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人工智慧應用

偉大的階段轉變:為什麼我在2026年停止編碼(並開始編排)

在2026年,隨著人工智慧主導編碼,軟體工程發生了變革,人類角色轉向策略和方向,標誌著「程式行動」和技能擴展的新時代。

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簡而言之:在2025年12月左右,跨越了一個門檻。我從手動撰寫90%的程式碼轉變為讓人工智慧撰寫90%的程式碼,而我負責指導策略。這不僅僅是生產力的提升;這是對成為軟體工程師的根本重寫。我們正進入「程式行動」的時代,耐力而非語法成為新的瓶頸。

我是James,Mercury Technology Solutions的執行長。

在我三十年的程式設計生涯中,我從未經歷過如此劇烈或如此快速的變化。

在2025年11月,我的工作流程是70%的手動編碼和30%的人工智慧協助。

到2025年12月,這個比例顛倒了:90%的代理編碼,10%的人類審查。我現在基本上是在用英文編程。告訴機器用簡單的文字寫什麼讓人感到自尊受損,但這種杠桿效應是不可否認的。

我們不再是在寫程式碼行;我們是在執行大型的「程式行動」。

這是我對軟體工程新現實的現場報告。

Here is my field report on the new reality of software engineering.

1. "代理群體"的現實(不要解雇你的IDE)

關於"代理群體"取代IDE的宣傳過於誇張。

不要刪除你的IDE。你需要像老鷹一樣密切監視這些代理。

錯誤的性質已經改變。

  • 舊錯誤:語法錯誤、打字錯誤、空指標。
  • 新錯誤:微妙的概念性錯誤。代理做出錯誤的假設並自信地執行。

"初級開發者"綜合症:

今天的代理行為像是草率、急躁的初級開發者。

  • 他們不管理混淆或請求澄清。
  • 他們是諂媚者(他們同意你的壞主意)。
  • 他們喜歡使API過於複雜並膨脹抽象。
  • 他們忘記清理死代碼。

你常常會看到一個代理寫出一個脆弱的1000行怪物。你必須介入並說,"我們不能只用100行來做這個嗎?"然後它會立即自我修正。

我目前的設置:左邊是用於生成的AI會話(Ghostty),右邊是用於辨別和審查的IDE。

2. 堅持:新的超能力

最讓人"感受AGI"的時刻不是代碼本身;而是耐力。代理從不感到疲倦。他們從不感到沮喪。

我看著一個代理為一個問題掙扎了30分鐘,嘗試了一次又一次的方法,直到它最終獲勝。人類早就放棄去喝咖啡了。

耐力是工作的核心瓶頸。

AI已經消除了這個瓶頸。3. 槓桿:命令式 \~ 聲明式

真正的魔法發生在你停止告訴AI

The real magic happens when you stop telling the AI 如何編寫程式並開始告訴它什麼成功的樣子。

  • 不要說:「寫一個函數來遍歷 X...」
  • 要說:「這是成功的標準。先寫測試。持續迴圈直到測試通過。」

這種從命令式(發出命令)到聲明式(定義目標)的轉變是你獲得巨大槓桿的方式。你成為建築師;人工智慧是建造者。

4. "加速"悖論(擴展 > 速度)

我更快嗎?是的。

但主要的效果不是速度,而是擴展。範圍擴展:

  1. 我開始建造以前不會去做的事情,因為回報率不夠高。技能擴展:
  2. 我開始處理以前缺乏技術技能的領域。所謂的「加速」其實是能力的爆炸。

5. 風險:萎縮與混亂末日

技能萎縮:

我已經能感覺到自己手動寫程式的能力正在衰退。大腦將「生成」(寫作)與「辨識」(閱讀)分開。我仍然可以完美地檢查程式碼,但對語法的肌肉記憶正在消失。

2026年的混亂末日:

做好準備。GitHub、Substack、Arxiv和X即將被低品質的AI生成「垃圾」淹沒。我們正進入一個「生產力劇場」的時代,

在這裡,數量與價值完全脫節。2026年的重大問題

The Big Questions for 2026

當我們消化這項新能力時,有四個問題讓我夜不能寐:

  1. 100倍工程師: 擁有人工智慧後,平均工程師與最佳工程師之間的比例會發生什麼變化?平均值與最大值之間的差距可能會指數增長。
  2. 通才 vs. 專才:大型語言模型在「微觀」(填補空白)方面表現出色。人類則在「宏觀」(大戰略)方面是必不可少的。這是否意味著通才(我)的時代真的來臨了?
  3. 程式的遊戲化: 現在寫程式的感覺更像是在玩「星際爭霸」(管理單位)還是「工廠大亨」(優化系統)?數位瓶頸: 社會有多少部分因為我們沒有足夠的人來編寫程式碼而受到限制?我們即將揭曉答案。結論:高能量的一年我們在2025年底跨越了一個一致性的門檻。
  4. The Digital Bottleneck: How much of society was held back simply because we didn't have enough people to write the code? We are about to find out.

Conclusion: The High-Energy Year

We crossed a threshold of coherence in late 2025.

智慧現在已經超越了整合。工具、工作流程、系統設計和組織結構尚未跟上。

2026年將是一個混亂且充滿活力的一年,因為產業正在摸索如何運用這個新武器。

你還在編碼,還是在協調?

Mercury Technology Solutions:加速數位化。

Frequently Asked Questions

What are 'Code Actions' and how do they change software engineering?

'Code Actions' refer to the new approach in software engineering where the focus shifts from writing syntax to executing broader tasks and objectives. This transformation means that engineers are now more involved in defining success criteria and strategic direction, while AI handles the coding process, significantly altering traditional roles.

What is the impact of AI on coding productivity?

AI has drastically increased coding productivity by allowing engineers to transition from writing 90% of their code manually to overseeing AI-generated code. This shift not only enhances speed but also expands the scope of projects that can be tackled, enabling engineers to explore areas they previously avoided due to time constraints.

What challenges arise from relying on AI for coding?

While AI greatly assists in coding, it also introduces challenges such as skill atrophy, where developers may lose their ability to write code manually over time. Additionally, the proliferation of low-quality AI-generated code, referred to as the 'Slopacolypse,' raises concerns about the overall value of output in the industry.

How should software engineers adapt to the changes brought by AI?

Software engineers should adapt by redefining their roles to focus more on strategic aspects and goal-setting rather than manual coding. Embracing a mindset that leverages AI to achieve desired outcomes will be crucial, as will maintaining skills in code review and quality assurance to ensure the reliability of AI-generated code.

What does the future hold for the role of software engineers?

The future of software engineering will likely see a greater divide between generalists and specialists, as AI tools enhance efficiency in coding tasks. Engineers will need to adapt to this landscape by honing their strategic thinking and integration skills while also preparing for the potential challenges of navigating an influx of automated coding solutions.