文章核心观点 - 资深技术专家Steve Yegge认为，软件开发正进入“代码工厂化”时代，工程师必须从传统IDE编程转向AI Agent编程，否则将迅速失去竞争力 [5][7][9] - AI驱动的“Vibe Coding”或“Agent编程”能带来10倍级的效率提升，但掌握它需要约2000小时（约1年）的磨合，核心技能从写代码转变为指挥和管理AI Agent编队 [5][9][13] - 行业正处于剧烈转型期，传统开发规则（如“永远不要重写代码”）已失效，高生产力带来的代码合并（merge）冲突成为新瓶颈，同时领先的AI公司内部在快速扩张中普遍存在混乱 [5][33][42][47] Steve Yegge的职业生涯与理念 - Steve Yegge拥有30余年软件开发经验，曾在亚马逊早期（员工仅250人时）担任高级经理，参与技术体系与API战略搭建，后在谷歌主导构建了代码智能平台Grok [2] - 2022年加入Sourcegraph推动AI转型，并主导用“Vibe Coding”构建了拥有数万用户的问题追踪系统Beads，验证了“AI主导开发”的可行性 [3][30] - 他是“Vibe Coding”理念的激进倡导者，认为这是一场需要摒弃旧工作方式的运动，并出版了相关书籍 [7][13] 对传统开发模式与工程师的批判 - 批评仍使用传统IDE写代码的工程师“不是合格工程师”，认为IDE的核心价值应是作为AI的辅助工具，提供智能索引和增量构建 [5][14] - 指出资深工程师（拥有约12～15年经验者）因身份认同绑定在旧模式上，对AI和Vibe Coding最为排斥，但若不拥抱变化，世界级工程师一年后可能“沦为实习生水平” [8][10] - 认为一年未接触AI编程的工程师已属“恐龙级别”，技术迭代极快，两个月未尝试就可能落后 [10] AI编程（Agent编程）的实践、挑战与风险 - 掌握AI编程需约2000小时磨合，核心是能“预测AI行为”，而非情感信任，拟人化AI非常危险，可能导致生产数据库被删等灾难 [5][12] - Claude Code等现有工具（2024年技术栈）被认为已过时，操作复杂、需大量阅读，即便熟练使用者也会被其“离谱操作”困扰，全球80%-90%的程序员未真正采用 [5][16][17] - 未来的方向是“Agent编排控制台”，开发者从写代码转变为管理AI agent编队，让它们并行工作，甚至在自己睡觉时交付功能 [5][19][23] - 真正的难点在于让多个Agent协同工作，而非控制单个Agent，代码合并（merge）成为10倍高效团队的新瓶颈，有公司采取“一仓库一工程师”的临时方案 [5][32][33] 行业趋势与“代码工厂化” - 预测AI编程将进入“工厂化”阶段，类比从“镰刀收割”进入“机械化耕作”，这将彻底改变公司运作模式，理想团队规模可能缩小至两三人 [38][39] - “永远不要重写代码”的旧规已失效，对于许多代码库，“推倒重写”已经比重构更快，大模型尤其擅长此事 [5][43] - 所有代码和工具都在快速迭代，最终会变成“一次性的消耗品”，形成一场持续的军备竞赛 [42] 对主要AI公司内部状况的评价 - 指出OpenAI、Anthropic、Google在极速扩张下，内部实际上“非常混乱” [5][47] - Anthropic将混乱掩盖得最好，但正在为Claude Code等项目疯狂招聘；OpenAI经历核心成员离职，也很混乱；Google内部则因结构割裂，跨部门推进事情极难 [47] - 认为这三家公司都面临执行挑战，战况胶着，Anthropic目前可能稍好一点 [47] 技术发展与未来竞争格局 - 预测2025年可能成为“开源模型之年”，一旦开源模型达到Claude Sonnet 3.7水平，将提供接近2024年3月Claude Code的免费本地体验 [48] - 据接近研究核心的人士称，AI的“聪明程度”过去每18个月翻四倍，训练数据可能还能支撑两个周期（约3年），意味着模型可能变得比现在“聪明16倍” [50] - 未来的竞争关键在于工具能否做好任务拆解与模型分配，优化使用大小模型的成本 [48] 新时代工程师所需的技能与知识 - 真正的核心技能已转变为“学会指挥Agent”和“问对问题”，而非逐行写代码 [5][11] - 工程师仍需学习大量知识，以“语言无关”的方式理解编程概念（如函数、类、对象），思维层级需接近产品经理或架构师 [51] - AI工程师被定义为将模型潜力“用到极致”的人，他们不断发现提升效率的新方法和小技巧 [52]