文 | 定焦 One（dingjiaoone）配资杠杆炒股，作者 | 王璐，编辑 | 魏佳
AI 替代人类的风，正在加速吹向程序员群体。
近两年，ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的出现，让文案编辑、插画师等职业群体瑟瑟发抖，此刻，程序员也陷入了被 AI 取代的焦虑之中。
尤其是最近，美国 AI 独角兽公司 Anthropic 发布新升级的大模型 Claude4 系列，再次让全球的程序员感受到压力。该系列包含 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4，最大特点是编程时长和理解能力突出，尤其是 Claude Opus 4 能持续编写代码 7 小时，被称为"全球首款不用手动修改"便能生成高质量代码的大模型。
从数据来看，AI 编程工具的热度正持续攀升。数据公司 Xsignal 奇异因子最新统计的" AI 工具月人均单日使用时长季度增长率榜"显示，AI 编程（AI 研发工具）在 30 多个 AI 应用场景中，超过 AI 搜索引擎、AI 图像生成等热门应用，排到了第三。从 2024 年 6 月至 2025 年 4 月，这一 AI 工具的社交媒体讨论度也增长了 45%。
与此同时，大型科技企业的举动也释放出微妙信号。微软不久前宣布将在全球范围裁员 6000 人，涉及工程和研发等核心技术岗位，成为 AI 冲击下的一大标志性事件。
无论是 AI 编程工具能力的持续迭代、用户使用数据的快速增长，还是大型科技公司的密集调整，都在不断加剧着程序员们的担忧。
AI 编程工具到底发展到了哪一步？它真的能完全取代程序员吗？一个悬而未决的时代拷问，正在程序员群体中蔓延。
谁是全球最强 AI 程序员？
AI 编程赛道正在迎来"百模大战"。
除了前文提到的 Claude4，如今市面上活跃的 AI 编程工具已是"百花齐放"，无论是大公司还是创业团队，都不愿意放弃这一赛道。
「定焦 One」依据 Xsignal 奇异因子提供的期末声量值（即在互联网被提及的次数，可以反映社交媒体讨论热度）数据和从业者感知，整理出当前国内外热度较高的十大 AI 编程工具，虽不能完全代表实际使用体验，但可作为一定参考。
需要特别指出的是，其中 Kimi-AI 编程助手的期末声量值虽然很高，但它并非独立产品，而是集成在 Kimi 应用里的一个模块。统计数据显示的是 Kimi 整体的期末声量值，实际讨论度要远低于这一数字。
国内热度比较高的 AI 编程工具基本由大厂主导，如阿里的通义灵码、百度的文心快码以及字节的 Trae。
它们的共性是，在使用门槛（将自然语音转为代码）、智能化（可自动补齐、检测代码）等某一方面或几方面比较突出。
国外则是巨头公司和创业团队都有不错的产品出现。
一边是微软推出的 GitHub Copilot，不仅支持多种编程语言，还能与 GitHub 的代码库无缝集成。另一边，由创业团队 Anysphere 打造的 Cursor 迅速崛起，不仅能"补全"代码，还有生成、修复、理解代码等功能，已经成为 AI 编程工具中的明星产品。
从另一个维度——用户活跃度（MAU）来看，3 月 Cursor 已稳居全球前列，国内的 Trae、通义灵码、文心快码，也跻身第一梯队。GitHub Copilot 未披露 MAU，但根据从业者感知度来说，其同样处于行业前列。
AI 软件工程师覃相表示，无论国内还是国外，AI 编程工具在降低门槛、提高生产力、促进创新、优化复杂系统等方面都为开发者提供了便利。
AI 编程工具的发展路径大概分成三个阶段：从代码补全，到半自动编程，再到全自动编程。目前市面上大多数 AI 编程工具是以 Cursor、MarsCode 为代表的半自动编程工具，开发者会对生成的代码进行检查和调整，好处是保留人类主导权的同时显著提升效率，而全自动编程主要为小白用户服务。
那么，如何判断一个 AI 编程工具能力的强弱？综合从业者的使用感受，可以从技术和功能两大维度衡量。
一方面，AI 编程工具的技术依赖于背后的大模型能力。资深程序员陆通表示，AI 编程的底层技术原理是大语言模型 + 代码特定的训练优化，国内比较适配 AI 编程的大模型有 DeepSeek 和 Qwen 系列，国外为 Claude、Gemini、GPT4，目前 Claude 系列模型因其代码理解与长文本处理能力被认为最适配 AI 编程。
另一方面，还要看处理复杂开发流程的能力，比如能否理解多个代码文件、修复 bug、生成前端界面、根据 UI 图片识别生成代码，以及能否自主调用工具、操作系统命令等方面的能力。能自动处理的流程越多、越流畅，说明该 AI 编程工具水平越强。Cursor 便是一个例子，它能自主完成从需求到功能开发的整个流程，被不少开发者当作助理。
AI 编程工具的不断进步，让程序员们既兴奋于提效带来的红利，也焦虑于可能会被替代的风险。接下来的问题是：什么类型的程序员会最先被替代？
AI 编程，取代初级程序员不是传说
如果把 AI 编程工具的表现类比程序员，目前大多数已达到甚至超过初级程序员的水平，甚至部分产品具备中级程序员的能力。
从业者向「定焦 One」介绍，从岗位分工来看，程序员大致可分为前端、后端、全栈、嵌入等不同方向，其中每类又细分为初、中、高级，主要区别在于参与开发产品环节的深浅与掌握技术原理的数量。
初级程序员通常只负责开发简单功能，如系统的增删改查类内容，其他能力不做过多要求；中级程序员需要掌握大部分代码技术原理，负责相对简单的功能开发，如接口和数据库设计；高级程序员负责整个系统的技术选型、框架搭建、核心算法设计，并承担核心模块的功能开发，需要对各种代码技术原理非常了解，同时具备大型项目经验与团队沟通协调能力。
当前，很多 AI 编程工具不仅限于生成代码，还可做到前期思路框架整理、中间代码生成、后期优化界面的全流程，在能力范围上已经超越了初级程序员。陆通表示，很多不懂代码的产品经理通过 AI 编程工具成了独立开发者，还有部分高级程序员用 AI 编程取代人工，成为自己的左右手。
他以开发一款心理测试应用为例。
应用类产品虽然体量小，但开发难度不低，心理测试应用不仅要保证心理测试类型的多样性，还要考虑用户隐私保护和数据安全，这便涉及前、后端开发，数据库管理、API 接口等功能，需要初、中、高级程序员在不同环节进行配合，而 AI 编程工具几乎都能介入，流程包括：
第一步：让 AI 推荐比较受欢迎的心理测试应用，比如 MBTI 心理测试、性格色彩测试、职业匹配测试；
第二步：生成心理测试应用所需的具体功能，如登陆、注册、心理测试题展示、答题、分享；
第三步：根据确定好的功能，借助 AI 绘制它们的界面草图；
第四步：让 AI 生成界面草图和功能背后所需的代码，需要指出的是，很多 AI 编程工具还支持选定特定技术框架；
第五步：运行所得代码，利用 AI 调整优化功能和界面，直到达到要求为止。
不难发现，从产品构想到功能实现，只要使用者能有逻辑地描述自己的需求，全程使用自然语言，AI 编程工具就能实现，大幅降低了开发门槛。
不止一位程序员表示，AI 编程的能力越来越强，他们每天都会使用这类工具。陆通最常使用的是 Cursor 和通义灵码，他基本都通过提示词与 AI 交互进行编程，自己不一行行敲代码。
覃相补充，" Cursor 在跨文件开发效率上优势明显；通义灵码的中文优化与私有化部署能力突出；Claude 4 能处理复杂任务，适合全栈开发。"
陆通介绍，用 AI 编程工具开发应用，大概能节省近一半的人力成本和时间。还有程序员表示，如果在日常工作中熟练使用 AI 编程工具，工作效率能提升 30%-40%。
效率提升的背后源于 AI 编程语言在技术上与大模型高度适配。陆通介绍，代码关键词少、编程语言的规范性和 AI 非常搭。以 Cursor 为例，既能生成复杂代码，也能在调试过程中自主解决代码错误，还支持对全局或部分代码进行修改，陆通觉得其能力甚至超过了中级程序员。
不过，在 AI 编程能力快速进化的当下，是否就意味着所有程序员都将被取代？程序员背后的企业，又会做出怎样的选择？
真正的编程能力正在重新被定义
一个残酷的现实是，AI 编程工具的快速进化，已经开始影响程序员群体的就业稳定性。
今年 5 月，一则消息引发行业震动：5 月 13 日，微软宣布在全球进行一场牵涉 6000 名员工的大裁员，众多岗位中，程序员首当其冲。有媒体报道，微软华盛顿州被裁的 2000 人中有 41% 左右与软件工程类岗位相关，其中不乏像 TypeScript 编译器核心开发者 Ron Buckton 这样的资深工程师。
虽然微软并未将裁员直接归因于 AI 取代人力，但它对 AI 编程的投入是一种信号。CEO 纳德拉曾透露，公司已有超 30% 的代码由 AI 生成，CTO 斯科特也曾预测，到 2030 年，这一比例将超过 95%。AI 代码不仅渗透到了微软一家，其竞争对手谷歌也曾透露，超 25% 的新代码由 AI 生成。
虽然国内还没有大规模传出程序员被替代的消息，但从业者已经感受到了危机。陆通表示，AI 编程工具的发展速度超过了他的想象。
他回忆，" 2023 年时，我觉得 AI 只是辅助编程类工具，通义灵码和 Cursor 等 AI 编程工具仅能生成部分代码。到了 2024 年底，Cursor 的 agent 模式及通义灵码的‘ AI 程序员’功能上线后，已经能实现自主多代码文件生成、自动读取项目文件、自动启动及运行代码等功能。"
他认为，AI 编程工具在功能的全面性和工作效率上，已经追赶全栈开发高级程序员。
即便如此，多位程序员仍认为，AI 目前更像是一位高效的助手，而不是程序员的完全替代者。想要完全取代这一职业，AI 编程至少还有三关要过。
首先，理解力不足，难以精准"领会"复杂需求。
AI 写代码速度很快，但理解力还有待加强。陆通提到，他用 AI 编程工具修改前端代码时，需要多次调整提示词才能得到满意效果，这也是所有 AI 工具的通病——对提示词要求较高。一旦输入逻辑稍有歧义，结果就会跑偏。
其次，无法替代完整的产品开发思维与团队协作。
在软件研发中，写代码只其中一环，还涉及产品需求调研、产品工具的创新设计等环节，这也是高级程序员所必备的能力，目前 AI 编程工具无法做到。
覃相认为，虽然 AI 编程工具已从"基础补全"功能迈向"半自动化协作"的进阶功能，Claude 4、Cursor 这些头部工具还在不断朝着"全自动编程"升级，但人在架构设计与业务理解上的核心作用仍不可替代。
陆通表示，如果没有非常复杂的业务流程，例如，开发的产品为 C 端工具或 SaaS 类应用，流程清晰、结构标准，AI 可以胜任大部分工作。但一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI 便没有那么灵了，一方面它很难像人一样去了解一家公司，另一方面也会出现过度分析、乱改，甚至频繁重构代码的现象，反而影响项目稳定性。
最后，AI 编程的容错率极低。
AI 生成文字、图片如果出现语法、画面错误等问题，用户可能可以勉强接受，可代码一旦出错，轻则功能失效，重则导致安全事故。虽然 AI 编程工具已经能实现生成过程自动化监控，但也还存在"生成的代码看似完整，但没有考虑与操作系统或浏览器的兼容性"等问题。一位程序员表示，有时候，AI 代码"看起来对"，不代表"运行就对"。此外，AI 生成的代码如果存在安全漏洞，责任归属问题难以明确界定。这仍是技术落地中一个悬而未决的合规问题。
因此，要让 AI 真正取代程序员，面临的不仅是技术挑战，更是理解力、创造力和责任心的多重门槛。
AI 编程不会让程序员一夜间失业，但它正在重塑这个职业的核心价值。未来的程序员，或许不再是机械地"敲代码"配资杠杆炒股，而是既懂 AI 也懂业务的角色，承担起更高维度的能力。
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