“这就意味着宇宙普适的物理规律不存在，那物理学……也不存在了。”汪淼从窗外收回目光说。
——《三体》
多年以后，当我们再次面对黑色屏幕上那个闪动的白色光标时，或许会回想起那个被称作“AI编程元年”的2025。
从OpenRouter的年终统计来看，过去一年里，AI用于编程任务所产生的Token，已经占到了总Token消耗量的一半左右。这张图清晰地揭示了这一趋势。
作为一名深度参与其中的开发者，我今年也贡献了可观的Token使用量。我得说，AI编程带来的影响是深刻且不可逆的。至少从技术角度看，这些影响绝大多数是积极的。
过去，编程在某种程度上是“体力劳动”，无论想法多么宏大，代码总得一行一行敲出来。而现在，AI编程正推动我们向纯粹的脑力劳动迈进，它要求我们更激进地学习和整合新知识、新工具。从这个意义上讲，AI非但没有降低门槛，反而提高了对从业者的综合要求，远非某些媒体鼓吹的“技术平权”。
这篇文章，我就结合自己的观察，聊聊AI编程的现状，并展望它对2026年乃至更远的软件开发流程可能带来的改变。
开发工具：从IDE到CLI，工作方式在转变
先从开发工具说起。明星创业公司Cursor凭借“VS Code + Claude”的组合一夜走红，彻底点燃了市场。但我想探讨一个更微妙的现象：为什么几乎所有大模型厂商都开始力推命令行工具（CLI），比如Claude Code、Codex、Gemini CLI？
我认为背后有三个原因：
- 投入太大。在IDE领域，VS Code已是无可争议的霸主。从零开始打造一个能与之一较高下的可视化编辑器，需要投入巨量资源，这在快速迭代的AI时代几乎是“不可能的任务”。虽然市面上有不少基于VS Code魔改的产品（如Amazon Kiro的Spec模式曾令人眼前一亮），但这些创新点极易被复制，最终难逃平庸。
- 产出太小。对于大模型而言，它并不需要一个功能繁复的IDE。AI编程的核心，是给模型提供一个高效、确定性的执行环境，而成熟的命令行工具完全可以胜任。如果你的新产品高度依赖旧路径，或许就该重新思考方向了，因为大概率拼不过领跑者。
- 未来趋势。这一点至关重要。VS Code这样的编辑器是为“人”设计的，优化的是人的使用体验；而CLI工具天生易于自动化，能与各类工作流无缝集成。随着模型和工具链的成熟，人的直接参与度会越来越低。现在流行的、集成在IM、文档或网页中的AI编程助手，其底层很可能就是这些CLI工具在支撑。它们带来的最大变革是多会话并发处理——人可以同时开启多个命令行窗口，让模型并行解决多个问题。
所以，如果说2025年大家还在适应如何用大模型加速写代码，那么2026年，开发者需要找到自己的方法，把工作真正并发起来。这不能单纯等待市场提供成熟产品，也需要自身做好准备，比如建立清晰的开发规范、测试规范和发布流程。
编程语言：为什么Rust可能是AI时代的理想型？
目前主流编程语言已各安其位：JS/TS统治Web并不断外扩；Python是数据科学和机器学习的王者；Golang在分布式系统中如鱼得水；C/C++/Java等“传统”语言在企业级应用中依然坚挺。
但我还是忍不住要讨论这个话题，因为我已彻底“锈化”！抛开Rust进入Linux内核、开发出各类高性能应用不谈，我们不妨思考：在AI编程时代，我们究竟需要什么样的语言？
一种论调认为，反正代码都是AI写，语言不再重要。但真是这样吗？如果都是AI生成，为什么不用一种能“上得厅堂，下得厨房”的语言？往上，它能编译成WASM供JS调用；中间，它能通过pyo3为Python关键路径提供性能加速；往下，它还能用来写数据库和操作系统内核。而Rust，恰好就是这样的多面手。
AI编程极大地缓解了Rust以往广受诟病的“陡峭学习曲线”和“与编译器搏斗”等问题。用过AI写代码的人都明白，Rust编译器强大的静态检查对保障代码正确性是多么重要！
未来一定还会有新语言诞生，但在我看来，Rust已然是目前能预见到的、最适合AI辅助编程的理想型语言。
“魔法库”的祛魅：简单清晰的代码更受AI青睐
这里的“魔法库”在我这是个略带贬义的词，它几乎等同于“过度设计”。典型代表有Java世界的Spring、各种语言的ORM框架，以及一度火热的人工智能应用框架如LangChain。
我并非全盘否定它们的价值，流行自有其道理和适用场景。在AI编程普及前，程序员处于“体力劳动”阶段，这类库确实能帮我们减少重复劳动。但现在，对于许多常见业务场景，AI可以直接为你生成一套简单清晰的实现。这样的代码一目了然，想改就改，无需为“魔法库”复杂的配置和绕来绕去的设计买单。
AI编程时代，对公共库的开发者和使用者都提出了更高要求：
- 对于开发者：你的库功能足够单一吗？接口符合标准吗？对使用者系统的侵入性大吗？学习成本高吗？“魔法”多吗？理论上，越标准、越简洁、确定性越高的库，越适合被AI（也包括人）调用。库的开发者应当以各种语言标准库的严谨性来要求自己。
- 对于使用者：我们需要建立自己的技术审美和世界观。这个库提供了什么？这是最佳实现吗？有没有侵入性更小的替代方案？我的场景真的需要这么复杂的库吗？这并不比开发一个库简单，因为作为使用者，你必须做好随时Fork并改造任何库的准备。
记住，计算机的世界没有魔法。如果有，我们应该努力成为魔法的参与者，而非旁观者。
测试重心的迁移：从单元测试到接口测试
软件测试是逃不开的话题。在AI编程时代，测试策略理应调整。我认为，在绝大多数业务系统中，可以适当降低对单元测试的执念，将更多精力转移到集成测试或接口测试上。
原因很简单：AI太擅长也太大刀阔斧地改代码了。它能在几分钟内输出大段逻辑，如果依赖一堆细粒度的单元测试，势必导致大量测试失效。更何况，让AI给自己生成的代码写单元测试，其有效性很难保证。
接口测试则不同，我们可以把它看作一个个“产品功能故事”：
- 保证功能稳定：只要核心业务流程（故事）是通的，无论AI如何发挥，代码细节如何变动，都不至于出现重大故障。
- 维护成本低：对于后端开发，我们很少会主动破坏已有功能。接口测试一旦写好，其行为就应保持稳定。
- 降低沟通成本：接口测试文件本身就可以作为前后端联调的“活文档”，清晰定义参数和返回值预期。
这里推荐一个叫 HURL 的HTTP测试工具，体验非常不错。
Code Review：AI是永不疲倦的伙伴
在大厂，Code Review是个永恒难题：人人都希望自己的代码被Review，却少有人愿意Review别人的。核心矛盾在于，Reviewer往往不了解需求细节，只能揪着命名、格式等表面问题，很难给出实质性建议。
AI则完美解决了这个痛点。只要你提出请求，它可以孜孜不倦地Review代码，甚至直接修复问题。它不怕麻烦，也没有情绪。体验上，AI Review更像是一位帮你查漏补缺的伙伴，而非挑刺的“警察”。
目前市面上优秀的AI Code Review工具还不多，但OpenAI的Codex（无论是本地版还是GitHub集成版）表现相当出色，确实能发现很多实际问题，除了速度稍慢，几乎没毛病。
我相信到2026年，AI Code Review会变得更加成熟可靠，并与开发流程深度集成。毕竟，有经验的程序员都知道，提交代码前自己先Review一遍总是好的。
单体架构的回归：简单即是美
过去几年，微服务架构已被部分“祛魅”。随着AI编程和新一波AI公司的兴起，我认为单体架构将重新变得重要。原因有二：
- 更利于AI理解上下文：单体架构能让AI更容易把握整个系统的全貌，避免因微服务间复杂的、像“黑盒魔法”一样的交互而让AI陷入猜测。当然，设计良好的微服务接口能缓解此问题，但这引出了第二点。
- 维护成本显著降低：单体架构只需配置一套CI/CD流程，所有人共享，DevOps投入较少。开发维护也更简单，变更接口无需复杂的跨团队协调，避免了长期迭代下接口的臃肿和混乱。
归根结底，微服务更多是应对大规模团队组织架构的产物。AI编程的普及首先会降低公司对庞大规模团队的需求。当团队规模缩小，清晰的服务边界就不再是刚需，简单直接的单体架构自然优势再现。
可观测性：AI运维的下一个前沿
这个方向目前声量不大，但我认为潜力巨大。与Code Review类似，可观测性是系统上线后运维的命脉。
当前机会很多：
- 解决误报漏报痼疾：传统监控系统最让人头疼的就是规则晦涩难写（比如Bosun），且静态规则难以适应线上动态变化。许多所谓的“智能监控”名不副实。
- 降低接入门槛：如何规范地打点Metrics、格式化日志，长期消耗研发大量心力。
- 从被动响应到主动预防：线上问题本是架构演进的重要指引，过去往往事故后才复盘。如果能有AI长期“盯盘”，防患于未然，那AI就离“资深运维专家”更近了一步。
随着这波AI应用从野蛮生长进入稳定期，系统可观测性与服务稳定性必将成为焦点，相关领域的创业者值得重点关注。
慢就是快：在加速的时代保持定力
软件开发涉及面太广，篇幅所限，难以尽述。最后想聊点关于“快与慢”的思考。
大模型如同历史上的工业革命，它让世界“变小”，让时间“变快”。最明显的例子是，几个月前发布的优秀模型，转眼就显得过时。媒体和社区里，充斥着“一个周末做出爆款应用”、“月更数个版本”、“一年卖出天价”的故事。一切都在飞速变化，仿佛不拼命追赶就会被淘汰。
作为个体，我们该如何自处？
我的建议是：不要让自己沦为流量的生意。不要轻易被一条博文吸引，不要沉溺于短视频的15秒循环，不要只羡慕“美颜”后的光鲜，要去探究背后的逻辑。无论看到什么信息，都先问自己：我为什么看到它？发布者为何发布它？它对我有何影响？对它有何价值？学会这个真的那么急迫吗？不学这个影响真的那么大吗？
更重要的是，问问自己：我想成为什么样的人？
没有什么成功是毫无道理的横空出世。如果你觉得别人随随便便就成功了，那只是因为你没看到他们背后的积累与付出。在这个急速变化的时代，我们反而更需要慢下来，用于思考、学习和真正的沉淀。
多年以后，当你再次面对黑色屏幕上闪动的白色光标，或许会想起那个充满变革气息的2026。那时，新技术、新工具层出不穷，人们兴奋地围观着每日刷新的新闻，热烈地讨论着。希望那时的你，不仅是旁观者，更是清醒的参与者和建造者。关于软件开发流程的更多深度探讨，欢迎来云栈社区交流。
发表于 15 小时前
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