定焦One（dingjiaoone）原创
作者 | 王璐
编辑 | 魏佳
在过去两年中，像ChatGPT和Midjourney这样的AI工具快速崛起，使得文案工作者、插画师等职业感到不安，现在程序员们也开始感受到被AI取代的压力。
最近，美国AI初创企业Anthropic发布了全新升级的大型模型Claude4系列，令全球程序员倍感紧迫。这一系列包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，其突出特点在于卓越的编程时长与理解能力，尤其是Claude Opus 4能够连续编写代码7小时，被誉为“全球首款无需人工修改即可生成高质量代码”的大型模型。
根据最新数据，AI编程工具的使用热度正在不断上升。数据公司Xsignal奇异因子发布的统计数据显示，AI编程工具在30多个应用场景中排名第三，超越了AI搜索引擎和图像生成等热门工具。从2024年6月到2025年4月，这种工具在社交媒体上的讨论度也增长了45%。
与此同时，科技巨头们的动向也传递出微妙的信息。微软最近宣布将在全球范围裁员6000人，涉及工程和研发等关键岗位，这一事件成为AI冲击的一个标志。
无论是AI编程工具的持续升级、用户使用数据的迅速增长，还是科技公司的频繁调整，都在不断加剧程序员们的焦虑。
那么，AI编程工具究竟发展到了什么阶段？它真的能够完全取代程序员吗？这一悬而未决的问题正在程序员中间蔓延。
谁是全球最强的AI程序员？
AI编程领域正迎来“百模大战”。
除了之前提到的Claude4，目前市场上的AI编程工具已经呈现出百花齐放的局面，无论是大型企业还是创业团队，都不愿意错过这一机会。
「定焦One」根据Xsignal奇异因子提供的期末声量值（即在互联网上被提及的次数，反映社交媒体讨论热度）以及从业者的反馈，整理出当前最受欢迎的十大AI编程工具，尽管这些数据不能完全代表实际使用体验，但可以作为参考。
需要特别强调的是，Kimi-AI编程助手虽然声量值很高，但实际上它并非独立产品，而是Kimi应用中的一个模块。统计数据反映的是Kimi整体的声量值，实际讨论度要远低于这个数字。
在国内，热度较高的AI编程工具主要由大厂主导，如阿里的通义灵码、百度的文心快码以及字节的Trae。
这些工具的共同特点是，在使用门槛（将自然语言转换为代码）和智能化（能够自动补全和检测代码）等方面表现突出。
在国际市场上，既有巨头公司也有创业团队推出了优秀的产品。
微软推出的GitHub Copilot支持多种编程语言，并能与GitHub的代码库无缝对接；而由创业团队Anysphere开发的Cursor迅速崛起，具备“补全”代码、生成、修复与理解代码等多种功能，已成为AI编程工具中的明星。
从用户活跃度（MAU）的角度来看，3月份Cursor已稳居全球前列，国内的Trae、通义灵码与文心快码也位列第一梯队。虽然GitHub Copilot未公开MAU数据，但从从业者的反馈来看，其同样处于行业领先地位。
AI软件工程师覃相表示，无论是在国内还是国外，AI编程工具在降低门槛、提升生产力、促进创新和优化复杂系统等方面，都为开发者提供了便利。
AI编程工具的发展大致可以分为三个阶段：从代码补全到半自动编程，再到全自动编程。目前市场上大多数AI编程工具，如Cursor和MarsCode，属于半自动编程工具，开发者会对生成的代码进行检查和调整，这样既保留了人类的主导权又显著提升了效率，而全自动编程则主要面向新手用户。
那么，如何评估一个AI编程工具的实力呢？根据从业者的使用体验，可以从技术和功能两个维度进行评估。
从技术层面来看，AI编程工具依赖于其背后的大型模型能力。资深程序员陆通指出，AI编程的底层技术原理是大语言模型加上针对代码的特定训练优化，国内适用于AI编程的大型模型包括DeepSeek和Qwen系列，而国际上则有Claude、Gemini和GPT4。目前，Claude系列因其出色的代码理解和长文本处理能力被认为是最适合AI编程的模型。
从功能层面来看，还要关注其处理复杂开发流程的能力，包括是否能理解多个代码文件、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和操作系统命令。处理流程越多且越流畅，说明该AI编程工具的水平越高。Cursor就是一个很好的例子，它能够自主完成从需求到功能开发的整个过程，受到许多开发者的青睐。
AI编程工具的不断发展，令程序员们既兴奋于效率提升带来的好处，也对被取代的风险感到焦虑。接下来一个重要的问题是：哪种类型的程序员最有可能被取代？
AI编程，替代初级程序员并非虚构
如果将AI编程工具的表现与程序员进行比较，目前大多数工具的水平已经达到或超过初级程序员，部分产品甚至具备中级程序员的能力。
从业者向「定焦One」介绍，程序员的岗位分工大致可以分为前端、后端、全栈、嵌入等多个方向，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及掌握技术原理的数量。
初级程序员一般负责开发简单的功能，如系统的基本增删改查，其他能力要求较低；中级程序员则需掌握大部分代码技术原理，负责一些相对简单的功能开发，比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、框架搭建和核心算法设计，并承担关键模块的开发，需要对各种代码技术原理有深入了解，同时具备在大型项目中的经验与团队沟通能力。
如今，许多AI编程工具不仅限于生成代码，还能够处理前期思路框架整理、中间代码生成以及后期界面优化等全流程，在能力上已经超越了初级程序员。陆通提到，许多不懂代码的产品经理通过AI编程工具成为了独立开发者，还有一些高级程序员利用AI编程工具来替代人工，成为他们的得力助手。
以开发一款心理测试应用为例。
虽然应用类产品相对小型，但开发难度并不低，心理测试应用不仅需要保证测试类型的多样性，还要考虑用户隐私保护和数据安全，这就涉及到前端、后端开发，以及数据库管理、API接口等多个功能的配合，而AI编程工具几乎可以介入整个流程，具体步骤包括：
第一步：让AI推荐受欢迎的心理测试应用，如MBTI心理测试、性格色彩测试和职业匹配测试；
第二步：生成心理测试应用所需的具体功能，比如登录、注册、展示心理测试题、答题和分享功能；
第三步：根据确定的功能，利用AI绘制界面草图；
第四步：让AI生成界面草图和功能所需的代码，需要注意的是，许多AI编程工具还支持选择特定的技术框架；
第五步：运行所得代码，利用AI进行功能和界面的调整优化，直到达到预期效果。
显而易见，从产品构想到功能实现，只要使用者能够逻辑清晰地描述需求，AI编程工具就能够完成，极大降低了开发门槛。
不止一位程序员表示，AI编程工具的能力日益强大，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，他基本上通过提示词与AI进行互动，而不再逐行敲代码。
覃相补充道：“Cursor在跨文件开发的效率上明显优于其他工具；通义灵码在中文优化及私有化部署能力方面表现突出；而Claude 4则能够处理复杂任务，适合全栈开发。”
陆通表示，使用AI编程工具开发应用大约能节省近一半的人力成本和时间，还有程序员称若能熟练使用AI编程工具，工作效率能提升30%-40%。
编程世界的变革与新定义
AI编程语言的技术进步与大模型的完美契合，使得效率的提升成为可能。陆通指出，代码的关键词较少，加上编程语言的规范性，使得其与AI高度匹配。以Cursor为例，这款工具不仅能够创建复杂的代码，还能在调试时自行修复错误，并支持修改全局或局部代码。陆通认为，Cursor的能力在某种程度上已经超越了中级程序员的水平。
然而，AI编程能力的迅猛发展是否意味着程序员的岗位必将消失？企业又将如何应对这一挑战？
一个严峻的事实是，AI编程工具的快速演变，已经开始动摇程序员就业的稳定性。
今年5月，一则震惊行业的消息传播开来：5月13日，微软宣布将在全球范围内裁员6000人，其中程序员成为受影响最严重的群体。有媒体报道，微软华盛顿州被裁的2000名员工中，约41%从事软件工程类工作，其中不乏TypeScript编译器核心开发者Ron Buckton等资深人士。
尽管微软并未直接将裁员归因于AI的替代，但其在AI编程方面的投资显然传达了某种信号。CEO纳德拉曾透露，超过30%的代码已由AI生成，CTO斯科特也预测，到2030年，这一比例将攀升至95%以上。AI代码的应用不仅限于微软，竞争对手谷歌也提到，超过25%的新代码是通过AI生成的。
虽然国内尚未广泛传出程序员被取代的消息，但从业者们已经感受到潜在危机。陆通坦言，AI编程工具的发展速度超出了他的预期。
他回忆道：“在2023年，我认为AI只是辅助编程的工具，如通义灵码和Cursor等，仅能生成部分代码。然而到了2024年底，Cursor的agent模式和通义灵码的‘AI程序员’功能相继上线，已经具备自主生成多个代码文件、自动读取项目文件并运行代码的能力。”
他相信，AI编程工具在功能的全面性及工作效率上，已经接近全栈开发高级程序员的水平。
尽管如此，许多程序员依旧认为，当前AI更像是高效的助手，而非完全替代人类的工具。要想彻底取代程序员，AI必须克服至少三个难关。
首先，AI在理解复杂需求方面的能力仍显不足。
虽然AI编写代码的速度非常快，但其理解能力亟需提升。陆通提到，在使用AI编程工具修改前端代码时，他需要多次调整提示词才能获得理想结果，这也是所有AI工具普遍存在的问题——对提示词要求极高。一旦输入的逻辑稍有不清，结果就可能偏离预期。
其次，AI无法替代全面的产品开发思维及团队协作能力。
在软件开发过程中，编写代码只是其中的一部分，还需要进行产品需求调研和创新设计等环节，这些都是高级程序员所必需的技能，目前的AI编程工具尚无法实现。
覃相认为，尽管AI编程工具已从“基础补全”功能升级为“半自动化协作”，像Claude 4和Cursor等领先工具仍在不断向“全自动编程”迈进，但人在架构设计与业务理解中的核心地位依然无法被替代。
陆通指出，若没有极其复杂的业务流程，例如针对C端工具或SaaS类应用，流程明晰且结构规范，AI能够承担大部分工作。然而，一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI的表现就不再那么灵活。一方面，它难以像人类那样全面了解一家公司的背景，另一方面也可能出现过度分析、错误修改，甚至频繁重构代码的情况，从而影响项目的稳定性。
最后，AI编程的容错率极低。
尽管AI生成的文字与图片若出现语法或画面错误，用户可能会勉强接受，但代码一旦出错，轻则导致功能失效，重则引发安全事故。虽然AI编程工具已实现生成过程的自动化监控，但仍存在“生成的代码虽然完整，但未考虑与操作系统或浏览器的兼容性”等问题。一位程序员提到，AI生成的代码“外表上看似正确”，但并不代表“运行时也能正常”。此外，若AI生成的代码存在安全漏洞，责任归属问题也难以明确，这仍是技术应用中待解决的重要合规问题。
因此，若想让AI真正取代程序员，面临的将不仅是技术上的挑战，更是理解力、创造力与责任感的多重考验。
AI编程不会在一夜之间使程序员失业，但它正在重新塑造这一职业的核心价值。未来的程序员，或许将不再是单纯的“敲代码”者，而是既懂得AI技术又熟悉业务的复合型人才，承担更高层次的职责。
*题图来源于Unsplash。
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