来人们所看重的将不再是单纯的编程能力，比如对特定语法或语言细节的掌握有多深，而是如何运用编程这一工具来解决实际问题的能力。

对于中小学生而言，这意味着锻炼方式的改变。当一个具体的需求或难题出现时，他们可以更多地借助自然语言来生成程序逻辑，最终目标是要解决问题本身。这预示着未来学习编程的范式将发生转变，学习者无需再耗费巨大精力去从头到尾、事无巨细地掌握每一种编程语言的所有语法和句法规则。

如果要求一个完全没有编程知识背景的人直接进行 AI 辅助编程，目前确实存在挑战。但对于中小学生或非专业人士来说，主要的转变在于他们不再需要死记硬背每一门编程语言的全部语法细节。更理想的方式是，他们可以先构建起问题的整体框架和解决逻辑，然后借助 AI 来填充具体的实现细节。

在这个过程中，他们仍然需要掌握一定的编程基础知识，至少要理解代码的整体运作原理。因此，未来的趋势可能是引导学习者更多地关注逻辑构建，而非底层实现。这种降低技术门槛、让更低龄学习者接触编程的能力。

对于当下开始学习编程的学习者而言，黄超认为关键是需要转变学习的核心观念。过去，学习编程往往意味着要系统性地、从头到尾掌握一门语言的所有知识。但在 AI 时代，应该更加专注于理解编程的思想和代码背后的整体逻辑，而不是去死记硬背具体的语言语法或某个细枝末节的算法实现，因为这些工作完全可以交由 AI 高效完成。

因此，黄超的建议是：在学习代码时，要把重点放在掌握程序的运行逻辑和编程流程这些更高层次的思维模式上。这才是面向未来的、更具价值的学习方向。

此外，生成式编程也会对初级程序员的就业市场产生冲击，事实上这种冲击已经在发生。自生成式编程工具日益普及以来，业界普遍感受到效率提升带来的竞争加剧。具体而言，那些模式固定、入门级别的开发任务（例如某些标准化的网页前端和后台功能）将越来越容易被 AI 自动化所替代。

能力更强的程序员通常能更快速、高效地运用 AI 工具，从而使其工作效率得到更大的提升。而原本经验相对较少的程序员，如果在掌握和运用 AI 工具方面也落后，他们的相对优势可能会减弱。

从另一个角度看，这或许也意味着新的机会。过去，一名程序员的“弱”可能体现在对特定编程语言或算法的细节掌握不足。但现在，有了 AI 工具的辅助，这些具体的语法和实现细节不再构成不可逾越的障碍。

理论上，新手可以通过熟练运用 AI，与那些仅凭传统经验积累的程序员站在同一条起跑线上竞争。因此，如果能更主动、更精通地利用 AI 工具，这本身就能成为一种新的优势，为成长中的程序员开辟一条不同的进阶路径。

所以，未来的程序员角色将更多地转向运用 AI 工具去解决更复杂、更具体的问题，例如探索新算法或开发新型智能体。

根据黄超目前的观察，生成式编程已经非常普及。一个粗略的估计是，我们周围超过 90% 的代码可能都是由 AI 生成的。相应地，行业出现了一个新定位：人人都在某种程度上成为了大模型的善后工程师。

这意味着，从 0 分到 80 分的基础代码生成工作已经主要由 AI 承担，但开发者需要投入大量精力将这 80 分的代码调整和优化到 100 分，以满足具体的业务需求或完成场景落地。实际上，将 AI 生成的代码从可用状态打磨到完美，所需的心力和成本，并不一定比从零开始编写更低。

所以，AI 编程的下一阶段发展，将不再局限于代码生成本身。未来的重点会转向让 AI 更深入地参与乃至自动化整个后续流程，包括代码调试、部署、测试等一系列工程化环节，使解决方案更加完备和可靠。这预计将成为 2026 年业界共同发力突破的关键方向。

技术成熟度呈现显著的多维度分化

浙江大学副教授胡星从任务维度、语言维度和领域维度，向 DeepTech 分析了生成式编程的技术成熟度。

她认为：

任务维度上，局部代码生成比如单函数实现已经趋于相对成熟；系统级代码生成比如跨模块架构设计和复杂业务逻辑实现仍然处于早期探索阶段。特别是模型在处理需要深度领域知识、长程依赖推理、以及多文件协同的任务时，仍表现出明显的能力不足。

在语言维度，主流语言比如 Python、Javascript、Java 的生成质量显著优于小众语言比如 Rust、Haskell、COBOL。这种马太效应源于训练语料的分布不均，例如 The Stack 代码数据集 [4] 上 Java 代码量是 Rust 的数十倍，导致模型对后者的理解深度和生成可靠性存在明显差距。

在领域维度上，通用代码生成能力已相对成熟，但垂直领域呈现差异化格局。在嵌入式系统领域，模型对硬件约束、实时性要求、资源受限环境的理解不足；科学计算领域涉及复杂数值算法、并行优化、领域特定语言，需要领域知识支撑。这催生了领域专用模型的加速崛起。

胡星也认为，生成式编程不会取代工程师，而是会重塑编程工作的内涵。开发者的核心职责将从手工编写代码，逐步转向需求定义、结果审查以及系统架构集成等工程活动，而这一转变对软件工程教育与人才培养体系亦将产生深远影响。

生成式编程是必须掌握的新一代生产力工具

“我们一旦有什么工具，就应该教学生去使用这个工具。”美国西北大学助理教授李曼玲表示。在她的课堂上，生成式编程是应该被掌握的新一代生产力工具。她将 AI 深度融入计算机科学教学，在编程任务中她鼓励学生使用 AI，但是要求学生详细记录遇到的坑以及调整提示词的过程。这种设计直指当前 AI 编程的核心局限：在长程编程与调试任务中，智能体有时会反复沿用同一种错误修复模式，在同一类报错上打转，难以稳定地跳出循环。所以，她的目标是培养学生成为 AI 的管理者而非替代者。

李曼玲也非常关注 AI 推理能力的本质来源。她指出，如果用人类标注的推理链进行监督训练，模型可能更容易学到“如何生成看起来合理的推理文本”，而不一定对应可迁移的推理机制。因此，这更像是在对推理表达形式做对齐，而非对推理能力本身给出充分保证。

她认为，在难以获得高质量专家轨迹或细粒度推理标注的场景下，强化学习等方法的价值在于让模型在反馈信号下自行探索可行的决策与推理路径，这可能是推动生成式编程能力进一步提升的一条重要途径。也因此，在教学中她更强调过程记录与反思：让学生看见并分析模型是如何尝试、如何偏离、以及何时陷入循环，从而学会更有效地诊断与引导，而不只追求一次性的结果正确。

针对人们担忧的幻觉问题，李曼玲指出在代码生成等需要确定性的任务中，目前已能通过检索增强等技术大幅减少幻觉。但是，真正的难点在于创造性与可靠性存在的内在冲突。

要让 AI 跳出固有错误和进行创造性探索，就需要 AI 在一定程度上通过偏离给定输入进行想象。这时再来要求 AI 变得严格可靠，则有可能扼杀这种创造性。她认为，未来的解决方案可能是为 AI 设计控制面板，让开发者能够根据不同场景，在严格遵循与创造发散这两个模式之间进行切换。

对于生成式编程的终极形态，李曼玲认为也许未必是催生简单的提示词工程师这一工种，而是能够让多个 AI 智能体可以像人类团队一样自主协调、共享记忆与经验。

她指出，千千万万个你我都在使用 AI 解决问题，但有时我们让 AI 解决的问题是相似的，而目前的 AI 在解决类似问题时是缺乏协同的。所以，未来的智能体应该能够做到自动地总结模式和复用模块，从而形成可进化的工具库，并与其他智能体进行沟通。

这就好比是一个可以自主进化的博士生团队，能够承担从问题定义到解决问题的长周期任务。她甚至在采访中提出了自适应记忆调控的研究方向，即让 AI 能够像人类一样，针对远期记忆进行概括，针对近期记忆保持细节，借此实现更加高效的长期任务规划。

这些技术洞见最终回归到她的教学使命和科研使命。当 AI 可以处理大量细节时，人类的核心优势将更加集中于提出问题、定义框架和价值判断。所以，李曼玲的职分不再侧重于传授可被 AI 实现自动化替代的知识，而是通过让学生与 AI 深度协作，去锤炼那些更加本质的能力比如系统抽象、批判性评估和跨领域整合等。

参考资料：

1.https://www.jfdaily.com/wx/detail.do?id=1039840

2.https://github.com/customer-stories/duolingo

3.https://tech.cnr.cn/gstj/20250522/t20250522_527180703.shtml

http://jburket.com/

4.Lozhkov, Anton, et al. "Starcoder 2 and the stack v2: The next generation." arXiv preprint arXiv:2402.19173 (2024).

运营/排版：何晨龙