AI编程工具革新：从Claude Code到嵌入式开发的替代危机探讨

最近，AI 编程工具的热度持续攀升。无论是 Claude Code、Cursor，还是 Copilot、OpenCode，它们的能力都让人惊叹：只需几行描述，就能生成可运行的代码，甚至自动创建工程、进行测试和验证。作为一名长期在嵌入式开发领域工作的工程师，我也不禁思考：编写代码的我们，未来会被这些 AI 工具替代吗？

就目前来看，使用 Claude Code、Cursor 等工具来完成特定模块的编写，已经相当成熟。当然，许多人会反驳，认为 AI 生成的代码未必可靠。这种质疑确实存在，但这可能还停留在过去那种简单的交互式问答印象中。如今的 AI 编程工具早已进化，它们能够自主规划和执行整个开发流程，而不仅仅是“问一句答一句”。

看看最近发生了什么

Linux 之父 Linus Torvalds 的转变

以技术洁癖闻名的 Linux 之父 Linus Torvalds，曾批评 Linux 内核接收了大量“垃圾代码”提交。去年 11 月，他在首尔开源峰会上坦言自己几乎没用过 AI 编程工具，并对“vibe coding”持保留态度，认为这类工具只适合学习入门，不适合投入生产环境。

然而，就在本月，他亲自体验了 AI 编程的威力。在他的 AudioNoise 项目中，他利用 Google 的 Antigravity AI 工具生成了 Python 可视化代码。连这位技术大神都开始尝试，足以说明 AI 在工程师的日常工作中已经具备了相当的实用价值。

Google 工程师的震撼实验

2026 年初，Google 高级工程师 Jaana Dogan 分享了一个令人震撼的实验：她仅用三段文字向 AI 编程工具描述了其团队耗时近一年开发的复杂分布式代理协调器系统。结果，AI 在 约一小时 内就生成了一个与人类团队成果高度相似的原型。这一事件迅速引爆技术社区，成为讨论 AI编程 能力飞跃的经典案例，同时也引发了关于开发者角色未来的深度热议。

Claude Code 的进化：Claude Cowork

近期发布的 Claude Cowork 是 Claude Code 的扩展版本，它更可视化、面向普通用户。它不仅能够生成代码，还能自动执行多步任务，相当于一个“数字同事”。你可以对它下达指令，它就能处理办公、流程类工作，甚至规划并执行一系列任务，几乎可以接管桌面工作平台上的日常操作。

这意味着 AI 的角色正在从单纯的编码助手，向完整的项目协作与任务自动化方向演进。它旨在将开发者从重复性劳动中解放出来，让大家能更专注于系统设计、性能优化和产品落地本身。当然，目前看到一些工程师开启多窗口进行极限多任务操作，这种方式虽然强大，但也会消耗大量 tokens，成本并不低廉。

开源选择：OpenCode

OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手，它提供了终端界面、桌面应用以及 IDE 扩展，让开发者能够通过与 AI 交互来完成各种代码任务。由于 Claude Code 需要付费，而 OpenCode 可以免费使用，并能灵活接入多种大模型（包括一些免费模型），因此在可用性和灵活性上对开发者更为友好。

它支持 终端界面（TUI） / 桌面应用 / IDE 扩展 等多种形态，适合不同使用习惯的开发者。
文档地址：https://opencode.ai/docs

除了上述工具，还有许多其他进展，比如之前的各种 Agent 和 Skills 框架，这里就不一一列举了。目前来看，AI 确实已经能帮助我们处理大量工作，无论是非代码任务如整理表格、数据、输出报告，还是代码生成，都表现得相当不错。那么，对于软硬件深度结合的嵌入式软件开发而言，它会被替代吗？

我们会被替代吗？

回顾技术史，每次工具革新都伴随着类似的担忧。汇编时代，有人说高级语言会让程序员失业；IDE 出现时，有人觉得手写代码的技能会贬值；各种框架普及后，又有人预言不懂底层的人将被淘汰。结果如何呢？编程的门槛确实在不断降低，但真正优秀的、能解决复杂问题的程序员反而变得更加稀缺。

AI 工具擅长解决的是哪些问题呢？例如，重复性的代码模板（像写一个串口接收驱动，AI 能立刻给出完整实现）、标准算法的应用、提供解决问题的思路和排查步骤等。

然而，它目前仍难以完美解决所有问题，尤其是在需要微妙权衡的领域。比如性能与资源的极致平衡、复杂的模拟仿真问题。在嵌入式开发中，大量工作涉及硬件调试和底层交互，AI 目前还无法完全替代人类工程师的现场经验和直觉。相比之下，对于纯软件、前端或脚本类问题，AI 的处理能力已经非常出色。

一些想法

AI 浪潮已然到来，与其排斥，不如思考如何合理利用它来提升工作效率。具体的使用方法和环境搭建，网络上已有海量资料可供参考。新的 Skills 工作流模式很可能成为未来的主流，如何设计高效的人机协作流程将成为重点。

对于工程师而言，更重要的变化或许是思维方式的转型：需要从单纯的“写代码”执行者，逐步转向具备系统思维的架构师；从关注“如何实现功能”，转向思考“如何权衡和选择最优方案”。

AI 可以生成代码，但它并不理解代码背后的设计意图和业务逻辑。系统架构如何搭建、技术方案如何选型、潜在风险如何控制——这些依然需要人类凭借经验和智慧进行判断和决策。尤其在嵌入式领域，许多疑难杂症都与特定硬件强相关，当 AI 给出的方案出现问题时，底层的定位、调试和修复，最终还是要靠嵌入式开发者亲力亲为。

此外，从现实角度看，目前高质量 AI 服务的 token 消耗成本并不低，而各大巨头的技术竞赛日新月异，节奏飞快。据说今年 2 月，马斯克的 Grok Code 也将迎来重大升级。技术的列车正在高速前进，我们是时候思考如何搭上它，而不是被它抛下了。

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