用AI编程，到底能提升多少倍效率？

“用AI开发”，是工具思维，效能提升不大。 “让AI开发”，是管理思维，效能变化10x起。

用AI编程，可以提升多少倍效率？

有人说，“对越有经验的工程师提升越小，甚至可能帮倒忙，对越没有经验的人帮助越大。总之就是可以很快梭哈爽一把，但后续维护或者二开效率急剧递减。”

我用了几十亿tokens后，我的结论是，让AI来做软件开发，开发效率至少能提升10倍，无论对于个体，还是团队，均有如此潜能空间。

这个结论，不只是对于小白去梭哈小项目小创意，对于大型的、复杂的工程也是如此。

为什么有的人用就突飞猛进，有的人用就磕磕绊绊。

最关键的原因，用AI来开发，和让AI来开发，是两件完全不同的事情。

这里有几个问题，你可以评估自己开发模式：

• 【运行】你在用Cursor或者coding agent进行开发的过程中，AI自动运行run脚本命令或者bash命令的概率有多高？

• 【开发】你多大程度上会使用agent/ plan/ task 模式进行coding？

• 【提交】你用AI做git提交和测试环境部署，比例有多少？

• 【测试】你用AI构建测试脚本和用例的比例是多少？

• 【文档】AI设计的prd/ui设计/api/数据库设计/spec/rules/sh脚本的占比是多少？

如果以上问题的回答，如果都低于80%，你就只是“用AI来开发”，而不是“让AI来开发”。

用AI来做软件开发，比如做自动代码补全，人掌控分析，人仍是系统的上限，并没有发挥大模型的威力。

此外，在团队协作中，只有你一个人用AI是没用的，如果你的产品设计和测试部署还是手工的话，你不可能快起来。

我们原来做项目，产品需求要评审、架构设计要评审、数据库api设计要评审对齐，实施计划投入产出要评估，这一切都让效率变低。

即便某个环节用了点AI，本质上工作模式换汤不换药。

**“让AI开发”**是完全不同的思维模式、行为模式、沟通模式、组织模式。

让它做设计、让它做规划、让它写文档、让它的定规矩、让它做优化、让它做开发、让它做测试、让它做总结、让它做部署。它，是团队中的核心角色。

当你从写代码的思维，转变成与AI合作的思维，你才会释放AI更大的价值，这也是在拓展自己的上限。这个过程中，有几件事是重要的：

• 你的关注力要从技术细节，转移到对于技术规范的规划和校准。

• 你要对产品结果高度关注。

• 你的关注力要从代码上，转移到引导AI的行为上。

• 在debug上，你要从自己分析问题，转移到清晰表达问题，为AI提供反馈和思考方向上

• 你要引导AI实现自动化接口测试/单元测试，达到一定水平的覆盖率，而不是全部交给测试工程师。

• 你要引导AI去沉淀知识、总结规范、优化规则，而不是依靠你的判断力和陈旧的经验。

• 你要引导AI构建上下文，规范项目目录的文档管理，构建不同层级的readme，指引AI在工作过程中。

• 使用AI去做一些真正有挑战的事情，真正难的项目，对于现实工作真正有促进的项目。

2025/11月年是个拐点，opus4.5， gemini3 pro，gpt5 codex，这些模型的表现已经证明了，coding写代码，人被AI替代，是板儿上钉钉的事儿。

现如今，$200的tokens，性价比远超3个人月的工程师人工时。我们必须要接受这个现实。五年后，手工敲代码，会成为某种非物质文化遗产。

让AI开发，不能只带着开发者的帽子，你可以是探索者、观察者、设计者、规范者、引导者、反馈者……。

当你思考如何与ai合作的时候，当你的问题是“为了让AI表现更好，我可以做哪些改变？”的时候，属于你的机遇即将上演。

回到开篇的问题，用AI编程，可以提升多少倍效率？回答是10x起步。如果没有做到，不是AI能力的问题。

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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LtI2wcJf4eNWY0ibEf1lWA

来源：XT