2025年发生了两件大事：
第一件：我更换了宗门；
第二件：LLM 的 Coding 修为发展迅猛，突破 SWE-Bench Verified 60% 的元婴期瓶颈达到化神期。

一、前尘往事

曾经日复一日枯燥的工作，让我陷入了一个哲学困境：「你为什么活着？」 这个问题居然困扰到了我，让我一时想不起自己年轻时那些怪异行为的乐趣究竟在哪里。

想想学生时代：

• 晚上翻墙去网吧，饥寒交迫打游戏却神采奕奕
• 爬山不走寻常路，划得伤痕累累还乐此不疲
• 本专业的课不好好上，倒学马云写网页（用的 Dreamweaver）
• 帮人刷机装系统，兴致勃勃

那时还对文科特别感兴趣，学金融、学管理，对罗宾斯管理学、曼昆经济学沉迷不已。后来还尝试考暨南大学管理学的研，虽然数学只考了 80 分，没能开启另一个地图，但总分也突破了 300 大关，算有一战之力。只是文科的分数线太高，三百分的"练气初期"修为，没有哪个宗门愿意收。倒是迟迟没过的 CET4，在那段时间顺利通关，紧接着又轻松拿下 CET6，也算有些收获。

大四后面没去正经企业实习，反而去天津做了交易员，携 3万刀（没记错的话汇率是 6.13）带资进组，惊险刺激。后来还拐带了一个兄弟班的同门去了（他没带资）。再后来单飞做 MT4 平台代理（没几个客户），毕业后一时兴起又搞了 iOS 开发。而我那个同学去了新疆，不久又被我蛊惑来北京做程序员，从此开启牛马生活。

说起来，我入行程序员赶上了好时候——互联网"大力飞猪"的年代。当时还沾了 MJ 老师讲的如何开发微博 feed 流的光，还有《iOS从入门到放弃》之类的书籍，就这么混进了程序员队伍。

在第一家公司，我浏览着乱糟糟的代码，边看边整理，下了些表面功夫，居然让师兄大为赞赏。备受鼓舞之下，我对代码整洁程度更加上心了。

后来也曾刻苦钻研算法，死磕《算法导论》，结果放弃了；又学《编译原理》，再次放弃。倒不是这些东西有多难（吹个牛），而是读起来有点慢，远不如《人月神话》《程序员修炼之道》《重构》《Clean Code》《Clean Architecture》有些意思。

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二、登堂入室

修炼的一个转折点，是在全球最大同性交友网站 上偶然翻到一个编码极其精良的完整项目源码——一个叫《XX汇》（保密一下）的 iOS 项目，让我受益颇丰。

我花了大约半年时间钻研整个项目的源码，改造后应用到了自己独立负责的项目中。对自己的翻改作品大为满意，这大概就是传说中的"临摹大师作品"吧。

为效仿先贤，从此我对代码整洁性的要求逐渐严格起来，对架构设计也大感兴趣。后来去大厂正赶上组件化、中台兴起的时候，重构了 App 账号系统、文章专栏等一些大型模块。

那段时间，工作中我对代码里的蛛丝马迹都精雕细琢，在日常需求中严格执行童子军原则（让代码比你发现时更干净），甚至在大型项目中加入大规模重构。当然，这一切都建立在以下前提下：

• 对每一行代码有明确预期
• 自测能保证质量
• 不影响工期

否则同僚问责起来，可就吃不了兜着走了。

日子一天天这样过，自己对这种操作已经游刃有余，习以为常了。与此同时，我对师兄弟的要求也逐渐提高，从技术方案整体设计到接口定义、字段命名，都会提出 comments。

起初，这让同门师兄弟对我大为不满，我还得通过吃饭遛弯等俗事来缓解怨气。还好师兄弟们单纯质朴、宽宏大量，没对我采取任何实质性的制裁。到后来，甚至有个别人还对我提出的某些 comments 津津乐道。人啊，是个奇妙的东西。

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三、宗门劫与通天灵宝

宗门劫难

大约在冬季（2022年），互联网资金渐冷，行业趋凉，宗门势力逐年收缩。"降本增效"提上日程——但是降本又降本，效率终究没提多少。

同门师兄弟也时常感叹味道变了，宗门内更有各种"绝命毒师"杀招频出，群魔乱舞、狰狞异常。宗门长老更是如流水般频频更换，每日大会小会开个不停，主题基本无非是：欺上瞒下、虚与委蛇、朝令夕改。

我也强行损耗精血催动法力来辗转腾挪，无奈未曾修炼过这些属性的功法，每每不得要领，事倍功负，不得寸进。底层苦力们年年被删减发配，剩余的人从肝火虚旺到逐渐凋零。最终，怎么说呢？友谊长存吧。

通天灵宝降世

然而，放眼窗外。

顶级宗门在 2025 年现世的通天灵宝 LLM，其 Coding 能力已从 2021 年的 37% 筑基期逐渐达到结丹化神的水平。到 12 月份，Claude Sonnet 4.5 更是达到 82.0% 的化神后期程度。再加上 Claude Code、Codex、Gemini 等高阶法器互相加持，整体战力如日中天。

厂商	模型	分数 (%)	评估时间/发布时间
Anthropic	Claude Sonnet 4.5	77.2	2025年10月
Anthropic	Claude Sonnet 4.5	82.0	2025年12月
Anthropic	Claude Opus 4.5	80.9	2025年12月
OpenAI	GPT-5	74.9	2025年8月
OpenAI	GPT 5.2	80.0	2025年12月
Google	Gemini 3 Pro Preview	74.20	2025年11月

参考资料：
The Future of AI in 2025 and Beyond - contentrare.ai
Agentic Coding (SWE Bench) Leaderboard - vellum.ai
SWE-Bench Leaderboard - swebench.com

大佬们的表态

Redis 创派祖师 Salvatore Sanfilippo，在 2025年4月左右还说「人类程序员仍比大模型更出色」，到现在已经变成了「在绝大多数情况下，写代码本身已经不再是必要的工作了」。

Linux 创派祖师 Linus Torvalds 说：“就我个人来说，因为我是维护者，代码审查对我非常重要，所以我对 ‘用 AI 写代码’ 反而没那么感兴趣。很多人一谈编程就想到用 AI 写代码，但在我看来，这远没有 ‘用 AI 来帮助维护代码’ 有意思”。但是这位嘴上说着 “不感兴趣” 的大佬，不久前却 Vibe coding 了一把，还顺势祭出一个全新开源项目 AudioNoise，主动掰断了自己立下的 flag。

Google 大长老 Jaana Dogan 近期更分享了一个有意思的对比：“谷歌团队耗时一整年攻坚的工作成果，Anthropic 的 Claude Code 仅用 1 小时，就拿出了一份方向高度一致的方案”。

说不定大佬的话不适用于我们普通人，于是我自己也尝试了一下，结果惊人：Newton 推荐效果模拟工具。不得不说灵界变天了，全面都要的机会来了，不止要金木水火土，还要制符、炼器、驱虫、傀儡、驱灵、御兽、炼体、修剑。

我的兴趣感像是突破了多年封印，仿佛过去十年的牛马生涯如过眼烟云。从此又进入了新的牛马时代——新牛马，新征程。

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四、危机与破局

哈佛宗门曾对六千二百万修士做过调查，发现一旦公司引入 AI，初级开发的录取率降低比驱逐弟子来得更敏捷快速，而资深研发却未有明显影响。这三年来，各大顶级宗门招收初级研发的数量更是腰斩。有人冷笑道：“为何要花九万灵石招一个筑基期弟子？用 AI 法器也可以，开销还不到一半”，更多人还在焦虑 AI 是否会取代自己。

遇如此剧变，修真界也都在问同一个问题：天变了，路在何方，何去何从？

第一问：根基功法是否还需苦修？

如今 84% 的码农都在日常修炼中使用 AI 辅助。许多人遇到瓶颈或新法术，第一反应不是自己参悟，而是向 AI 灵器请教，然后拼凑组合。入门弟子甚至跳过了"笨功夫"：他们可能从未徒手搭建过二叉搜索树，也没独立追踪过内存泄漏的根源。

这让元婴期长老们忧心忡忡。技能正在转变——从施展法术，变成了"懂得如何向 AI 提问并验证答案"。有长老担心，这会造就一代"离开 AI 就无法独立施法"的弟子，是修为退化。AI 生成的代码往往暗藏玄机和破绽，经验不足的修士很难察觉，一个不慎 P0 爆发都有可能。

但也有另一种看法，而且让人豁然开朗：当 AI 处理了八成常规事务，修士便能专注于最难的两成——架构设计、复杂整合、创意构思、边界情况处理，这些都是法器独立难以解决的。与其说深厚根基变得过时，不如说在人人都有 AI 助力的时代，真正能辨别 AI 何时出错的高手，才是稀缺资源。

正如一位化神期长老所言：

“最厉害的修士，不是施法最快的，而是知道何时不该信任 AI 的。”

编程的重心转移了：

• ❌ 敲代码的时间少了
• ✅ 审查 AI 输出、排查逻辑错误、检查安全漏洞、核对需求的时间多了

软件架构、系统设计、性能调优、安全分析，这些才是真正的核心技能。AI 能快速炼制出一个法宝，但需要老练修士确保这法宝没有暗藏禁制、不会走火入魔。

📌 对入门弟子而言：

• 应把 AI 当成学习工具而非拐杖
• 当 AI 提供方案时，要琢磨其原理，找出弱点
• 偶尔关闭 AI 辅助，徒手写一遍核心法阵，对比差异
• 就像练武之人，不能只靠兵器，赤手空拳也得有两下子

重视根基心法：

• 数据结构与算法
• 内存管理
• 多线程并发

把项目做两遍，一次用 AI，一次不用，细品区别。学习提问的艺术和工具的精通。修炼严谨测试的习惯：编写单元测试、徒手读报错堆栈、熟练使用调试法器。深化 AI 难以模仿的互补技能：系统设计、用户体验直觉、并发推理。证明自己既能借 AI 高速施法，也能在 AI 失灵时独当一面。

📌 对化神大佬而言：

• 应将自己定位为质量与复杂度的守门人
• 磨砺核心专长：架构、安全、扩展、领域知识
• 演练包含 AI 组件的系统建模，思考失效模式
• 盯紧 AI 生成代码中的漏洞，这是你吃饭的本事

拥抱导师和审阅者的角色：

• 明确哪里可以用 AI，哪里必须人工复核（支付、安全相关代码，一个疏忽就是大祸）
• 投身于创造性和战略性工作
• 让入门弟子+AI 的组合处理常规接口对接，你来决定该造哪些接口
• 修炼软技能和跨域知识
• 加倍投入人类不可替代的价值：判断力、系统级思维、传道授业

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第二问：码农终成审查员，还是系统编排师？

这个问题最让人纠结。极端情况下，有两种未来景象，都不是梦话。

😰 悲观版：沦为代码清洁工

码农的创造职责萎缩，主要工作变成审计和看护 AI 的产出。AI 系统（或"平民炼器师"用无代码平台）负责生产，人类修士负责审阅自动生成的代码，检查错误、安全问题，然后批准发布。从创造者沦为检查员，代码创作的乐趣被风险管理的焦虑取代。

有人哀叹：“我可不想沦为代码清洁工，跟在 AI 屁股后面扫地，当年入行是为了创造，不是为了当守门大爷啊！”

🎉 乐观版：进化为系统编排师

修士进化为高阶编排大师，集技术、战略、伦理责任于一身。AI 成为打工人，人类修士则担任总设计师或总包工头，设计整体系统，决定哪项任务交给哪个 AI 或软件组件，将众多活动部件编织成解决方案。

如某低代码平台的掌门所言：在 Agent 加持下，修士成为"作曲家"，指挥 AI 代理和软件服务的交响乐团。他们不必亲自演奏每个音符，但定义旋律：架构、接口、代理如何互动。这个角色是跨学科的创意工作：

• 部分软件开发
• 部分系统架构师
• 部分产品战略家

🔀 走向取决于宗门策略

若把 AI 视为劳动力替代，可能会缩编队伍，让剩余修士维持自动化运转——这是降本增效的老路子。

若把 AI 视为团队增幅器，可能保持人数，但让每个修士交付更宏大的项目——这才是真正的做大蛋糕。

📌 应对之法：

培养系统思维：

• 学习组件如何通信、何为优雅的接口设计
• 阅读各大宗门的技术博客和系统设计案例
• 熟悉代码生成之外的 AI 和自动化工具
• 提升沟通技能，书面和口头皆要
• 向长老请教时，不只问"我的代码能用吗？“，还要问"我考虑的方向对吗？”
• 准备成为验证者、设计师、沟通者，而非仅仅是编码者

专注系统设计和集成：

• 主动绘制服务间的数据流图，识别失效点
• 加倍投入技术导师角色：多做 Code Review、设计讨论、技术指南编写
• 磨练快速评估他人（或某物）代码并给出高层反馈的能力

培养产品和商业嗅觉：

• 理解功能为何而建，用户在乎什么
• 跟随产品或参加客户反馈会，别闭门造车
• 通过新兴技术研究，保护你的创造激情
• 从编码者进化为指挥家，这才是王道

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第三问：做通才还是专才？

技术迭代如此之快，把职业生涯押注在单一技术栈上，那可真是在刀尖上跳舞。某个小众法门的宗师，可能某天醒来发现，新的 AI 法器已能以极少人力处理该技术，需求大减，就该傻眼了吧？

想想那些 COBOL、Flash、或移动游戏引擎专家，若当年不及时转型，如今境况堪忧，多少人中年失业就是这么来的。

如今的变化速度，快到让人头皮发麻。AI Agent 可以让一些编程任务变得轻而易举，削弱围绕这些任务的角色。那些只会一招的专家（精调 SQL、把设计稿切成 HTML 之类）可能发现 AI 能处理九成的工作，剩下那一成也不够养活自己。那些在昨日技术上深度专精的人，眼看着失去光泽，职业停滞，悔之晚矣啊。

🌟 新形式的专精：T型人才

但也有新形式的专精，而且前景广阔："多面手专家"或 T 型修士。

    深度专精（竖杠）
         |
         |
    ———————————————  广泛涉猎（横杠）

这些修士成为多学科团队的"粘合剂"；他们能与其他专精领域的人沟通，并在需要时填补空白。人话就是：既能独当一面，又能八面玲珑。

各大宗门不再想要过于肤浅或过于狭窄的修士；他们要的是有强大核心能力加上跨栈工作能力的人。

原因：

• ✅ 效率：T 型修士通常能端到端解决问题，无需等待交接
• ✅ 创新：知识的交叉授粉带来更好的解决方案，往往能碰撞出火花

AI 工具实际上更增强通才，让一个人更容易处理多个组件。后端修士可以依靠 AI 帮助创建合理的界面；前端专家能让 AI 生成服务器模板。AI 丰富的环境让人能更广泛地运作，这是机会啊。

与此同时，深度专家可能发现自己的小众被部分自动化，又难以分支扩展，进退两难。近 45% 的修士职位现在期望多领域精通：编程加云基础设施知识，或前端加一些机器学习熟悉度。看，风向变了。

📌 突围之道：

对于入门研发：

• 做移动端就学点后端基础，搞前端就试着写个简单服务器
• 学习部署流程和 Docker、GitHub Actions 等工具
• 找出一两个真正让你兴奋的领域并深挖：这成为你的纵向专长，你的看家本领
• 将自己塑造成混合体：“全栈修士兼云安全专精"或"前端修士兼用户体验专家”
• 用 AI 工具快速学习新领域，站在巨人肩膀上学得快
• 养成持续再学习的习惯
• 参加跨职能项目，强迫自己进入通才模式
• 适应力是职业早期的超能力，年轻就是资本

对于资深人员：

• 绘制技能图谱，挑一两个相邻领域达到熟练
• 如果是后端数据库专家，熟悉现代前端框架或学习机器学习流水线基础
• 在你薄弱的领域用 AI 辅助做个小项目，实践出真知
• 将你的深度专长与新语境整合
• 主动成为涉及多个领域项目的"整合冠军"，当那个关键角色
• 指导他人传播技能，同时从他们那里学到东西，教学相长
• 更新简历来体现多功能性
• 成为 T 型典范：在你的专长上深入发展，同时积极横向拓展

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天道酬勤，顺天改命

这些场景不是非黑即白。有些宗门会减少新人招聘，另一些会在新领域扩张。AI 会自动化常规编码，同时提高人类接触代码的标准。开发可能上午审阅 AI 输出，下午打造高层架构，这就是新常态。

一致的主线是：变化是唯一的常数。通过紧跟技术趋势（并对炒作保持怀疑），来避免被突袭。通过更新技能、多样化能力、专注于独特的人类特质（创造力、批判性思维、协作），才可以留在牌桌上，不被淘汰。

无论未来带来编码复兴，还是代码自我进化，对于整体思考、持续学习、推动技术解决真实问题的研发，永远有需求，这是不变的真理。

预测未来的最好方法，就是主动去创造它。

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五、尾声：修真路漫漫

回望来路，从学生时代的懵懂折腾，到职场初期的登堂入室，再到行业寒冬的宗门劫难，最后迎来 AI 时代的破局——这一路走来，倒也算是见证了一个时代的缩影。

说到一路走来，一定得感谢一些人和事：

感谢 助手家族革命友谊常存、科技部的长老同门和姐妹的支持，还让我带走一位美女携手至今、六房的闪现和高光时刻、社区基础场景让我进阶成长、核心产品纯粹质朴的兄弟姐妹共克时艰和一位颇具魅力的长老解惑指点、最后着重感谢现老板的慷慨打破个人记录。

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2025 年 Coding Agent 的发展不是简单的工具升级，而是整个行业的范式转移。就像当年：

• 从手工作坊到流水线
• 从 Windows 门户网站到移动互联网

而这次是从人类编码到人机协同。

据哈佛数据显示 Junior 岗位减少很多，但事物发展总是螺旋上升的：

• 当年打字员消失了，但文字工作者更多了
• 银行柜员减少了，但金融从业者更专业了

关键不在于工具是否取代人，而在于人如何驾驭工具。

新的征程，才刚刚开始。 各位道友，江湖再见。P.S. 如果点到我送的外卖，请给个好评。 😄

参考资料：
ai-is-making-it-harder-for-junior-developers-to-get-hired
emand-for-junior-developers-softens-as-ai-takes-over
beyond-full-stack-the-rise-of-the-t-shaped-developer
How AI has changed the career pathway for junior developers
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