文章核心观点 - 资深开发者通过一整年深度使用AI编程工具，工作模式发生根本性转变，从亲自编码转变为管理和指导“虚拟程序员实习生”[6] - 2025年被视作“智能体元年”，以Claude Code为代表的工具结合了大型语言模型与工具执行功能，改变了编程范式[9][10] - 开发者与AI协作的关系引发复杂思考，包括无意识的拟人化倾向以及工具命名的伦理争议[12][13] - 现有的软件开发工具（如版本控制系统、代码审核平台）已无法适应AI生成代码的新工作流程，亟需创新[22][24] - AI编程的普及带来了新的行业挑战，如代码质量审核、开源项目贡献规范以及对外包与自研趋势的潜在影响[18][26][27] 不一样的2025年：工作模式的根本转变 - 开发者彻底改变了编程方式，从主要使用Cursor转变为几乎完全依赖Claude Code，无需亲手敲键盘[6] - 工作角色从编码者转变为工程负责人，管理一个“虚拟程序员实习生”[6] - 因深入探索AI领域，年度博客文章产出大幅增加，全年发布36篇文章，约占其自2007年开通博客以来总内容的18%[7] 智能体元年：工具生态与范式确立 - 核心工具体验：Amp被类比为高端精致的苹果或保时捷，Claude Code是经济实惠的大众，Pi则是黑客的开源首选[14] - Claude Code开创的模式被视为当前最顶尖的，其结合大型语言模型与工具执行的能力令人惊叹[9][10] - 文本用户界面强势回归，开发者常用的Amp、Claude Code和Pi均为命令行操作工具[9] - 大型语言模型的功能从年初的代码生成扩展到日常琐事处理和生活规划，预计2026年将涌现大量消费级AI产品[10] 我与机器：协作关系的困惑与思考 - 开发者容易对常用工具产生“拟社会关系”，这种感觉既奇怪又令人不安[12] - 尽管努力将模型视为字符处理工具，但发现此简化观点已站不住脚，系统已具备某些人的特质，但将其等同于人类是错误的[12] - 反对使用“智能体”一词，因为能动性和责任应属于人类，但缺乏更贴切的术语来描述这些机器[12] - 与坚决抵制AI系统的人共事时，会感到尴尬，行业普遍反对给机器赋予人格[13] 众说纷纭：主观感受与行业共识的动摇 - 关于AI工具的讨论，焦点常集中在使用“感觉”而非纯粹技术上，这挑战了半个世纪以来的软件工程经验[16] - 许多行业共识经不起推敲，但难以证伪，例如开发者认为MCP用起来不顺手，却只能以“对我不适用”作为理由[16] - 模型选择具有高度主观性，例如有人从Claude转向Codex并认为好用，而本文开发者则偏爱Claude，只因“感觉对了”[16] - 需注意网络观点的利益倾向，许多言论来自相关产品的投资者或收费推广博主，可能影响其客观性[16] 外包还是自研：AI对开发模式的影响 - 当前趋势是核心服务外包给专业公司，如使用Stainless、Fern、Mintlify、Clerk等现成服务，提高了用户体验门槛[18] - AI编程工具提供了自研能力，例如开发者让Claude制作了支持Python和TypeScript的SDK生成器，过程并不困难[18] - AI可能鼓励减少对第三方工具的依赖，转向自己动手开发，这与当前普遍的外包趋势形成对比，未来方向尚不确定[18] 心得体会与未来期许：亟待创新的领域 - **新型版本控制系统**：传统工具如Git和GitHub的PR模式无法满足需求，需要能记录每次修改对应提示词及失败尝试的系统，失败经验对机器至关重要[22][23] - **新型代码审核模式**：现有工具（如GitHub）的严格角色权限与AI工作模式不兼容，审核功能应成为版本控制系统的一部分，且需解决本地审核导致的团队协作不透明问题[24] - **新型可观测性方案**：大型语言模型降低了eBPF程序开发和复杂SQL查询的门槛，使得过去因操作复杂而未能落地的可观测性想法有望重生，该领域预计将迎来大量创新[25] - **应对冗余与混乱**：AI生成代码导致开源项目中未经充分审核的贡献增多，对传统开发者构成冒犯，需要行业建立新规范来界定智能体代码库中的合规行为，而非仅靠贡献指南[27][28]