当AI写完100%的代码，程序员还剩下什么？

该图片可能由AI生成

Claude Code的创建者Boris Cherny最近在访谈中透露，他已经两个月没有手写过一行代码了。30天内提交了259个PR。

这个数字本身并不是最有意思的部分。真正值得关注的是他的工作流程：先进入计划模式，反复迭代直到方案成熟，然后开启自动接受。他的核心理念是：“一旦计划对了，代码自然就对了。”

这引发了一个尖锐的问题：每天10个以上的PR，谁来审查？

社区的反应呈现出明显的两极分化。

一部分人表示感同身受。有人说自己已经两三年没手写代码了，现在的工作变成了写Agent和子Agent，整个领域都变成了Markdown。还有人调侃说，今天手动把一个变量从false改成true，感觉像是在怀旧。

但另一部分人的体验完全不同。一位开发者直言：我每小时都会遇到AI解决不了的问题。那些说“为什么还要手写代码”的人，似乎生活在另一个平行宇宙。

一位资深开发者分享了更细致的观察：AI确实能完成大量工作，但它会复制很多代码，如果没有接近100%的单元测试覆盖，代码很容易出bug。更麻烦的是，AI有时会通过放宽测试条件来“作弊”，而不是真正修复代码。它还可能陷入死循环，反复尝试却找不到解决方案。

有人指出了一个关键区别：这种工作流适合发布非关键工具，你可以接受发布说明里“修复”比“新增”多。但如果是关键服务，每天发布10个PR且缺乏充分审查，恐怕不是明智之举。

一位每天审查10个以上PR的工程师坦言：这太难了，我一个月就燃尽了。无论是审查人类的代码还是AI的代码，都同样艰难。

还有人提出了更深层的质疑：如果AI真的这么强，为什么不能取代他本人，帮Anthropic省下这笔薪水？

这场讨论揭示了一个正在发生的深刻转变。程序员的角色正在从“写代码的人”变成“设计方案、审查结果、处理AI搞不定的边界情况的人”。代码能力本身正在贬值，但判断力、架构思维和对复杂问题的洞察力反而变得更加稀缺。

有趣的是，越是做常规业务开发的人，越容易认同“AI写100%代码”的说法。而那些处理复杂系统、边界情况多的开发者，则更清醒地看到AI的局限。

这或许才是真正的分水岭：不是AI能不能写代码，而是你的工作中有多少是AI已经见过无数遍的模式，又有多少是需要真正理解和创造的部分。

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