从编写代码到指导开发

在我的职业生涯中，大部分时间，"成为一个好的开发者"意味着一件事：比昨天写出更好的代码。更干净的函数。更清晰的抽象。更少的bug。更多的测试。

这个定义现在受到压力。

不是因为代码不再重要；它是。但因为键入代码的行为不再是大多数杠杆所在的地方。像VS Code with Codex和Google's Gemini with Antigravity这样的工具不仅仅加速编码。它们改变谁在思考，何时做出决定，以及什么开发者实际上负责。

这篇文章不是关于哪个AI写出更漂亮的代码。这是关于开发本身如何从执行转向方向。

1、旧循环 vs 新循环

传统开发遵循一个紧密的循环：

思考 → 编写 → 运行 → 调试 → 重复。

AI辅助开发打破了这个循环。

现在流程通常看起来像这样：

定义问题 → 描述意图 → 审查输出 → 纠正方向 → 集成。

差异是微妙的但根本性的。你不再指定每个步骤如何工作。你在定义应该存在什么以及什么约束重要。AI填补机械空白，有时辉煌，有时危险。

2、VS Code + Codex：增强控制

VS Code与Codex配对感觉像一个动力工具，不是替代品。

它在以下时刻闪耀：

• 你已经理解了代码库。
• 你大致知道解决方案应该是什么样的。
• 你想要速度而不放弃控制。

Codex的行为像一个极快的初级开发者，从不疲倦，但也从未真正理解上下文，除非你强迫它。它完成函数，搭建测试，建议重构，并加速无聊的工作。至关重要的是，它在你的编辑器内部完成这一切，接近代码，接近真相。

它最大的优势是局部性。你仍然是司机。反馈循环保持紧密。当Codex出错时，你立即看到。

它最大的弱点也是局部性。Codex很少挑战你的架构假设。它在你给它的框架内优化，即使那个框架有缺陷。

3、Gemini + Antigravity：系统级思考

Gemini与Antigravity感觉不同。不像助手，更像一个有意见的合作者。

不是问"我如何写这个函数"，你更可能问：

• "这个系统应该如何结构？"
• "这里的权衡是什么？"
• "什么会在规模上打破？"

这强大而冒险。

Gemini擅长：

• 跨切关注点。
• 解释不熟悉的领域。
• 生成架构级建议。
• 跨多个文件或概念推理。

但那种抽象伴随着代价。离具体代码越远，越容易接受听起来正确但微妙错误的内容。该工具的信心可能超过其正确性。

使用Gemini，开发者的工作急剧转向判断。你不是在审查语法；你在审查假设。

4、真正的转变：从实现到责任

这是不舒服的真相：AI不会移除责任。它集中它。

当你自己写每一行时，错误是颗粒性的。当AI生成整个逻辑块时，错误变得系统性。Bug从"这个循环是错误的"转移到"这个方法是错误的。"

这意味着资历重要性不是更少，而是更多。

从AI工具中获益最多的开发者不是初学者。他们是能够：

• 立即闻到糟糕架构的人。
• 理解失败模式。
• 知道什么不应该自动化。
• 能说"这看起来正确，但概念上是错误的。"

AI放大判断。如果缺少它，它放大信心代替。

5、团队在哪里出错

许多团队采用AI工具作为生产力助推器，然后就停在那里。那是一个错误。

团队应该问的真正问题是：

• AI生成的代码如何得到审查？
• 当AI提出架构决定时，谁拥有它们？
• 我们如何防止无声复杂性增长？
• 我们禁止AI触摸什么？

没有答案，速度增加而理解衰减。你更快发货，但你不再真正知道你的系统。

6、选择正确的工具是次要的

VS Code + Codex vs Gemini + Antigravity不是二元选择。它们服务于不同的认知角色。

在以下情况下使用Codex：

• 你想要在已知边界内快速移动。
• 精度和迭代重要。
• 你想要帮助，不是方向。

在以下情况下使用Gemini：

• 你在探索不熟悉的领土。
• 你需要跨系统推理。
• 你想要挑战，不是完成。

错误是期望任何一个为你思考。

7、未来开发者不是打字员

方向是明确的，即使目的地不是。

开发者正在成为：

• 问题定义者而不是问题解决者。
• 生成逻辑的审查者而不是每行的作者。
• 约束的设计者而不是机械的执行者。

这并没有使工艺变得不那么严谨。它使它变得不那么宽容。

如果你不深入理解你的系统，AI会乐意帮助你构建你不配拥有的东西。

不只是速度或工具，更是在进行的真正转变。

原文链接： From Writing Code to Directing Software: VS Code + Codex vs. Google's Antigravity + Gemini

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