AI 编码工具“真香”还是“智商税”？一位资深码农的“挑衅”与Go开发者的反思
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大家好，我是Tony Bai。
最近，fly.io 博客上该公司开发者 Thomas Ptacek 的一篇题为《My AI Skeptic Friends Are All Nuts》的文章，在开发者社区掀起了不小的波澜，一度登顶HN。Ptacek 以一位自称“严肃开发者”（从C语言到Go、Rust均有涉猎）的口吻，向那些对 AI 辅助编程持怀疑态度的“聪明朋友们”发出了略带“挑衅”的宣言：“即使 LLM 今天停止所有进展，它仍然是我职业生涯中发生的第二重要的事情” 。
这篇文章的观点之鲜明、论证之犀利，让我印象深刻。恰逢 前期Google I/O 2025 大会再次展示了 Gemini 等 AI 模型在编码领域的惊人进展，我们不禁要问：AI 编码工具，究竟是能极大提升生产力的“真香”利器，还是又一轮被过度炒作的“智商税”？作为开发者，特别是 Gopher，我们又该如何看待和应对这场正在发生的变革？
在这篇文章中，我就和大家一起来看看 Thomas Ptacek 对AI辅助编程演进的犀利观点以及他的反思。看看你是否认同他的想法。
误区澄清：现代 AI 辅助编程早已不是“复制粘贴”
Ptacek 在文章开篇就点出了一个关键问题：很多人对 AI 辅助编程的印象，还停留在半年前甚至两年前的水平。他写道：“如果你在6个月前（或者，天哪，两年前用Copilot的时候）尝试使用LLM编码并失败了，那么你并没有在做大多数严肃的LLM辅助编码者正在做的事情”。
那么，现在“严肃的LLM辅助编码者”在做什么呢？Ptacek 强调，他们使用的是 Agent (智能体)。这些 AI Agent 不再仅仅是根据提示生成代码片段让你复制粘贴，它们能够：
- 自主地在你的代码库中进行探索。
- 直接创建和修改文件。
- 运行各种工具， 如编译器、测试框架、linter、formatter 等。
- 与 Git 等版本控制系统交互。
- 根据编译和测试结果进行迭代和修正。
- 通过 MCP 或类似机制调用你设置的任意工具。
Ptacek强调：如果你对 AI 编码的印象还停留在 ChatGPT 网页上简单问答然后手动复制代码，那么你可能真的低估了当前 AI Agent 所能达到的自动化和智能化水平。
AI Agent 如何提升编码效率？Ptacek 的“积极案例”
Ptacek 认为，LLM（通过 Agent）能够极大地提升编码效率，主要体现在以下几个方面：
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处理“乏味代码”： LLM 可以编写你需要编写的大部分乏味代码。而大多数项目中的大多数代码都是乏味的。这能让开发者从重复性的工作中解放出来，更快地进入“调整代码并立即看到效果更好”的“黄金时刻 (golden moment)”，获得即时反馈的“多巴胺冲击”。
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克服项目启动的“惯性”： 面对一个新项目，繁琐的初始设置、依赖管理、基础架构搭建等往往令人望而却步。LLM Agent 可以被指示去“搞定这些破事，直接将你带到“事情几乎可以工作”的阶段。
- 自动化“苦差事”： 那些你不想做但又必须做的“脏活累活”，比如大规模的单元测试重构，完全可以交给 AI Agent 在虚拟机里折腾几个小时，然后带着一个 PR 回来。这反而会“逼迫”你去做“真正的工作 (real work)”。
回应常见的质疑：Ptacek 的“辩护”
Ptacek 在文章中也针对开发者对 AI 编码的常见质疑进行了犀利的回击，这些回应也为我们思考 Go 语言在 AI 时代的定位提供了新的视角。
- 关于代码质量与审查责任——“你根本不知道它写的是什么！”
Ptacek强调，开发者始终对合并到 main 分支的代码负责，无论是否使用 LLM。 LLM 生成的代码是“可知的”，你需要阅读它，甚至花时间将其调整为你自己的风格。如果连 LLM 生成的“乏味、重复”的代码都难以理解和消化，那可能是开发人员的“技能问题”。
- 关于“幻觉 (hallucination)”问题——“它会编造不存在的API！”
Ptacek 认为，对于编程而言，Agent 通过工具链（linting、编译、运行测试）形成的闭环反馈，已经（或多或少地）解决了“幻觉”问题。“如果它们的LLM编造了一个新的函数签名，Agent会看到错误。它们将其反馈给LLM，LLM会说‘哦，是的，我完全是编造的’，然后重试”。这里不能不提到** Go 语言的快速编译特性，使得这种“试错-反馈-修正”的闭环能够非常高效地运转。同时，Go 强大的标准库和清晰的 API 设计，是否也能减少 LLM“编造”API 的概率，或者使其更容易被工具链检测出来。
- 关于“代码像初级开发者写的”——“质量太差！”
Ptacek 回应：“一个实习生一个月要花20美元吗？因为 Cursor.ai 就是这个价钱”。他认为，高级开发者的职责之一就是让能力稍逊的编码者（无论是人类还是“智能体”）变得高效。使用好 Agent 本身就是一项技能和一项涉及提示、索引和（尤其是）工具链的工程项目。 LLM 只有在你允许的情况下才会产生劣质代码。
- 关于“不擅长特定语言 (如 Rust)”——“它写不了我的 Rust！”
Ptacek 认为这更多是语言生态和工具链成熟度的问题，而非 LLM 能力的根本缺陷。他特别指出：“我主要用 Go 工作……Go 恰到好处的类型安全、广泛的标准库以及推崇（通常是重复性）惯用法的文化。LLM 在生成 Go 代码方面表现出色。” 想必很多Go开发者也有着与Ptacek相同的感受，这是 Go 语言在 AI 辅助编程时代的一个显著优势！ Go 的简洁性、明确性、强大的标准库覆盖、以及社区对代码规范和惯用法的重视（例如 Effective Go），使得 Go 代码的模式相对统一和可预测，这为 LLM 的学习和生成提供了极大的便利。
对“手工艺精神”与“平庸代码”的再思考
Ptacek 对软件开发中的“手工艺精神”和对“平庸代码”的过度排斥也提出了批判。
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他认为：专业软件开发者的工作是用代码为人们解决实际问题。在日常工作中，我们不是工匠。过度追求代码的“优雅”而忽视实际产出，可能是“自我安慰的yak-shaving（指做无关紧要的琐事）”。
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对于“平庸代码”，他认为：开发者都喜欢对代码自吹自擂。他们担心LLM降低了质量的“天花板”。也许吧。但它们也提高了“地板”。LLM 生成的“平庸但彻底”的代码，可能比人类开发者“抖机灵”但引入缺陷的代码更有价值。
这也引发我们思考：在追求卓越工程的同时，我们是否也应该更务实地看待不同场景下对代码质量的不同要求？LLM 是否能帮助我们更高效地处理那些“允许平庸”但又耗时耗力的部分，从而让我们能将精力投入到真正需要人类智慧和创造力的核心工作中？
Go 开发者如何拥抱 AI Agent 的时代？
Ptacek 的文章，无论你是否完全认同其所有观点，都为我们描绘了一个 AI Agent 深度参与软件开发的未来图景。作为 Gopher，我们应该如何应对？
- 更新认知，拥抱变化： 首先要认识到，现代 AI 辅助编程已经远超简单的代码补全。应该主动去了解和体验基于 Agent 的编码工具。
- 学习与 AI Agent 高效协作： 掌握提示工程技巧，学会如何清晰地向 Agent表达需求、提供上下文、引导其生成和修改代码。
- 发挥 Go 语言的优势： 利用 Go 的简洁性、强大的标准库、快速的编译和测试工具链，为 AI Agent 构建高效的开发和反馈环境。思考如何让 Go 代码对 AI 更“友好”。
- 提升自身的核心价值： 将精力更多地投入到 AI 难以替代的领域：复杂系统设计、架构决策、需求理解与抽象、创新思维、以及对 Go 底层原理和并发模型的深刻理解。
- 参与构建 Go 的 AI Agent 生态： Go 语言本身非常适合构建 CLI 工具和后端服务。我们是否可以利用 Go 来创建更强大的、针对 Go 开发的 Agent 辅助工具或平台？
小结：保持开放，主动实践，与 AI 共舞
AI 编码工具究竟是“真香”还是“智商税”？或许答案因人而异，也因我们如何使用它而异。但 Thomas Ptacek 的“挑衅”至少提醒我们，不能用静止的眼光看待飞速发展的技术。
AI 辅助编程的浪潮已然到来。对于我们 Gopher 而言，Go 语言的特性使其在这波浪潮中具有独特的优势。与其固守过去的经验和偏见，不如保持开放的心态，主动去实践和探索，让 AI Agent 成为我们提升自身能力、加速项目交付、并最终能专注于更有创造性工作的强大伙伴。
毕竟，正如 Ptacek 所说，当他那些“聪明的怀疑论朋友们”最终接受并开始使用这些工具时，他们将会让编码 Agent 比今天强大得多。
而我们，又怎能置身事外呢？
聊一聊，也帮个忙：
- 你目前在工作中使用 AI 辅助编程工具（如 Copilot, Cursor.ai, Gemini Code Assist，Trae等）的体验如何？它在哪些方面帮助了你，又有哪些不足？
- Ptacek 文章中对 AI 编码的哪个观点让你印象最深刻？你同意还是反对？为什么？
- 你认为 Go 语言在 AI 辅助编程时代，还有哪些可以进一步优化的方向，以更好地与 LLM Agent 结合？
欢迎在评论区留下你的思考和经验。如果你觉得这篇文章提供了一个值得探讨的视角，也请转发给你身边的开发者朋友们，一起参与这场关于 AI 与编程未来的讨论！
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