原文：towardsdatascience.com/ai-wont-steal-your-coding-job-but-it-will-change-it-5b26c117aa77

人工智能

头条上大肆宣扬：“AI 正在抢夺你的编程工作！”随着像德文 AI 这样的工具的新闻传播，空气中充满了恐慌——德文 AI 是一种能够独立构建整个软件应用的 AI。

这就是终点了吗？这是机器最终超越人类开发者，使我们的辛苦技能变得过时的时刻吗？

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图片由Ben White在Unsplash提供

揭秘：不是的。

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虽然像德文这样的 AI 助手无疑具有颠覆性，但它们更有可能成为强大的合作伙伴，为开发者提供提升自己的机会，而不是被落下。

让我来解释。

我自己最初对 AI 在编程中的地位持怀疑态度。那是在我开始尝试代码生成工具和 AI 编程助手，真正意识到它们的潜力之后。

虽然它们不会为你编写所有代码，但它们确实可以简化你的工作流程，为你腾出时间来处理工作中真正复杂、令人满意的部分。

德文及其同类代表了人工智能驱动软件开发的一次重大飞跃。然而，这并不是对软件工程师工作的反乌托邦式机器人接管，这项技术更像是一位高能的副驾驶，从根本上改变开发格局，并要求人类工程师具备新的技能集。

这就是为什么德文不会偷走你的工作，而会改变它：

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软件开发与 AI 的未来（作者思维导图）

人工智能驱动开发者的崛起

传统上，软件开发是一个以人为中心的活动。开发者细致地构建应用程序，一块一块地构建，处理复杂任务，与紧张的截止日期作斗争。

德文通过引入完整项目所有权的概念颠覆了这一模式。它可以分析需求、设计架构、编写代码和管理部署——所有这些都可以在最小的人为干预下完成。

这可能看起来像是开发者的末日，但实际上这是一个改变游戏规则的事情，释放了巨大的潜力。

想象一下，在德文处理常规任务的能力下，项目时间表被压缩了。

开发者从编写样板代码或调试简单错误的忙碌中解放出来。（关于这一点，下面将详细介绍）。

这种新获得的自由使他们能够专注于真正重要的事情：高级战略思维、创新问题解决和确保卓越的应用质量。

想象一下从手工建造汽车过渡到指挥一个高效、自动化的工厂。

开发者成为建筑师，监督整个流程，确保最终产品达到最高标准。

AI 代码侦探：重新定义高级调试

调试是开发者生活中不可避免且常常令人沮丧的一部分。他们花费数小时细致地检查代码行，寻找从简单的打字错误到复杂的逻辑错误的各种错误来源。

AI 工具可以将调试提升到一个全新的水平。它不仅限于发现语法错误；它还可以识别微妙的逻辑问题、安全漏洞和性能瓶颈，即使是经验丰富的工程师也可能忽略。

想象一下有一个不知疲倦的代码侦探与你并肩工作。

例如，Devin 会不断从你的模式和项目中学习，随着时间的推移变得更加有效。它可以指出你甚至没有考虑到的潜在问题，让你能够主动解决这些问题，防止它们成为关键问题。

这并没有减少开发者的角色；它放大了它。随着 AI 处理低级调试，人类开发者可以更广泛地从架构角度关注代码审查。

他们可以利用生成的见解来提高代码质量，确定优化区域，并确保应用程序建立在坚实的基础之上。

跨平台熟练度和旧代码

现代开发领域是一个由多种编程语言、框架和工具组成的复杂生态系统。掌握每一种都需要大量的时间和精力。

AI 有潜力简化这种复杂性。它能够即时学习和适应新技术的能力意味着开发者可以花更少的时间在上下文切换上，并快速掌握每一个细节。

AI 助手成为通用翻译者，使人类开发者能够专注于编码的核心逻辑和问题解决方面，无论底层平台如何。

旧代码库可能对开发团队构成重大负担。Devin 可以快速分析这些过时的系统，可能提出现代化或甚至自动重构的建议。

它减少了开发者对掌握特定、正在消失的技术专长的需求，使他们能够专注于更具战略性的计划。

开发者技能集的演变：协作和沟通是关键

Devin 的到来并没有减少对熟练软件工程师的需求；它要求新的技能集。有效的团队合作和沟通变得至关重要。

开发者必须学会有效地“与”像 Devin 这样的 AI 助手“交流”，提供清晰的指令、提示和期望的结果。这涉及到掌握将复杂问题分解成 AI 可以处理的可消化的片段的艺术。

此外，开发者还需要培养强大的协作技能，与 Devin 一起战略性地分配任务。一些任务，如高级设计决策或复杂问题解决，将始终属于人类领域。

然而，有效地利用 Devin 在代码生成或基本调试等任务上的能力对于最大化生产力和实现最佳结果至关重要。

新一代开发者：AI 架构师

虽然一些现有任务可能会自动化，但编码 AI 助手也创造了全新的角色机会。

考虑“AI 架构师”的出现——这是一个专门指导并训练像 Devin 这样的 AI 系统的开发者。这个角色将需要深厚的 AI 原理、软件开发最佳实践以及翻译能力。

新的开发者技能集

• 有效的提示：与像 Devin 这样的 AI 工具沟通需要开发者改变解决问题的方法。语言的精确性变得至关重要。开发者需要学习如何清晰地阐述需求，将复杂任务分解成可管理的步骤，并为 Devin 生成期望结果提供适当的背景。把它想象成学习流利地说“AI 语言”。

• 混合工作流程：最有效的开发团队将掌握与 Devin 协作。这意味着战略性地分配任务。Devin 在重复性编码、基于明确指令的代码生成和调试简单错误方面表现出色。开发者应保留高级设计决策、复杂逻辑的实现以及需要细微人类判断的任何事情。这种混合模式最大化了人类和 AI 的优势。

• AI 驱动的代码审查：Devin 的分析能力可以增强传统的代码审查。虽然人类开发者应始终保持监督，但 Devin 识别潜在逻辑错误、细微的低效或被忽视的安全漏洞的能力提供了额外的保护层。这就像有一个注重细节的助手在代码上线前不断检查你的工作。

让我们想象一个案例研究

项目：复兴遗留的电子商务应用程序

开发者：Sarah 是一家知名电子商务公司的资深网络开发者。他们维护着一个大型、相对过时的应用程序，建立在较旧的技术栈上。性能问题和糟糕的用户体验对销售产生了负面影响。

挑战：全面翻新整个应用程序是理想的，但时间和预算限制是显著的。Sarah 需要一种方法来简化现代化过程，以关注优先事项。

Devin 登场：

1. 遗留代码分析：Sarah 让 Devin 分析现有的代码库。Devin 识别出低效区域、潜在的安全漏洞和可能适合重构的常见模式。

2. **迁移建议：**德文不仅突出问题，还建议现代化策略。它识别出可以移植到新框架的组件，并为每个潜在变更提供风险-收益分析。

3. **自动化重构：**莎拉选择特定的模块让德文重构为更现代的代码。德文处理繁琐的重写工作，而莎拉则监督整个过程，确保新代码符合期望的标准。

4. **人工智能辅助测试：**德文负责生成针对重构模块和易出问题的区域的测试用例。这增强了莎拉自己的测试套件，增加了对变更的信心。

5. **解决用户体验问题：**虽然德文处理了代码层面的现代化，但莎拉专注于高级设计。她创建了一个新的、直观的用户界面。德文通过生成常规组件的前端代码来协助，使莎拉能够专注于核心交互流程和独特元素。

结果

现代化的应用程序部署所需的时间只是完全手动方法的一小部分。AI 通过自动化繁琐的任务简化了流程，而莎拉则专注于战略改进和质量控制。

结果是在预算和时间限制内，得到了一个性能更优、用户友好的应用程序。

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人类-人工智能软件开发协作（作者制图）

关键要点

• **人工智能作为倍增器：**德文并没有取代莎拉；它增强了她的能力，尤其是在处理耗时的遗留代码问题方面。

• **混合工作流程：**协作是关键。莎拉做出架构决策，专注于用户体验，并指导整个项目。德文在代码级任务、测试支持和生成常规组件方面表现出色。

• 技能提升 莎拉通过了解德文的能力、与人工智能有效沟通以及战略性地分配任务来最大化效率，成功地利用了德文。

结论

德文 AI 等人工智能助手的到来标志着软件开发进入了一个新时代。虽然在这个变革中感到一丝不安是可以理解的，但拥抱而不是害怕这项技术是至关重要的。

那些抵制新事物的人无疑会被落下，而那些积极拥抱新的人工智能工具的人则有能力解锁职业生涯中新的生产力和满足感。

想象一个未来，在那里编码的繁琐重复性任务被最小化，调试不再是耗时的黑洞，你可以无缝地导航各种技术。

德文及其人工智能同伴承诺将这个未来变为现实。这让你，开发者，能够专注于最重要的事情：解决复杂问题、推动创新和创建真正改变世界的软件。

我敦促你，不要错过这个机会。开始尝试 Devin-like 工具。探索它们如何简化你的工作流程，并学会与这一代 AI 有效协作。

软件工程的未来光明，有了 AI 作为你的副驾驶，可能性确实是无限的。

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