不管你有没有察觉到，AI都正在重塑着这个世界的原有规则，并且这个过程可能比许多人预想的都要更快。

我这个人本来对AI是无感的，因为我一直从事的都是Android端的开发工作，从来没有在AI方面有过任何的研究和学习，这对我来说就是个完全陌生的领域。

我第一次对AI稍微有一些了解是在2016年。那个时候Google旗下的DeepMind公司推出了一个叫AlphaGo的围棋AI程序，并且战胜了世界围棋冠军李世石，一下子轰动了全球。

当时媒体对这个事件进行了大肆宣传和报道，因为围棋的规则极其复杂，下法更是天马行空，没有特定规律可循，所以这项运动之前一直都是人脑的专长，AI的围棋水平始终是不入流的。

而AlphaGo的出现改变了这一现状，让AI的热度一下子点燃了世界，那个时候什么机器学习、深度学习等等概念满天飞，太多人开始畅想要如何把这场AI革命应用到更多实际的场景里。我记得之后几年的 I/O大会，Google一直在创造各种AI的应用场景，什么AI医疗、AI教育等等。

当然直到这个时候，我仍然不认为AI和Android这两个领域能有什么交集。虽然AI很火，但那对我来说是一个完全不同的技术栈，我可不觉得自己有能力转去一个我丝毫不懂并且门槛很高的技术方向上去。所以我依然在老老实实做着我的老本行开发工作。

在之后的几年里，我看过一些跟踪报道，虽然后面AlphaGo变得越来越强了，强到再也没有任何人类棋手能够下赢它，但也仅此而已，它只是下围棋特别厉害，Google先前提出的那些AI概念并没能落地成为现实。

实际上，在AI过去的几十年发展历史中，已经出现过数次泡沫危机了，而这次难道又会是一次AI泡沫？因为靠下围棋始终是没有办法改变世界的。

一切的转变出现在2022年，一个叫ChatGPT的网站在11月份悄然上线，并且只用了短短两个月的时间就收获了全球超1亿用户。

是的，ChatGPT从一个默默无闻，连名字都很难记的网站，到火遍全球家喻户晓只用了两个月的时间。ChatGPT成功实现了通用型聊天机器人功能，这在整个AI发展史上还是首次。在ChatGPT之前，不管是苹果Siri，还是微软小冰，都只能回答非常简单的问题，现在看来都属于“智障型”聊天机器人。

同时，ChatGPT的出现，把AI的门槛不能说是降低了，简直是给压平了。你不需要懂什么Tensorflow、PyTorch，也不需要会什么数据训练、模型调参，现在你只需要会打字就能使用AI了。

另外，开发者们也可以使用OpenAI提供的开放API来将ChatGPT的能力集成到你自己的应用程序当中，这一下子就打开了无限的想象空间。市场对于AI的热情再一次被重新点燃，且这一次，每个人都会被卷入其中。

ChatGPT刚出现的时候确实让人极为印象深刻，它上知天文下晓地理，既可以帮你写文案，也可以帮你写代码，没有什么问题是它不会的。

如此强大的生成力工具谁又能够拒绝呢？再加上微软又是OpenAI的最大投资方，公司层面也在积极鼓励每一位员工在工作的时候要多使用AI工具。

我一开始使用的比较多的场景就是让ChatGPT帮助我解bug，尤其是一些非常困难的crash问题，我只要把crash的堆栈信息发给它，它就能帮我分析得头头是道。

再后来，我又使用了GitHub Copilot这个插件来辅助我写代码，帮我进行一些代码提示、代码补全之类的操作，感觉非常好用。我在 微软的人工智能 Copilot 到底有多强大？带你来体验一下 这篇文章中有详细介绍过GitHub Copilot的用法。

其实到这里，Android和AI就已经产生交集了，或者说任何编程语言都已经和AI产生交集了。因为AI已然变成了一个精通任何编程语言的专家，至少它已经可以在一定程度上辅助你写代码了。

不过，到目前为止我还没有产生过太多的焦虑，因为AI虽然可以辅助我编写代码了，但毕竟也只是辅助而已。它很擅长根据代码的上下文进行代码补全，或者是写一些通用算法类的函数，但是它还无法理解项目的整体业务逻辑。所以把控项目还得靠我们自己，AI只能算是一个写代码的助手而已。

在之后的两年里，我对于AI的使用其实就一直停留在这个层面，甚至我还发现了一些AI的严重缺点。

相信用过AI的朋友都知道，不管是那个大语言模型，基本都会有AI幻觉的情况出现。看似它好像是在认真回答你的问题，实际上回答的内容却是在满嘴跑火车。

这个可能和大语言模型训练时使用的数据集是有关系的，毕竟网上的数据并不都是正确的，使用错误的数据来训练AI，最终可能也就导致AI有了错误的认知。

这种AI幻觉其实还是挺劝退用户的，因为我会信以为真地以为它给了我正确的代码，结果我把代码复制到IDE里面发现根本运行不通过，然后我还要再把不通过的原因发回给AI，让它再分析错在哪里，再重新写一遍正确的代码。这样翻来覆去几次之后，我就感觉甚至还还不如我自己去写来得快。

也正是因为这个原因，我渐渐对AI有了一些祛魅化的认识，并且不再觉得这东西有多么让人震撼。当然它刚出现的时候确认让人感到很震撼，因为之前没人见过这种什么都会的通用聊天机器人。可是两年之后，大家都已经见怪不怪了，并且也逐渐觉得这种只会聊天的AI机器人应用场景好像也是比较有限的。

不过，这只是我个人对于AI的浅薄认知。事实上，AI的迅速发展在这两年从来就没有停滞过，停滞的只是我自己而已。

今年上半年，我的Manager在和我的一次1:1聊天时问到，平时的日常工作中AI使用的多吗？那我的回答就是，平时遇到一些难题时问一问ChatGPT，以及日常会使用GitHub Copilot来辅助我进行代码编写和补全。其实就是和我两年前的状态差不多。

然后我的Manager告诉我，做技术一定要跟上时代，不能拒绝和抵触最先进的生产力工具，并且整个公司层面也都是在呼吁我们要拥抱AI的。

我这个人向来很听劝，别人推荐我的事情，我一般都会至少去了解和尝试一下。我寻思着，这两年里AI难不成又有了什么大变化吗？我这每天用GitHub Copilot做做代码提示还挺开心的。

结果不去了解不知道，一去了解天都塌了，我是真没想到现在的AI编程已经进化到这个程度了。

之前我的认知还停留在AI只能做一些辅助编码的工作，相当于是程序员的助手，整体项目的业务逻辑还得是由人来把控和编写的。

而这两年新出现的以Cursor和WindSurf为代表的新一代IDE工具则在颠覆这一传统理念。如果你以Agent模式来使用这些IDE的话，你所需要做的就只有向AI提需求了，类似于项目经理向你提需求一样，之后AI会按照你的需求自动把所有的代码写出来。

这个过程听上去有点不可思议，但当然我看到Cursor的实际运行效果之后还是被震撼到了。我突然意识到之前我认为那些AI不好用的地方，在Agent模式下通通都会解决。

Agent模式相当于是一个你的全面AI代理（中文现在喜欢翻译成智能体），它可以完全自主独立运行一个非常大的任务，并将这个大的任务拆分成一个个的小任务，然后逐个完成。在这个过程中，AI如果遇到了任务错误，还会自我修复和验证。

还记得我之前吐槽AI幻觉的那个问题吗？我之所以后来不太喜欢用AI，很大程度上就是因为它的答案是不可靠的，然后我还要去帮它做验证，再将验证的结果反馈给AI，这个反复沟通的过程很劝退用户。

而Agent模式就没有了这个问题，因为AI写完代码之后自己会去尝试编译，如果哪里写错了导致编译失败，AI自动就会去修复。整个过程都是全自动化的，完全不需要人的介入。你所需要做的就是泡杯茶，在旁边等着AI把所有功能都写完就行了。

这次我是真真正正产生了焦虑感，我没想到AI已经进化到了这种程度。之前我还在网上看到过一些文章，说未来AI可能会替代哪些岗位，如司机、外卖员、甚至是老师等等，这没想到第一个可能被替代的就是程序员自己啊。

天塌了之后，带着这种不安感，今年8月份，我去参加了上海的Google I/O大会。

我本来以为Cursor已经够厉害的了，没想到通过这次I/O大会，让我了解到了更厉害的东西。

今年的Google I/O想也不用想，肯定全是各种AI相关的主题，然后我注意到有个主题讲的是Google最新推出了一个叫Gemini CLI的编程工具。同行的AB告诉我Cursor最近也推出了一个Cursor CLI工具。

CLI是Command Line Interface的意思，也就是命令行界面的编程工具。这就让我感觉很疑惑，这都2025年了，开发一个命令行界面的编程工具是什么个意思？开历史倒车吗？

结果又去了解了一下，才明白之所以Google和Cursor都着急推出CLI的编程工具，是因为就在前两个月，Anthropic公司推出了一个叫做Claude Code的编程工具，而这个工具是纯命令行界面的，据说非常好用，广受好评。

Anthropic这家公司大家可能没太听过，但是它家开发的大语言模型Claude应该还是非常出名的，是在大语言模型里面能够和GPT、Gemini扳扳手腕的存在。我在之前用GitHub Copilot和Cursor写代码的时候，也会将编程工具的大语言模型选成Claude 4，Claude模型可以说是最擅长写代码的模型，没有之一。

那么这个Claude Code编程工具真的有这么好用吗？我实在还是不太能理解为什么都2025年了，居然还要返璞归真回到命令行界面去写代码。但是我这个人很听劝，既然那么多人都说好用，我怎么也要去试一试。

我当时给自己定的计划是，即使觉得用命令行写代码再不习惯，也要强迫自己坚持用至少一个礼拜，不能浅尝辄止一下就弃坑了。结果这一周的Claude Code的体验让我感觉这东西就像是核弹一般的存在，把编程的一切都给颠覆了。

这里我可能无法用简单的几句文字来描述Claude Code到底有多好用，最好的办法还是你自己亲自去体验一下，如果你也像我一样听劝的话。事实上，用好用这个词来形容Claude Code我觉得也是不准确的，应该说它的颠覆性太强了。

目前我每天的工作都在使用Claude Code，不光是可以用来写代码，还有很多电脑操作方面的任务都可以用它来完成。比如说有一天，我工作时的两台显示器突然有一台不亮了，我都懵圈了，还想着到底是显示器坏了还是连接线坏了。当然这个问题你也可以问ChatGPT，ChatGPT会告诉你它猜测的原因，然后你要一个个手动去验证。但是我直接去问了Claude Code，然后Claude Code自动开始检测我当前电脑的环境，最终判断下来是由于显卡驱动太旧了需要升级，接着自动帮我升级了显卡驱动，并让我手动重启一下电脑，重启完之后就好了。

当时我就被震惊了，这直接就是解锁了电脑操作的新模式啊。这也让我重新认识到了Agent模式和Chat模式的巨大区别，Chat模式AI只能回答你的问题，而且答案还有可能是错误的。而Agent模式AI直接就帮你干活了，如果干得不对它还能自我发现问题，并重新找到正确的方法，这就实在是太强了。

所以之后很多命令行能做的操作，我都会让Claude Code来帮我干，比如说清理电脑磁盘空间，删除一些无用的缓存文件，直接把这个需求丢给Claude Code，它自动就通过命令行来操作电脑帮我完成了清理磁盘空间的任务。

至于非命令行所能完成的任务，诸如一些与UI界面操作相关的场景，目前Claude Code还无法完成。但是现在各家公司都在积极开发自己的MCP Server，从而让AI能够通过MCP来操作自家的产品，给未来AI更进一步的智能化铺平了道路。

顺带提一句，现在各种MCP的概念满天飞，而MCP这个协议也是由Anthropic这家公司提出来的，它家的产品现在着实走在了当前AI时代的最前沿。

在我感受到了Claude Code的震撼之后，我去网上找了很多资料，想要了解更多关于它的用法，以及它背后的设计理念。我把今年Anthropic AI大会里关于Claude Code的主题演讲全部看完了。目前Anthropic AI大会的规模还比较小，主要可能还是知名度不够高，但我预测这家公司的产品未来的影响力是世界级的。

在这次的Anthropic AI大会里其实回答了我之前的疑问，就是为什么都2025年了，却要开发一款纯命令行的编程工具？

Anthropic的工程师回答主要是基于两个原因。

第一个原因是Anthropic内部的工程师们每天也在用Claude Code，而他们使用什么IDE的都有，甚至有习惯用记事本编程的。如果把Claude Code做成一个图形化的IDE，就要强迫所有员工放弃他们原本所熟悉的工具，而做成命令行编程工具则可以随意嵌入到任何现有的IDE当中搭配着使用。

这个答案我是非常认可的，我现在比较习惯的就是VSCode和Android Studio这两款IDE，而用了Claude Code之后，我不需要放弃VSCode和Android Studio，只需要在这两个IDE里面开一个Terminal窗口就可以使用Claude Code了，无缝衔接。这点就是Cursor和WindSurf所无法比拟的。

而第二个原因就非常炸裂了，Anthropic的工程师认为，未来你并不需要关心代码是怎么写的，你只需要在命令行窗口里给AI提需求就可以了，图形界面的IDE将会变得不再重要。

我之前就有因为这个原因而陷入深深的焦虑当中，看来Anthropic对待这个事情是认真的。

我还在另外一场关于Vibe Coding的演讲中再次印证了这个观点。Vibe Coding的宗旨就是只写提示词，不写一行代码来编写程序。Anthropic的工程师还举了一个形象的例子，你会关心汇编代码或者是编译后的字节码长什么样的吗？你不会。他把现在各种编程语言的代码就比作以前的汇编，以后人们只需要关心如何用自然语言写更好的提示词，至于背后的实现代码是怎么写的，就不需要再关心了。

这个想法确实挺大胆的，但我认为至少目前这个理念还不太现实，因为但凡是大一点的公司都会有比较严格的Code Review环节，不可能对你的代码要求就是能跑起来就行，所以我们暂时还是得要能看懂AI写出来的代码才行。至于未来编程行业会不会变成Anthropic所设想的那样，现在谁也说不准。

不过，为了去尝试一下Vibe Coding的理念，我这段时间使用Claude Code开发了两个AI相关的程序。都是用纯提示词让AI开发的，我自己一行代码都没有写。

第一个程序叫TradeMind，实际上连这个程序的名字都是由AI帮我取的，它的作用就是让AI来帮我来炒股。我其实是不懂炒股技术的，尤其是那些什么周线、月线、阳线、阴线、金叉、死叉、MACD，RSI等等技术指标我都一概不懂。但是不懂没有关系，因为AI都懂。我只需要去指挥AI，让它基于这些技术指标帮我去选股、做决策，告诉我买什么，什么时候买，以及什么时候卖就可以了。

当然这里我不能讲战绩，以免这篇文章有什么风险，这还是一篇技术类文章，不是投资类文章。另外你也不能就全信AI的判断，毕竟如果亏钱了还是要算在你自己头上的，AI是不能帮你背锅的。

第二个程序叫ArticleAgent，它的作用是让AI来帮我写文章。

这个程序的工作原理是，首先我把我以前写的原创文章作为提示词喂给AI，让它先学会我的写作风格。然后我可以再给它投喂任意语言任意类型的技术资料，让它自己学习这些资料里面的知识点。最后再以我的写作风格把这些知识点整理成一篇文章写出来。

其实这个过程和我平时自己写一篇文章的路径是一样的。我平时也是先找各种资料去学习这些知识点，学会了之后再用自己的语言将这些知识点归纳整理，最后写出来分享给大家。只是让AI来做这件事之后效率高到可怕，并且它写出来的文章看上去真的就像是我自己写出来的一样。

另外这里再回答大家一个问题，直到今天还是会有读者朋友在评论区问我，《第一行代码》还会不会有第四版？之前我没有把这个话说得太绝对，是因为我觉得虽然Android现在不火了，但是以后行情好转了之后我还是有可能写的。但是现在我想已经可以给大家一个明确的答复了，我不会再写第四版了，至于为什么大家读完这篇文章后应该也都懂了吧。

实际上对于《第一行代码》这个系列我已经完全没有遗憾了。我本来就从来没有期待过这本书能够成为畅销书，最后却出乎意料地成为了Android品类的销量榜第一。并且出版的3个版本也把红绿蓝三原色都给凑齐了，已经属于是完美谢幕了。

那么如果我们把话题放得再大一点，程序员这个行业以后还会不会有呢？

我只能说，现在还很难预测。因为根据AI现有的表现，它确实能把功能给写出来，但是它只负责写，不负责维护，代码质量暂时是无法把控的。只要公司层面还需要人类进行Code Review，只要还有人继续在乎代码的质量，甚至是代码的艺术，那么程序员岗位就还会一直存在。

但是再从另一个角度上来讲，ChatGPT从出现到今天不过短短三年时间。这三年里AI就已经进化到这种程度了，很难想象三年后的世界会变成什么样子，那个时候程序员的工作方式还会是像今天这样吗？谁也不知道。

但有一点是确定的，就是AI的浪潮绝不会停止，并且谁也无法阻挡。

所以，唯一正确的做法就是积极拥抱AI，而不是无视它，或者抵触它。

这场浪潮，每个人都已被卷入其中。

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