“死磕、加速、杠杆、乐趣、与能力退化 ”—— Andrej Kaparthy 这几周的AI Coding的笔记

过去几周大量使用 Claude 编码的一些随机笔记

编码工作流

得益于 LLM 编码能力的最近大幅提升，和很多人一样，我在11月份还是大约80%手动+自动补全编码、20%使用agent，到12月份迅速变成了80% agent编码、20%编辑+修修补补。

也就是说，我现在基本上真的是用英语在编程，有点不好意思地用文字告诉 LLM 要写什么代码……这有点伤自尊，但能够在大范围“代码动作”上操作软件的强大能力实在太有净收益了，尤其是你适应它、配置它、学会使用它、搞清楚它能做什么和不能做什么之后。

这是我近20年编程生涯中基本编码工作流最大的变化，而且就发生在短短几周内。我猜现在应该有两位数百分比的工程师正在经历类似转变，而普通大众对此的认知可能还停留在个位数低百分比。

IDE / agent swarm / 错误倾向

目前“不再需要 IDE”的炒作和“agent swarm（代理群）”的炒作，我觉得都太过头了。模型肯定仍然会犯错，如果你有真正在乎的代码，建议还是像老鹰盯小鸡一样盯着它们，在旁边开一个舒服的大窗口 IDE。

错误的性质已经变了很多——不再是简单的语法错误，而是稍微马虎、匆忙的初级开发者可能会犯的微妙概念性错误。

最常见的类型是：模型擅自替你做了错误的假设，然后就一路狂奔下去不回头。它们也不会管理自己的困惑，不会主动寻求澄清，不会暴露不一致之处，不会呈现权衡取舍，在该反驳的时候也不反驳，还稍微有点过于奉承。

开启 plan mode（规划模式）后会好一些，但还是需要一种轻量级的行内规划模式。它们还特别喜欢把代码和 API 搞得过于复杂，过度膨胀抽象，自己不清理死代码等等。

它们可能会写出1000多行低效、臃肿、脆弱的实现，然后你说一句“呃，你就不能直接这样做吗？”，它们立刻就会说“当然可以！”然后瞬间砍到100行。

有时候即使和任务无关，它们也会顺手改掉/删掉它们不喜欢或理解不够的注释和代码。尽管我在 CLAUDE.md 里简单尝试过几次修复指令，但这些问题依然存在。尽管如此，整体仍然是巨大的净进步，很难想象再回到纯手动编码。

TL;DR：每个人都有自己正在形成的工作流，我目前的是：左边 Ghostty 窗口/标签页开几个 Claude Code 会话，右边开一个 IDE 用来查看代码 + 手动编辑。

顽强（Tenacity）

看着 agent 死磕一个事情真的很有意思。它们永远不会累，不会丧气，就是不停地尝试、尝试，人类早就放弃留待他日再战了。

看着它在一个问题上挣扎很久，30分钟后突然胜利，那种“感受到 AGI”的瞬间真的很震撼。

你会意识到耐力是工作的核心瓶颈之一，而有了 LLM 之后，这个瓶颈被极大地提高了。

加速（Speedups）

目前还不清楚怎么精确衡量 LLM 辅助带来的“加速倍数”。我确实感觉自己完成原本计划要做的事情快了很多，但更主要的效果是：1) 很多以前觉得不值得写的小东西我现在都会去写；2) 很多因为知识/技能欠缺以前根本不敢碰的代码，我现在也能上手了。所以确实是加速，但可能更准确地说是能力边界的大幅拓展。

杠杆（Leverage）

LLM 特别擅长循环直到达成具体目标，这正是大多数“感受到 AGI”魔力的地方。不要告诉它怎么做，给它成功标准然后看着它自己搞。让它先写测试再通过测试。把它放进带浏览器 MCP 的循环里。先写一个几乎肯定正确的朴素算法，然后让它在保持正确性的前提下优化。把思路从命令式转向声明式，让 agent 能循环更久，从而获得更大杠杆。

乐趣（Fun）

我没想到用 agent 编程反而更开心了，因为大量填空式的枯燥工作被去掉了，留下来的更多是创造性的部分。我也不太容易卡住/被阻塞（这很不爽），而且因为几乎总能和它合作取得一些正面进展，所以胆子也大了很多。

当然我也看到相反的声音；LLM 编码可能会把工程师分成两派：那些主要喜欢“编码”的人，和那些主要喜欢“构建”的人。

能力退化（Atrophy）

我已经明显感觉到自己手动写代码的能力在缓慢退化。

生成代码和阅读/理解代码在大脑里是两种不同的能力。因为编程涉及大量细小的（大多是语法层面的）细节，所以即使你写代码开始吃力，阅读和 review 代码的能力还是能保持不错的。

Slopacolypse（垃圾内容末日）

我已经在为2026年全 GitHub、Substack、arXiv、X/Instagram 乃至整个数字媒体的“slopacolypse”（低质量 AI 内容洪水）做心理准备了。

同时我们还会看到更多 AI 炒作的生产力表演秀（这还能再夸张吗？），当然也会有真实的、实质性的进步。

一些困扰我的问题

“10X 工程师”会怎样？平均水平工程师和顶尖工程师的生产力差距会不会大幅拉大？

有了 LLM 之后，通才是不是会越来越碾压专家？LLM 在填空（微观层面）上比制定宏大战略（宏观层面）强太多了。

未来的 LLM 编码是什么感觉？像打星际争霸？像玩 Factorio？像演奏音乐？

社会有多大比例被数字知识工作所瓶颈？

TL;DR 总结：

LLM agent 能力（尤其是 Claude 和 Codex）在2025年12月左右跨过了某种连贯性阈值，引发了软件工程及相关领域的阶段性跃迁。

智能部分突然大幅领先于其他所有环节——工具集成、知识集成、新的组织工作流、流程、整体扩散等。

2026年将会是行业消化这一新能力的高能量年。

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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_E_RuPMeHgYnVV9d_QWoyA

来源：Andrej Kaparthy