江苏
一篇来自 anti-work创始人兼 CEO Sahil Lavingia 的帖子在科技圈引发热议。他宣布公司将不再招聘初级甚至中级软件工程师，这一举动直接指向了人工智能（AI）在软件开发领域日益增强的能力，以及对传统工程师角色的潜在冲击
Lavingia 在帖子中详细列出了 anti-work 旗下各个产品的代码库规模，并以 “tokens”（tokens，可以理解为代码的组成单元） 为单位进行了量化：
•Gumroad:200 万 tokens
•Flexile:80 万 tokens
•Helper:50 万 tokens
•Iffy:20 万 tokens
•Shortest:10 万 tokens
他指出，目前最先进的 AI 模型，如 Claude 3.5 Sonnet 和 o3-mini，已经拥有20 万 tokens 的上下文窗口。这意味着这些 AI完全能够理解和编写 Iffy 和 Shortest 这两个项目的全部代码，只要提示得当。
更进一步，Lavingia 预测，AI 将很快能够编写 Helper、Flexile 甚至 Gumroad 的所有代码，他估计这个时间点会在2026 年底。
基于 AI 技术的飞速发展，anti-work 也随之调整了新的开发流程：
1.头脑风暴与研究：团队成员坐在一起讨论需要构建什么，并利用 Deep Research 等工具进行深入研究。
2.AI 记录与生成需求文档：利用 AI 记录所有讨论内容，并将其转化为详细的需求规格说明书 (spec)。
3.人工完善需求文档：团队成员清理并完善 AI 生成的需求文档，添加设计要求和其他细节。
4.Devin 编码实现：由 AI 编码工具 Devin 负责将需求文档转化为实际代码。
5.质量保证、合并与部署：进行质量保证 (QA)，合并代码，并（自动）部署到生产环境。
为了支撑这一流程，Lavingia 还分享了他们如何量化代码库规模的方法：使用repomix工具计算代码库大小，并将整个代码库合并成单个文件。然后，将这个文件粘贴到 Gemini (一个拥有 200 万 tokens 上下文窗口的 AI 模型) 中进行总结。最后，将 Gemini 的总结结果粘贴回代码库作为文档，供 Devin 在编写新代码时参考
他还分享了一个关于产品经理 (PM) 角色的视频链接，并表示如果大家感兴趣，他还会制作一个关于 “与 Devin 一起进行工程开发” 的视频
https://www.youtube.com/watch?v=EBosnqXWxYI
随着 AI 技术的不断成熟，传统的编程工作可能会逐渐被自动化取代，而那些拥有创新思维、能够提出优秀想法并善于利用 AI 工具的人，将会在未来的软件开发领域占据主导地位。这或许是一个令人兴奋但也充满挑战的时代，值得我们深入思考和积极应对
“未来属于那些能够提出想法并将其实现的人”
关于anti-work
anti-work 公司是一家专注于开发自动化软件的公司，他们的目标是帮助企业自动化那些重复性、枯燥乏味的工作，提高效率。他们的产品线涵盖了团队管理、电商平台 (Gumroad)、产品质量控制 (可能) 以及 AI 驱动的 QA 测试等领域
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