AI 只会淘汰不用 AI 的程序员[特殊字符]（2025 版更深入：模型×IDE×MCP×Agent/Planning 一套打穿）
AI 只会淘汰不用 AI 的程序员🥚（2025 版更深入：模型×IDE×MCP×Agent/Planning 一套打穿）
“AI 会不会取代程序员？”
更现实的答案是：AI 会优先淘汰“不会把 AI 当生产力工具的人”。
你不需要变成“提示词大师”，但你必须学会一套可复用、可落地、可持续迭代的 AI 编程工作流。
这篇文章不贩卖焦虑，目标只有一个：
把 AI 变成你日常开发的外挂大脑 + 自动化执行器 + 质量守门员。
0. 先讲清楚：AI 编程的“生产力闭环”到底是什么？
AI 编程不是“让模型写代码”，而是四件事合起来：
- 模型（Model）：负责理解与生成（代码/文档/测试/脚本/解释）
- IDE（AI IDE）：把模型能力嵌到你的开发流（代码、diff、终端、调试、搜索）
- 工具协议（MCP）：让模型能“安全、标准化”地调用外部工具/数据（GitHub、Figma、DB、浏览器等） :contentReference[oaicite:0]{index=0}
- 方法论（RAG → Agent → Planning）：让 AI 从“回答”进化到“做事”，从“单任务”进化到“可控的多步骤交付”
只用第 1 点（聊天问答）= 你永远觉得 AI “也就那样”。
把 1-4 组合起来 = 才是真正的效率跃迁。
1. 概念扫盲：别背名词，理解它们怎么协作
1.1 大模型：你买的是“推理能力”，不是“记忆力”
大模型擅长：
- 生成：代码、测试、文档、脚本、接口示例
- 推理：定位 bug、解释堆栈、推导边界条件
- 规划：拆任务、排优先级、列风险清单（Planning）
大模型不擅长：
- 记住你项目所有上下文（需要 IDE/RAG 提供上下文）
- 直接访问你的工具链（需要 MCP/IDE 来“接手执行”）
1.2 MCP：让 AI “会用工具”的标准协议（关键！）
MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，用来把外部系统（工具/数据）以统一方式暴露给 AI 应用，让 AI 能以更标准、安全的方式调用。 :contentReference[oaicite:1]{index=1}
你可以把 MCP 理解为：
- MCP Server：把能力包装出来（例如：Figma、数据库、内部文档、CI、浏览器）
- MCP Client：AI IDE/Agent 连接这些能力，然后“按步骤执行任务”
这就是为什么很多 AI IDE 都在强调 MCP：它决定了你的 AI 能不能从“写建议”变成“自动交付”。 :contentReference[oaicite:2]{index=2}
1.3 AI IDE：你真正的“生产力入口”
AI IDE 的意义是：
把 AI 变成你代码库里的“协作者”，而不是网页里一个“聊天机器人”。
典型代表（2025 年底的趋势）：
- Cursor：商业化成熟，模型与能力覆盖很广；定价与模型使用按套餐/额度等形式提供（以官方为准）。 :contentReference[oaicite:3]{index=3}
- Google Antigravity：Google 推出的 agent-first 开发平台，主打“多智能体 + 自主计划/执行/验证”，强调 Mission Control/管理界面与产物记录。 :contentReference[oaicite:4]{index=4}
- TRAE（Trae）：字节系 AI IDE，强调 IDE 模式 + SOLO 模式（AI 主导推进任务），并在官方/生态文章中强调工具化与效率。 :contentReference[oaicite:5]{index=5}
⚠️ 现实提醒：AI IDE 往往会接触你的代码、终端、文件路径、甚至网络请求。选择工具前，先看隐私/遥测/企业合规要求。例如 Trae 曾出现过隐私方面的争议报道（是否属实与具体版本有关，但你至少要意识到风险与审计需求）。 :contentReference[oaicite:6]{index=6}
2. RAG ➜ Agent ➜ Planning：AI 应用方式的演进（建议你用“项目经理视角”理解）
2.1 RAG（检索增强生成）：让 AI “说话有依据”
RAG = 先从文档/代码/知识库检索，再把检索结果喂给模型生成。
适合：
- 读项目代码、读架构文档、读接口协议
- “基于真实上下文”回答，而不是凭空编
你可以把它当做：AI 的外挂记忆。
2.2 Agent（智能体）：让 AI “能闭环做事”
Agent 不只是回答，它会：
- 自己拆步骤
- 调用工具（终端、浏览器、代码搜索、MCP Server）
- 执行并验证结果（跑测试/看日志/修复再跑）
这就是所谓 “agentic development platform”。 :contentReference[oaicite:7]{index=7}
2.3 Planning（规划）：让 AI 从“执行者”变成“指挥官”
Planning 的关键是：
- 先做全局拆解（里程碑、风险、依赖）
- 再按顺序执行
- 执行过程中根据反馈动态调整
你会发现：
越复杂的需求，越需要 Planning。否则 AI 会“写着写着跑偏”。
3. “没有科学上网/公司账号”就玩不转？别被带节奏
现实里经常遇到三种限制：
- 公司不给外网/不给模型账号
- 你个人不想/不方便折腾网络
- 合规/保密要求高，代码不能外发
可行策略（按成本/合规从低到高）：
3.1 低成本：用可访问的平台 + 免费额度
- 选一个你能稳定使用的模型/平台
- 重点不是“哪个模型最强”，而是“你能不能每天用上”
例如：
- Trae 有面向国内用户的入口与生态文章，适合“先把流程跑起来”。 :contentReference[oaicite:8]{index=8}
- 豆包等国内产品作为补充（做文案/解释/简单代码）也能提升效率。 :contentReference[oaicite:9]{index=9}
3.2 中成本：公司允许的前提下，上 AI IDE（Cursor/Antigravity 等）
- Cursor 的官方定价/套餐结构以官网为准（Hobby/Pro/Ultra 等）。 :contentReference[oaicite:10]{index=10}
- Antigravity 以“agent-first”著称，强调任务管理与自动执行（也意味着你要更重视权限与安全）。 :contentReference[oaicite:11]{index=11}
3.3 高合规：企业内网模型/私有部署 + MCP 内部工具
这条路最强，但也最贵：
适合金融/政企/保密研发，或你们本来就有内部平台。
4. 你真正需要的不是“工具清单”，而是一套可复制工作流（Workflow）
下面给你一套通用 AI 编程工作流，不依赖某个具体 IDE，换工具也能用。
5. 四步走：从“能用”到“用得爽”
Step 1：把 AI 接入你的日常（IDE 内 + 终端旁）
目标：让你每天写代码时，AI 永远在你手边，而不是“用的时候再打开网页”。
建议习惯：
- 写新功能：先让 AI 生成“设计草案 + 任务拆解”
- 改代码：让 AI 先做“影响面分析（哪些文件/哪些接口/哪些风险）”
- 出问题：让 AI 先做“日志/堆栈解释 + 可能根因排序 + 验证步骤”
Step 2：装 MCP，把 AI 变成“会动手的同事”
MCP 的意义是：让 AI 不止会输出文本，还能调用工具把事做完。 :contentReference[oaicite:12]{index=12}
最常见的 MCP 场景：
- 设计还原：Figma → 生成 UI 代码（你文中提到的 85% 还原，本质就是“工具化输入”）
- 代码库工具：Repo 搜索、PR review、自动改动
- 工程工具：生成接口调用、跑测试、读覆盖率、查日志
✅ 经验：MCP 装得越多越好是错的。
先装 1-2 个你最刚需的（例如：Figma、Git、Issue Tracker），做到“每周至少用 3 次”，再扩展。
Step 3：沉淀 Rules（规则）和 Workflows（工作流）
这是从“偶尔爽一次”到“长期稳定提效”的关键。
你要沉淀两类东西：
规则（Rules）：约束 AI 的输出风格与工程规范
例子（你可以直接复制进规则文件/团队规范）：
- 代码风格：命名、包结构、异常处理、日志规范
- 安全要求：不得输出明文密钥、不得修改权限敏感脚本
- 工程要求：每次改动必须补单测；必须提供回滚方案
- 输出格式：必须给出变更清单、影响面、验证步骤
工作流（Workflows）：让 AI 按“套路”交付
例如：新增一个接口的工作流固定为：
- 读需求 → 输出 API 设计（请求/响应/错误码）
- 生成 DTO/Controller/Service/DAO
- 补单测
- 给出自测脚本（curl/Postman）
- 输出回归点列表
你沉淀 Workflows 的本质：
把你脑子里的“经验套路”产品化，以后交给 AI 自动执行。
Step 4：文档先行（Docs First）：AI 时代的“需求说明书”更重要了
很多人用 AI 失败，是因为他们给的任务像这样：
“帮我写个用户模块，最好快一点。”
AI 时代正确姿势是：你先写一份 md 文档，把“边界条件、约束、验收标准”讲清楚。
推荐一个最实用的《AI 任务说明模板》（直接复制）：
目标
- 要做什么（1-2 句话）
- 不要做什么（明确排除项）
背景与现状
- 现在的代码结构/模块
- 目前的问题/痛点
约束
- 技术栈、版本、框架
- 不能改哪些接口/哪些表
- 性能/安全/合规要求
方案建议（可选）
- 我倾向的方案（如果你有想法就写）
- 备选方案
验收标准
- 功能点 checklist
- 性能指标
- 必须包含的测试
- 回滚方案
再把这份文档丢给 AI，让它严格按验收标准执行。
6. 真正能提效的 7 个“高频场景”（附可直接用的提示词）
6.1 新功能开发：让 AI 先做“拆解 + 风险清单”
提示词：
读取当前仓库结构后，给出实现【xxx功能】的任务拆解（按提交粒度），并列出风险点与回归点清单。最后输出最小可行版本（MVP）范围。
6.2 代码评审：让 AI 做“PR 审核官”
提示词：
请以资深 reviewer 视角审查本次改动：潜在 bug、边界条件、并发问题、日志与异常、性能影响、安全风险，并给出可执行修改建议。
6.3 Bug 定位：让 AI 先“排序根因”，再给验证步骤
提示词：
根据日志/堆栈，给出 3 个最可能根因（按概率排序），并给出每个根因的验证步骤（我该看哪段代码/加什么日志/跑什么复现）。
6.4 重构：让 AI 输出“逐步迁移计划”
提示词：
目标：把 xxx 重构为 yyy。请给出分阶段迁移方案，要求每一步可回滚、可验证、尽量小步提交。
6.5 测试补齐：让 AI 先写用例清单，再生成测试
提示词：
为该模块生成单测用例矩阵（正常/异常/边界/并发），并按优先级排序。然后先生成 Top 5 的单测代码。
6.6 文档生成：让 AI 写“给新人看的 README”
提示词：
假设你在带新人，请生成本项目模块说明：入口、核心流程、关键配置、常见问题、调试方式、发布流程。
6.7 UI 还原：让 AI“先理解设计，再生成组件库代码”
提示词：
先总结页面布局与交互（组件树 + 状态管理），再输出对应组件代码。要求：可复用、可配置、命名规范、包含基本响应式。
7. 安全与稳定性：Agent 越强，你越要“上锁”
Agent 能调用终端/文件系统时，你必须有“防翻车”意识。
7.1 两条硬规则（强烈建议写进 Rules）
- 默认只读：除非你明确允许，否则 AI 不得执行删除/覆盖/批量替换
- 破坏性命令必须二次确认：rm、format、清库、批量迁移等
为什么？
因为“自动执行”的能力越强，翻车半径越大。
例如 Antigravity 就曾出现过“误删磁盘”的事故报道（属于风险提醒：再强的工具也可能犯错）。 (Windows Central)
7.2 推荐工程防护
- 在容器/沙箱里跑 Agent（尤其是涉及终端操作）
- repo 定期备份 / 分支保护
- secrets 统一走密钥管理，不要让 AI 接触明文
- 对 AI IDE 的网络请求与遥测进行审计（企业尤其重要） (TechRadar)
8. 给你一条“30 天上手路线”（每天 20 分钟就够）
第 1 周：建立习惯
- 每天用 AI 做 1 次：解释代码/写单测/改 bug
- 目标：AI 不再是“偶尔用”，而是“默认工具”
第 2 周：沉淀 Rules
- 把你团队的规范写成 rules
- 目标：AI 输出风格稳定、减少返工
第 3 周：固定 Workflows
- 固化 2 个工作流：新增接口、修 bug
- 目标：让 AI 按套路交付，而不是随缘发挥
第 4 周：接入 MCP
- 接 1 个刚需 MCP（例如设计/仓库/工单）
- 目标：让 AI 从“写”进化到“做”
写在最后：你要升级的不是工具，是“人机协作方式”
AI 时代，程序员的核心竞争力会更像：
- 能把复杂需求拆清楚（Planning）
- 能把工程约束写清楚（Docs + Rules）
- 能把交付流程固定下来（Workflow）
- 能把工具链接起来（MCP + IDE）
工具会变，模型会变，但这套能力不会变。
AI 是生产力，毋庸置疑。真正拉开差距的是：你有没有把它用成“稳定可复用的生产线”。
