摘要：“78%的UI草图能直接跑起来，Rust和Kotlin也顺手拈来，Stack Overflow上它投票第一。

“78%的UI草图能直接跑起来，Rust和Kotlin也顺手拈来，Stack Overflow上它投票第一。

”

刷到这条TechCrunch推送，第一反应不是惊喜，是后背发凉：写前端那哥们，今天还在改像素，明天会不会直接失业？

别急着哀嚎，先拆几组刚出炉的数字。

中国移动把5G核心网配置扔给它，人工错误率从1.3%掉到0.5%，一年省下的通宵排障费够给全员发十四薪。

比亚迪更狠，车载插件把原来三周的开发周期压成七天，工程师省出来的时间没摸鱼，被老板拉去卷下一款新车。

一句话：省的不是代码，是活人。

可真正刺痛人的，是教育部最新通知——AI编程成了大学必修课，教材案例直接拿通义灵码开刀。

还在纠结“要不要学Rust”的，一抬头发现00后已经用自然语言写中断函数，考试题是“让模型帮你找内存泄漏”。

毕业门槛被悄悄抬高：不会调大模型，等于不会用搜索引擎。

有人欢喜有人失眠。

上周陪朋友面某券商架构岗，HR原话：

“能看懂AI生成的风控脚本，比会手写量化模型更值钱。

”

朋友回来连夜把Leetcode刷题记录改成“提示词调优笔记”，边写边骂：

“十年算法白学了？

”骂完继续敲，毕竟房贷不跟情怀讲道理。

最魔幻的是版权分成。

阿里新上线的“代码DNA”溯源，谁喂的语料、谁拿了收益，链上记得清清楚楚。

意味着以后push一行AI生成的校验函数，真可能收到分润——

程序员第一次体验到“睡后收入”，居然来自自己养大的模型。

副作用也立竿见影：开源社区里开始流行“注水”提交，疯狂上传祖传脚本，就等着模型抄作业时分一杯羹。

场面一度像早年的P2P种子大战，热闹又荒诞。

热闹背后，冷数据不容忽视。

Gartner把2026年AI代码占比从30%提到45%，只隔了十八个月。

翻译成人话：两年后，产品经理一句“我要抖音同款特效”，模型直接吐出可上架的包，留给人类的是测试、背锅和签字。

那些还在争论“低代码是不是伪需求”的，船已经开到深海。

当然，也别急着唱衰。

传统ERP照样能把AI逼疯——老系统接口像上世纪的城墙砖，撬一块塌一片，模型生成的代码再漂亮，也得有人钻机房换网线。

现场老师傅叼着烟，指着屏幕笑：

“你让它生成COBOL试试？

”

一句话，把45%的宏愿打回人间。

接下来半年，盯紧两条线就行。

一条在工厂：Qwen3-Coder刚发布的PLC设备代码生成器，号称对接九成主流工控机。

要是真能搞定产线那堆德文说明书，制造业的“数字孪生”就不再是PPT概念，而是“今晚换型号，明早出良品”。

另一条在监管：欧盟给完GDPR认证，美国却开始张罗AI代码沙盒，进 sandbox 要脱层皮。

出口项目一旦卡审批，国内再香也只是一座孤岛。

做外贸SaaS的朋友已经提前布局双语注释，怕哪天海关查“代码血统”。

写到这里，屏幕右下角弹出提示：

“检测到重复函数，是否让模型重构？

”

犹豫三秒，点了拒绝。

不是不信任，只是想亲手留点“人味”——

万一哪天老板问“这行逻辑谁写的”，至少能拍着胸口认下，而不是甩锅给一串哈希值。

键盘声继续，咖啡凉了。

下一个commit消息填什么？

“feat: 让AI替我写AI”——

听起来像玩笑，却是此刻最真实的脚注。

来源：郑哥出行