AI热榜 作者 | 温铭 (API7.ai 创始人兼 CEO,Apache APISIX PMC 主席) 我第一次真切感觉到变化, 是 2026 年春节。
那段时间, 我们在 Apache APISIX 上遇到一个非常棘手的 bug: 试了很多方法都没能复现, 读了几轮代码也没定位到。
最后抱着最后一丝希望, 我们把这个 bug 的现象描述给了一个 AI Agent——它用了不到 10 分钟, 只靠静态代码分析加上我们描述的现象, 就准确地指出了问题在哪里。
那一刻, 真的把我惊艳到了。
后来我们又试了件更大胆的事: 既然这么强, 它能不能做一个像 Apache APISIX 这样的生产级项目? 要说半天就从架构、代码、测试到文档完整复刻, 它做不到 ; 但只要你把架构、技术栈, 以及你脑子里那些核心概念和它们之间的关系讲清楚, 单论"写代码",AI 半天就能完成我们当年三个月的代码量, 完全没问题。
所以对于写代码这件事, 我的判断很明确: AI 已经达到、甚至超过了一个资深工程师的编码能力, 这一点毋庸置疑。
这一两个月, 光我自己用 AI 写软件, 就烧掉了几百亿 token。
但烧得越多, 我越确定一件事—— 瓶颈早就不在 AI 这一头了:AI 的能力已经溢出, 真正跟不上的, 是人。
下面这几条, 是我自己烧出来的经验, 没有大道理, 都是踩出来的。
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