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码农的处境,或许也预示着所有知识型工作者的未来——当 AI 工具比人更擅长 " 做事 ",人还能做些什么?
AI 取代人类工作岗位,早已不是大新闻。
过往两年内,我们不断经历并且似乎已经习惯了这样的消息:某科技巨头宣布全球裁员几万人,某初创公司因为引入 AI 而砍掉了整个 BU,某广告公司用 AI 替代了部分设计师岗位 ……
在 AI 的侵门踏户之下,最先感受到寒意的是文科类工作——翻译、文案、插画师、配音师,那些曾被视作创造性、审美性的岗位,正在被 AI 大模型一点点蚕食。
但谁也没想到,下一个被推上 " 待优化名单 " 的,很有可能是程序员。
程序员们很焦虑,一边焦虑于积极拥抱 AI,用肉身帮助大模型成长的 " 码奸 ";一边焦虑 _ 地随大部队 " 上岛 " 养 AI 智能体,在巨大的变革中寻找自己的位置。
相关数据显示,2025 年,84% 的开发者已在或计划使用 AI 工具;AI 工具使基础编码效率提升 55% 以上,重复性任务耗时减少 70%;与此同时,初级程序员岗位需求同比下降约 30%。这些数字背后,是一个正在被自己创造之物重构的行业。
张玮(化名)是上海某互联网大厂的前端开发程序员,入行将近十年,他见证了这个行业从 " 人肉编码 " 到 " 人机协作 " 的变迁。他的经历和感受,或许能让我们看清:当 AI 开始生成代码,那些创造了 AI 的人,正在经历什么。
(图 /《社交网络》)
效率翻倍了,然后呢?
" 目前来讲,AI 大模型对我们公司,包括我本人的冲击还没那么大。" 采访一开始,张玮就给出了一个意料之外的回答。
过去两年里,AI 编程工具迅速席卷行业。尽管这几年张玮也听到很多网传的消息:因为 AI 被广泛使用,程序员招聘名额开始缩减。但他感受到的变化,更多发生在行业边界处。
" 真正受影响的是那些初创公司、小公司。没有 AI 之前,公司如果想做一款产品或者一个网页,需要前端、后端、设计、测试 …… 每个岗位至少各招一个人,前前后后花费几个月时间。AI 介入之后,一个初级程序员用 AI,可能一两天就能做一个简单的产品出来。"
这意味着,那些原本需要靠初级程序员去填补的 " 编码体力活 ",那些我们在项飚《全球 " 猎身 "》中读到的 " 技术外包劳工 ",正在迅速萎缩。
(图 /《社交网络》)
职业社交平台 LinkedIn 2025 年第四季度数据显示,初级程序员岗位需求同比下降约 30% ;美国劳工统计局数据亦显示,过去两年美国编程类初级岗位减少了 27%。而这种趋势,并非只发生在大洋彼岸。
当岗位在缩减,仍在岗的程序员日子就好过了吗?
" 业务倒不会变得更加复杂,但你其实需要做的事情更多了——原来需要花三五天的活,现在有的人使用 AI,可能一两天就能干完。" 张玮说,随之而来的,是更多的需求、更快的工作节奏," 对于我们这种职业来说,本身要做的事情一直是源源不断的,只不过 AI 提效之后,你会有更多的想法、接到更多的需求。但其实,每个月的平均工作时长没有多大的变化,只不过从原来一个月能做 3 个需求,变成现在或许能做 10 个。"
(图 /《真实的人类 第一季》)
那么问题来了:效率提升的收益,最后进了谁的口袋?
张玮分析道:如果你所在的公司正处于业务扩张期,产品经理带着需求、排着队等开发人员,那么 AI 带来的效率提升是皆大欢喜的——你能在同样的时间里做更多的事,公司能用更快的速度抢占市场,每个人都觉得自己在 " 创造价值 ",这是一个正循环。
但如果员工的工作效率提升了,公司业务没有提升,情况将截然不同。" 很多领导刷到 AI 迅速发展的新闻之后,下意识觉得 AI 能把公司很多岗位替代掉。" 张玮说这话时,语气里带着一丝无奈。
这种公司决策层的认知错位,或许正成为整个行业里最隐秘的焦虑源头。
当考生成为阅卷老师
最关键的问题是:AI 到底能替代多少人类的工作?
" 初级工程师 90% 的工作,AI 都能做。" 张玮给出了自己的判断," 前提是那些简单的、定式的代码。" 比如写一个标准的 CRUD 接口、生成 API 文档、测试。这些在过去需要初级程序员花时间磨的 " 基本功 ",现在 AI 可以一秒完成,准确率极高。
但张玮认为,对于许多复杂的场景需求和业务逻辑,AI 辅助编程仍然存在许多问题。" 它刚开始可能可以达到 70%-80%,但总会有 20% 到 30% 的出入,暂时还达不到百分之百。"
这时候,人的价值就体现出来了。
(图 /pexels)
" 如果你完全不懂代码,你可能都看不出来问题在哪、应该微调哪个部分。你只能反复告诉 AI:‘你还是没有达到我的目的’,然后等它一遍遍地试、一遍遍地改,直到某一遍改对了。
但精通代码的高级程序员,瞬间就能看出来缺了哪些东西,他可以在第二次生成时告诉 AI:‘哪里有问题,你应该结合什么,再改一下哪里。’ " 或许我们可以这样简单理解:以前程序员是 " 写代码的人 ",现在正变成 " 审代码的人 " ——或者说," 阅卷老师 "。
" 高级程序员与普通程序员的区别,不在于谁更会用 AI,而在于当 AI 的成果没有达到预期时,你知道怎么让它改。" 张玮的这个总结,或许是对当前阶段人机协作最精准的概括,而这个结论,似乎也不只应用在写代码,而是大部分创意产业上。
(图 /pexels)
Scrum 中文网的一篇文章提到,今年 2 月,人工智能公司 Anthropic 发布的《2026 年智能体编码趋势报告》指出,软件开发正从 " 以编写代码为中心 " 的活动,转向 " 以协调智能体为中心 " 的活动。
单一智能体将演变为协同团队,任务时间从几分钟扩展到数天,人类从 " 写代码的人 " 变成 " 带团队的人 "。
" 不会带团队,你就只能干到死 ",这句曾经让无数职场人焦虑的 " 上升之道 ",如今似乎加码了,已经变成 " 不会带团队,你就只能出局 "。
张玮担忧的是另一件事——这种转变正在无形之中重塑程序员的成长路径。
过去,一个程序员要从初级走到中级,需要花几年时间写代码、看系统设计、积累业务经验。但现在,"AI 可以帮一个初级程序员直接跳到中级以上 " ——它可以直接生成一个看似完整的方案,让你不用费劲去琢磨细节。
" 为了快,大家可能会跳过前期试错、修正、积累经验的阶段。" 张玮说。但有些跳过的坑,迟早是要填的。
人类的核心竞争力,只剩便宜了吗?
" 按照现在 AI 的进化速度,再过两年,它能不能替代人类 90% 甚至 99% 的工作?"
张玮没有否认这种可能性:" 从现在 AI 的发展速度来看,未来它一定能达到这种程度。"
可他话锋一转,聊起了一个更现实的东西:成本。
成本总是存在的,只是它被科技发展转嫁到了其他地方,从纯粹的堆叠人力,变成了堆叠算力。张玮说,市面上写代码能力最牛的模型收费并不便宜,而且还在涨价。他们有些同事现在一个月在 AI 上面花的钱,已经足够公司雇用一个实习生了。
(图 /pexels)
这指向了一个深层悖论:如果 AI 的成本持续上涨,而人的成本被不断压缩,两者之间会不会在某个节点上达到平衡?到那时,企业是选更贵的 AI,还是选更 " 便宜 " 的人?这个问题,暂时还没人能给出答案,或者说,还没到得出答案的时候。
即便 AI 真的能完成人类 99% 的工作,剩下的那 1%,依然是人与机器的护城河。"AI 差了 1% 的时候,如果业务受损,或者出现严重漏洞,你怎么办?如果代码都是 AI 写的,你看不懂、看不出问题,那你连解决它的能力都没有。"
张玮坚持认为 AI 只是人类的辅助工具,在他看来,就跟这世上大部分的工作一样,未来的程序员,核心竞争力其实还是那几种:对业务的理解、对复杂系统的把握以及在关键节点上 " 完善那 1%" 的能力。
" 软实力方面,比如对业务、对市场、各个环节的沟通能力 …… 这些 AI 帮不了你。硬实力方面,当你碰上问题,AI 没法帮你完全解决,就差 1% 的时候,你得有能完善那 1% 的能力。"
张玮还有个有意思的观察:根据他的经验,AI 虽然能写出代码,但它不一定能选出最优解。" 完成某个功能,可能有两三种方式。AI 可能会选一种它认为对的,但一个资深程序员可能很快就能判断哪条路最简单。"
这就像一个有经验的厨师,面对 AI 给出的菜谱,知道哪个步骤可以简化、哪个调料可以替换,而新手只会照单全收。
" 手工软件工程师的时代已经过去了。" 这并非某位技术博主在社交平台上的一句夸张断言,而是来自 Tessi.ai 公司 CTO Ben Greene 的观点。他认为,未来工程师需要把精力从单纯编码转向理解问题、设计系统以及连接真实业务场景。
也就是说," 未来最有价值的工程师,不是写代码最快的人,而是能够理解复杂系统、协调 AI 与人类协作并真正解决现实问题的人。"
采访最后,我问张玮:" 如果真的有一天,老板觉得 AI 可以完全替代你们了,你会如何去说服他?"
" 解释不了。大环境就是这样,当大家都很焦虑的时候,只能去提升自己的能力,让老板看到你其他不一样的能力。如果你没办法在这家公司证明自己,也只能尽早离开。"
[ 1 ] 《2025 全球开发者工具报告》IDC
[ 2 ] 《GitHub2025 报告:近半代码由 AI 生成,初级程序员遇冷,AI 架构师成新宠》小熊财经
[ 3 ] 《2026 年智能体编码趋势报告:AI 智能体如何重塑软件开发?》Scrum 中文网
从常见的搜索语境看,“新澳”多被理解为与“新”“澳”相关的地域或体系指代,“2025”是年份或版本标签,“免費資料提供”则描述获取方式。三者组合后,常被包装成“某类信息可免费领取/免费查询/免费公开”的表达。
问题在于,它可能对应多种内容形态:例如公开政策信息、合规服务说明、数据汇编、活动条款;也可能与彩票、投资、移民、留学等敏感需求绑定,打着“预测/内部消息”的旗号。后一类风险最高,因为“免费”往往只是入口,后续可能出现分层收费、拉群、做任务、充值等环节。
判断是否靠谱,不要先看标题有多响亮,而要看能否讲清楚几件事:资料来源是否明确、发布时间是否可追溯、适用范围是否写清、是否存在条件限制和免责声明。只强调“命中率”“内部渠道”“稳定更新”,却不给出处与边界的,通常不值得信任。
在信息服务领域,真正合规的“免费资料”通常具备可核验、可替代的特征:即使不通过它,你也能在公开渠道找到原始信息;它的价值更多在于整理与解读,而不是所谓“独家”。常见的合规形态包括:公开信息索引、术语释义与口径对齐、风险提示与流程说明。
相对而言,高危形态往往有固定套路:先用“免费”聚拢人,再用“限时、名额、专属”制造焦虑,最后把用户推向不可逆的动作(付费、转账、授权、下载不明文件、提交身份证明等)。下面这张对照表可用于快速判断:
| 观察点 | 相对可信的表现 | 高风险的表现 |
|---|---|---|
| 信息来源 | 指向公开可查的出处与版本 | 只说“内部”“专家团队”,不给落地信息 |
| 价值主张 | 整理、对比、解释口径 | 承诺结果、保证收益、包过包中 |
| 获取方式 | 直接阅读/下载,条款清晰 | 先加群、做任务、诱导充值或授权 |
| 更新逻辑 | 标明更新日期与变更说明 | “每天必中”“永久有效”,却不解释依据 |
| 个人信息 | 最小化收集,并说明用途 | 索要身份证、银行卡、面部信息等敏感内容 |
第一步,先问清楚“它到底解决什么问题”。如果你的需求是了解规则、时间节点、材料清单、对照口径,那么任何声称“内部预测”“神秘通道”的内容都不应成为依赖对象。此时你真正需要的,是可验证的公开信息与清晰的解释。
第二步,做“交叉核对”。同一条关键信息,至少在两个独立、公开且可追溯的渠道出现,才更值得采信。若对方只允许在封闭群聊里看“资料”,或者资料无法截图、无法留存、无法引用来源,基本可以判定不可靠。
第三步,控制交互成本。真正的“免費資料提供”不需要你付出高风险代价:不需要转账、不需要下载安装来历不明的安装包,也不需要一次性提交大量个人敏感信息。即便对方宣称“用于登记”“用于开通权限”,也建议坚持最小化原则:能不提供就不提供,能延后就延后。
虚假宣传通常不靠细节取胜,而是靠情绪推动决策:用“官方合作”“权威发布”压制质疑,用“错过今天就没有”制造紧迫感,用“先免费后升级”降低防备。尤其要留意三类承诺:一是“保证结果”(不论是收益、通过率还是命中率);二是“零风险”;三是“只对你开放”的专属名额。信息服务当然可能有质量差异,但不应对不确定结果做确定性保证。
还有一种更隐蔽的风险,是把“资料”与“工具/插件/脚本”捆绑,诱导安装。只要涉及安装、授权、读取通讯录、读取短信或索要支付权限,都应按高风险处理。
不少人会把“免费”理解为“可以随便用”,把“公开”理解为“可以随便转发”。但现实中,免费资料也可能存在版权限制、使用范围限制或时效性要求。尤其当内容被二次发布、用于商业用途,或被套用到不同地区、不同规则体系时,更容易造成误导。
另一个常见误区,是把“整理版”当作“原始口径”,忽视摘要、删减与解释可能带来的偏差。遇到关键决策(资金投入、签约、提交材料等),更稳妥的做法仍是回到原始发布口径进行确认。
“新澳2025免費資料提供,”之所以容易引发关注,是因为它迎合了“省时间、求确定性”的心理。但越是这种心理,越容易被利用。把它当作信息线索可以,但别把它当作保证,更不要把“免费入口”当作信任凭证。只要坚持可核验、可追溯、低授权、低沉没成本这几条原则,大多数坑都能提前避开。
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🌈☀️☀️第六步:🛷更新和激活(如果需要): 第一次启动女学生被❌c🐻扒衣在线观看软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。
特别说明:女学生被❌c🐻扒衣在线观看软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。
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4.点击进入女学生被❌c🐻扒衣在线观看,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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一、新增道具“旧日相机”揭示真相
二、玩家现在可以自定义家园的背景音乐了。
三、新增账号注销入口
四、增强验证码防刷能力
五、新增积分商城模块
六、平衡 PvP 属性加成
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