当AI 写程式比你还快，工程师该如何找到自己的新定位？

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前言：从科幻走向现实

试想一下这样的场景：你坐在电脑前，描述出你心中所想的功能，几秒后，人工智慧便为你产出一段可以运行的程式码，甚至整个应用程式就此诞生。听起来是不是有些魔法感？

这个场景早已不是天方夜谭，而是正在发生的现实。近几年AI coding 技术快速崛起，逐渐从技术新闻中的新奇话题，转变成日常开发工作的重要工具。从GitHub Copilot 到 DeepSeek R1，人工智慧不仅改变了程式设计的方式，更可能颠覆整个软体产业的发展方向。

那么AI coding 技术究竟发展到了什么程度？它会不会取代工程师的工作？身为科技从业人员，我们又该如何面对这波科技浪潮？本文将从AI coding 的起源、现况、实际应用、对产业影响、未来发展，以及科技业人员应对之道，逐步深入解析。

AI coding的起源与发展历程

AI coding究竟从何时开始？

说起AI coding，很多人第一时间联想到OpenAI 于2021年推出的GitHub Copilot。事实上，AI 辅助程式设计的构想早在上世纪90 年代就已出现，但受限于运算能力不足、资料量不够，这种技术迟迟无法实现。直到深度学习在2010 年代大规模兴起后，AI 技术取得突破，AI coding 才正式踏上了高速发展的轨道。

举例来说，AI coding 的发展历程就像汽车的诞生：早期的概念与实验就像蒸汽动力车，效率低又笨重；直到深度学习这种「内燃引擎」被开发出来，才真正驱动了AI coding 这辆新型跑车向前冲刺。

最具代表性的AI coding 工具介绍

谈到AI coding 的工具，现在可谓百家争鸣，以下来简单介绍几个2025 年最具代表性的工具：

GitHub Copilot：AI coding 界的Tesla

试想你开着特斯拉在高速公路上，只要设定好目的地，车子便会替你调整速度、保持车距，甚至自动选择最佳路线。如今，软体开发也迎来这样一个「自动驾驶」的助手——GitHub Copilot。

GitHub Copilot 是OpenAI 和GitHub 联合开发的AI 工具，透过GPT 模型学习大量开源程式码，能根据工程师提供的注解与需求快速产生高品质程式码。工程师不再需要重复查找文件或搜寻范例，只要一句简单描述，Copilot 即可自动补齐并优化程式片段，极大提高开发效率。

当然，Copilot 虽然强大如自动驾驶汽车，仍需工程师监督与引导，尤其在关键的架构设计与创新决策上。然而它的出现已经彻底改变程式开发的方式，成为工程师不可或缺的辅助工具。

DeepSeek R1：企业级开发的瑞士军刀

如果说Copilot 像是自动驾驶特斯拉，DeepSeek R1 则像专业登山者手中功能齐全的瑞士军刀，能应对各种复杂挑战。

DeepSeek R1 专注于企业级开发，除了程式码自动生成外，更具备漏洞检测、效能最佳化、资安防护等专业功能。当团队遇到效能瓶颈、安全漏洞或复杂的架构问题时，DeepSeek R1 都能快速提出解决方案，帮助企业有效降低成本与提升软体品质。

然而，如同瑞士军刀仍需熟练使用者，企业需搭配具备经验的工程师团队，才能最大程度发挥DeepSeek R1 的价值。

Vibe：让人人都能轻松开发软体

设想你不是厨师，却能透过简单的料理包轻松完成美味佳肴，Vibe 正是这样的工具！
让没有任何程式背景的人也能轻松创造属于自己的应用程式或游戏。

Vibe 主打透过自然语言描述自动生成完整的手机App 或游戏。使用者只需清楚描述想要的功能，系统便会即刻完成介面与功能设计，无需撰写一行程式码。这种方式大幅降低开发门槛，推动软体开发民主化，让更多人得以实践创意。

当然，这样的便利性也伴随功能客制化上的限制。当使用者需要进一步的复杂设计或效能调整时，仍需专业工程师协助完成。

谁已经开始使用AI coding？

当AI coding 工具逐渐从实验室走入真实世界，你可能会好奇：有哪些知名公司已经开始大规模采用AI coding？以下几个企业案例，可以让我们清楚看到AI coding 如何在实务中发挥巨大价值。

微软（Microsoft）：身体力行的AI coding 的先驱

身为GitHub Copilot 背后的重要推手，微软在AI coding 的采用上绝对不落人后。 2023 年起，微软即在内部大量导入Copilot 辅助开发。目前，公司内已有超过60% 的开发专案全面采用AI coding 技术、微软旗下的Office 和Azure 团队，透过AI coding，大幅缩短了产品更新周期与上市时间。如今Copilot 已经成为微软内部不可或缺的日常工具。

Airbnb：透过AI coding 提升产品迭代速度

Airbnb 在2024 年公开表示已大规模应用AI coding 于产品开发中，主要采用GitHub Copilot 作为核心工具。根据Airbnb 内部公布的资料显示，自从导入AI coding 技术之后，整体软体开发效率提升约30%，并且发生程式错误的比率也有显著下降。

这样的成效对Airbnb 而言是很重要的关键，因为他们需要不断快速推出新功能、改善使用者体验，才能在竞争激烈的市场保持优势。例如Airbnb 在开发新的搜寻与推荐系统时，过去可能需要数个月的程式撰写与测试时间，而现在透过AI 辅助，仅需数周便能完成。

Stripe：打造专属AI coding 模型的先行者

与一般企业仅采用外部AI coding 工具不同，知名支付平台Stripe 更进一步开始建立自己专属的AI coding 模型，针对内部的业务需求与系统架构进行高度客制化。 Stripe 的AI coding 模型透过公司内部多年累积的支付资料、系统效能数据与程式库资料训练而成，因此能够更加精准地处理公司特定的业务需求。

透过这套专属模型，Stripe 除了提高程式码品质外，也进一步强化了系统的资安防护。 Stripe 表示，采用专属AI 模型后，不仅能加速新功能开发，还显著降低程式码漏洞与错误的发生率。未来Stripe 更计画持续投入AI coding 技术，将其融入产品开发的每一个环节。

其他公司纷纷加入AI coding 浪潮

除了上述几个指标企业外，全球各地许多公司也开始采用AI coding 技术，例如Google、Meta 与Netflix 等科技巨头也逐步将AI coding 纳入内部流程。

Google 透过Bard 等工具辅助内部开发人员、Meta 则采用AI coding 来加速AR/VR 应用的开发与迭代速度、而Netflix 更使用AI coding 协助优化串流影音平台的推荐系统与使用者体验。这些案例都不难看出AI coding 已经成为产业中不可忽视的趋势，未来将会有更多公司纷纷跟进，改变软体开发产业的游戏规则。

AI coding 如何重塑科技业与软体发展？

开发效率的飞跃式提升

就像当年汽车问世，彻底取代了马车，将人类的移动速度带入全新的时代一样，AI coding 同样为软体开发速度带来革命性的改变。以往开发一个功能可能需要花费数周甚至数个月，而如今，借助于AI 的辅助工具，工程师只需要描述清楚的需求与场景，数小时甚至数分钟内即可完成。这不仅缩短了产品的开发周期，也让公司可以快速测试市场反应，并更迅速地推出新功能与更新版本。

举例而言，以往为了开发一个全新的推荐系统或支付模组，团队可能需经过反覆的讨论、撰写程式与测试，才得以正式上线。现在，透过GitHub Copilot 或DeepSeek R1 等AI 工具，系统会根据团队提出的需求迅速产出高品质的程式码，大幅降低开发过程中的人力投入与时间成本，让企业在激烈的市场竞争中保持灵活与快速反应。

软体品质与稳定性的全面提升

除了速度之外，AI coding 对于软体品质与稳定性的提升也有巨大贡献。就如同繁忙的高速公路上，引入自动驾驶系统能降低人为错误、减少意外发生一样，AI coding 工具同样可以自动化地协助程式码侦错、漏洞扫描与安全审查，大幅降低因人为疏失导致的问题。

根据Airbnb 与Stripe 的实际应用案例显示，导入AI coding 后，程式错误率可降低三成以上。特别在金融科技与资安敏感产业，这种错误率降低所带来的稳定性与安全性提升更为显著。不仅如此，透过AI 工具的即时监测与自动回报，团队能更快速发现与修复问题，确保产品稳定性，并增强消费者的信任感。

软体开发的民主化，打破技术门槛

更深远的影响是，AI coding 正推动软体开发逐渐走向「民主化」，让开发程式不再是少数专业工程师的专属技能。这就像摄影的普及化一样：从以往只有专业摄影师才能掌握的复杂技巧，逐步透过智慧型手机和数位摄影工具，让任何人都能轻松拍出高品质照片。

现在，借助于Vibe 等AI coding 工具，即使是没有技术背景的设计师、创业家或一般使用者，也可以透过简单的自然语言描述，轻松地打造属于自己的应用程式或游戏。这种趋势将让科技创新不再局限于传统科技公司，而能延伸至各种不同领域与人群，促进更丰富且多样化的软体产品出现。

未来，我们可能会看到越来越多的创意与想法迅速透过AI coding 落地，激发出更多跨界整合与创新的可能性。这不仅改变了科技业的竞争格局，也将深刻影响整个社会的科技普及与数位转型进程。

AI coding 会取代工程师吗？

看到这里许多工程师心中都会有一个疑问： 「AI coding 都这么强了，它会抢走我的工作吗？」

这个问题并非空穴来风，AI 工具的迅猛发展确实让人开始担忧。但事实真如想像中那么悲观吗？

工程师vs AI：竞争还是共生？

AI coding 技术之所以引起关注，原因之一是它能大幅降低程式开发中的重复性与例行性工作。这类工作就如同工业革命初期流水线上的人工组装，随着自动化与机器人的出现逐渐被取代一样，在软体开发领域中，重复性的程式编写、测试程式码、例行的侦错与维护工作，也正在被AI coding 取代。

然而，人类的工作并不全然是简单的重复作业。在软体开发过程中，创造力、系统性架构规划、抽象思考与复杂的问题解决能力，仍然需要工程师来掌控。现阶段的AI 工具，还不足以理解抽象的商业需求或创新性的设计理念，更难以独立处理复杂的系统架构与策略问题。

这就好比数十年前Excel 等试算表软体的出现，虽然能自动计算财务报表与整理数据，但并没有让会计师的工作消失。相反地，会计师能将更多精力投入在财务规划、税务咨询、策略分析等更高价值的任务上。同样地，AI coding 也不会完全取代工程师的角色，而是将工程师从重复的工作中解放出来，使其能专注于更具策略意义的任务。

AI coding 正在取代哪些职缺？

尽管如此，AI coding 的快速发展也确实在近几年冲击了软体业的就业市场，一些初级或重复性的职位逐渐被削减甚至淘汰。以下几类职缺最为明显：

初级前端工程师(Junior Front-end Developer)
过去几年，透过AI 工具自动产生介面布局、CSS 与简单的JavaScript 互动已经非常普遍，许多公司开始减少或直接砍掉初级前端职缺，因为这些基本工作AI 已能高效完成。
QA 测试工程师(Manual QA Engineer)
传统的人工测试工程师，尤其是手动测试，正逐渐被AI 自动化测试工具取代。企业纷纷导入AI 自动测试平台，大幅降低人工测试的人力需求。
维护型软体工程师(Maintenance Developer)
主要负责修复重复性bug 和例行维护工作的软体工程师，由于AI coding 工具能快速识别、修正错误，这类职缺的需求也逐渐降低。

根据近年LinkedIn、Indeed 等招聘平台的数据统计，这些基础型、重复性职位的招聘数量下降了约20-30%，且许多公司明确表示这些工作已能透过AI 工具大幅取代。

工程师就业市场的变化

虽然部分基础职缺减少，但整体来看，科技产业的工程师需求并未缩减，反而出现了一些新的职位需求。根据2024-2025 年的就业市场报告指出：

对高阶软体工程师、系统架构师、以及具备AI 工具掌握能力的技术人员需求量不降反增，年成长率达15%。
专业技能上，企业开始重视系统架构设计、AI 模型训练与优化能力、产品创新设计、跨部门合作沟通能力。
软体工程师的工作重心，从纯程式码撰写逐渐转向更高阶的设计与规划工作，专业职缺更趋向策略性与整合性。

从另一个角度来看，AI coding 的兴起反而刺激了市场对资深人才的需求增加，因为企业迫切需要能有效驾驭AI 工具并整合技术资源的专业人才。因此，整体而言，AI 的冲击更像是职场的一次重新洗牌，而非对所有工程师的全面淘汰。

AI coding 与人类工程师的共生未来

总结来说，虽然AI coding 的兴起确实让一些重复性职位消失，但这并不意味着软体工程师会被全面取代。相反，这将促使工程师们更专注于提升个人能力，转型为具备更多综合技能与更高抽象能力的技术专家。

AI coding 的角色更像是工程师的强大「助手」，而非完全取代人类智慧的「竞争对手」。工程师只要持续精进个人能力，善于利用AI 工具提升自己的工作价值，便能在这波变革中找到新的发展机会与竞争优势。

结语：与AI 共同成长，创造更多可能

AI coding 时代的到来并非单纯的威胁，而是一个蕴藏丰富机会的新纪元。正如汽车的诞生没有取代人类行动，反而拓展了人们探索世界的可能性，AI coding 也将成为工程师最可靠的伙伴，帮助人类突破既有的限制，激发出更多创新的潜能。

面对这场产业的快速变革，置身科技业的我们必须不断提升自我技能，培养敏锐的洞察力，并学习如何与AI 密切协作。未来，真正脱颖而出的工程师，将是那些懂得善用AI coding 的力量，专注于更具价值与创造性的工作者。

与AI 共同成长，不仅意味着适应科技潮流，更代表我们将迎接一个更加多元、充满可能性的未来✨