AI时代的开发者: 如何不可替代

我在大学学的是金融，我想把一些经济理论融入到关于开发者的更广泛的人工智能讨论中，应该会很有趣。

经济学入门课程中你会学到的关键知识之一是……

1、价值流向稀缺性

让我们用万智牌 (Magic Card) 来解释一下。

撰写本文时，这张卡牌价值约 19 美元。

但如果你访问 TCGPlayer，你会发现 19 美元只是个开始。

哇，一张卡居然值 5393 美元？？？为什么？记住，这些卡在游戏中的功能完全相同。它们在机制上没有任何区别。

这张卡和之前的卡完全一样，只是日文版是无边框的。我们的陆行鸟现在也变成了黑色，这很稀有。

基本上，获得这张卡的概率要高得多。

但 5000 美元甚至还不是这张卡的最高价。

为此，我们还有这张特殊的卡——黄金陆行鸟。

放大卡牌左下角。

XX/77 表示这张卡全球仅发行了 77 张。

这些卡在拍卖会上的价格超过 7 万美元。这就是经济学运作的最佳例证。

所以，让我们记住，价值流向稀缺之地。

2、那么，AI对程序员的影响是什么呢？

人工智能已经问世，这显然对编程和程序员产生了影响。这里有一个有趣的问题：如果你是一张陆行鸟卡牌，你会是哪一张？

你会是那张 19 美元的基础卡牌吗？或许你是漂亮的蓝色卡牌，又或许你是限量 77 张的金色卡牌？

这个问题很难回答，因为我们在编程领域并没有真正意义上的价值参照系。在万智牌中，这很容易理解，我们有卡牌的印刷数量，但在编程领域，我们唯一能衡量的只有薪水，但这并不能像印刷数量那样真正体现纯粹的价值。有些普通工程师收入颇丰，而有些优秀的工程师却没有得到应有的报酬。

先从你的视角跳出来，我们首先要弄清楚程序员究竟是什么，以及他们具备哪些特质。

一旦我们明确了这一点，就能看出人工智能究竟对我们这些可怜的“陆行鸟”造成了怎样的影响。

3、把你——程序员——变成一张交易卡

为了帮助你“变成”一只“陆行鸟”，我研究了一些关于编程以及开发者价值的现有文献。

我发现了两个非常有趣的理论。

第一个是安德斯·埃里克森关于专家表现的研究，第二个是约翰·斯威勒提出的认知负荷理论。

虽然它们都很棒，但内容实在太冗长了。所以我打算把它们精简成四个清晰的领域。

让我们给这四个象限分别下定义。

• 语法工作。记住API结构、语言特性、实现模式。基本上就是你可以谷歌搜索或者在Stack Overflow上找到的东西。
• 算法推理。逻辑操控、理解复杂性、在约束条件下进行优化。
• 问题分解。将模糊的业务需求转化为实际可构建的东西。这需要你弄清楚自己到底应该做什么。
• 系统思考。理解所有组件如何交互。设计出即使六个月后下一个开发人员接手也不会出错的东西。

用卡片表示出来大概是这样的。

3、问题：你认为以上哪些方面的编码发生了变化？

我认为 Cursor/Claude Code 大幅降低了前两项的认知成本，而后两项几乎完全没有变化。

我觉得这很有意思，因为它并非全面提升生产力，而是有选择地淘汰了某些类型的工作。因此，以我们的陆行鸟例子为例，这将对价值和薪酬分配产生影响。

这是因为黄金法则：“价值流向稀缺之地”。

因此，根据我的理论，人工智能的出现消除了某些东西的稀缺性，而这指的是结构和算法层面的工作。

根据定义，这使得剩余的稀缺能力不成比例地变得更有价值。

不妨这样想。软件开发的瓶颈历来在于实施能力。熟练的开发人员永远不足以构建组织想要的所有东西。这种稀缺性造成了……任何能编写功能性代码的人都能获得高薪。

那么，当 Claude Code 让一个开发者就能完成以前需要三个开发者才能完成的工作时，会发生什么呢？嗯，软件开发的瓶颈并没有完全消失，它只是转移了（而且，我认为门槛还会更高，因为人们期望每花一美元就能获得更高的软件产出，这意味着会构建更复杂的系统，从而造成新的稀缺性）。

4、这个瓶颈必须转移，这就是经济学的运作方式

我们经历了一次颠覆性事件，现在瓶颈将向上游转移到问题定义阶段。它也会向下游转移到集成和维护阶段。

这为我认为新的稀缺资源——也就是新的黄金陆行鸟——的出现奠定了基础。

我不太清楚这个集换式卡牌游戏的规则，但这张卡牌很稀有。

那么他们是谁呢？

那些能够清晰阐述应该构建什么，以及能够确保它在生产环境中真正运行的人，将成为新的稀缺资源。

回到上面的卡片，他们擅长问题分解和系统思考。给他们起个简单的绰号就是“绝地武士”。我相信财富将会开始流向这些“绝地武士”。

不过好消息是，我认为会有不同类型的“绝地武士”从这股财富流中受益。

绝地武士#1：架构师和战略思考者

那些能够明确应该构建什么的人，他们的影响力将会提升。一位以前不会编程的优秀产品思考者现在可以构建功能原型。一位以前将60%的时间花在实现细节上的技术架构师，现在可以将90%的时间投入到系统设计中。

我认为我属于这一类。因为编码帮我处理了语法和算法方面的问题，这让我的问题分解和系统思考能力得以充分发挥。

我也认为这就是为什么我的Medium文章会让一些纯粹主义的开发者感到沮丧的原因。我想他们的语法水平可能比我高，所以才会对我的观点感到不满。我并非故意挑衅，只是表达了不同的性格风格。

绝地武士之二：集成者和运维人员

正如尤达大师所说：

能将 Salesforce 集成到任何系统的绝地武士，将获得战利品。

人工智能会生成海量数据。代码会源源不断地从系统中涌出。因此，集成者的价值比以往任何时候都更高。

这是因为代码编写速度很快，但仍然需要部署、监控、维护和安全保障。DevOps、SRE、平台工程。随着代码量的增加，这些角色变得越来越重要。他们了解生产系统，能够调试各种疑难故障，维护服务之间的连接。他们的工作难以自动化，因为它需要实时上下文判断。

如果你曾经尝试将大量的 AI 代码合并到生产环境中，你就能很容易地体会到这一点。你基本上需要集成者的帮助。

绝地武士之三：领域专家

我认为这有点像是“绝地武士1号”的另一种解读。基本上，这类人能够更轻松地表达自己，这使得他们的系统思维得以充分发挥，因为他们不会因为缺乏语法知识而受到束缚。

软件正在不断蚕食那些需要专业知识的领域，例如医疗保健、金融、法律和物流。一位能够使用Claude Code构建临床工作流程工具的护士，所创造的价值，原本应该属于那些需要数月时间才能理解临床背景的开发人员。

我相信，这三种角色现在更加稀缺，因此资金流向将会开始向他们转移。

5、但是，但是，但是——我仿佛听到你们在说：

我似乎把开发轻描淡写地概括了，又把工程技术粉饰得太过了。所以请耐心读完接下来的内容。

资金仍然会流向那些“十倍工程师”。这是因为他们几乎自成一类。事实上，当你阅读那些关于优秀开发人员特质的文献时，这一点就显而易见了。

几十年来，科技行业一直热衷于谈论“10倍开发者”。他们创造的价值比普通开发者高出一个数量级。

但我想要研究一下这些传统的“10倍开发者”究竟是什么，而实际上，关于这方面的深入研究资料非常丰富。鉴于人工智能的兴起，我认为这项研究在今天更具意义，但令我感到惊讶的是，在过去的50年里，优秀程序员的特质竟然几乎没有任何改变。

我会尽力用简洁明了的方式解释清楚，以下是我的分析。

IBM和贝尔实验室的大规模研究，以及汤姆·德马科和蒂姆·利斯特在《人件》（Peopleware）一书中综合的管理研究，都一致观察到，在相同的任务、工具和经验水平下，程序员之间的绩效差异可达5倍至28倍。

以下因素与你的成功无关：

• 打字速度
• 对语法的记忆
• 超出基本能力阈值的原始智商
• 仅仅依靠多年的经验。

基本上，当你达到“足够好”的水平后，就到了突破瓶颈的阶段。编程界的精英们会遥遥领先于你。所以，如果他们的打字速度没有比你快，记忆力也没有比你好，那他们究竟在做什么呢？

这些人就是超级绝地武士。

他们更擅长分解问题、思考因果关系、追踪系统状态在不同场景下的运行情况，而且他们还拥有在脑海中进行模拟的能力。例如，你提出一个新功能，他们甚至在实现之前就能想象出它将如何影响一切。

这一结论与弗雷德·布鲁克斯在《人月神话》一书中提出的早期系统思维不谋而合，该书强调软件生产力主要取决于概念的复杂性，而非机械的努力。

简而言之，一致的科学发现是，软件的卓越性能主要源于开发者对系统的思考方式，而非他们在系统中打字的速度。

6、元认知优势

或许最重要的转变是元认知能力的日益重要。元认知能力指的是思考自身思考过程的能力。

具备强大元认知能力的开发者知道何时应该信任 Claude Code 的输出，何时需要验证。他们知道何时自己的提示不够清晰。他们也知道何时自己已经接近能力极限，需要放慢速度。

邓宁-克鲁格效应在这里尤为突出。技能较低的开发者可能会高估自己评估 AI 生成代码的能力，自信地接受那些他们并不完全理解的解决方案。

这会造成质量问题，市场最终会将其反映在价格中。但在此之前，损失已经累积到相当严重的程度。

7、这究竟意味着什么？

其根本洞察在于：我认为 Claude Code 及其后续产品是资源再分配机制。

它们将经济价值从那些能够执行的人转移到那些能够构思的人，从那些能够实现的人转移到那些能够整合的人。（不包括超级绝地武士）

现在，重要的不再是你记住了什么，或者你犯了什么稀奇古怪的错误，而是问题解决能力、系统思维以及解决问题的能力。但关键在于，这并非今天才有的事，而是一直以来区分优秀者与平庸者的关键所在。只不过，像我这样的人现在有了发言权，因为我们不再受制于语法和算法的复杂性，而正是这些复杂性让我们一开始就无法清晰表达自己。

原文链接：Claude Code Didn't Just Make Developers Faster — It Has Changed Who Gets Paid

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