作为十几年的老程序员，有点惭愧，AI Agent开发火了挺久，还没有怎么深入使用过。

虽然通义灵码、腾讯云AI助手、还有美团内部的工具都有在用，但主要是代码补全场景，Agent体验不多。

上周末心血来潮，大出血20美元开通了Cursor会员。

目标：完整开发一套包括前后端的微信扫码点餐小程序。

想看看Cursor能做到什么程度，程序员究竟会不会被AI搞失业。


经过两天的奋战，大功告成，我感到很兴奋，对Cursor的使用热情根本停不下来。

下面将分四个部分聊聊：

项目完成情况、Cursor使用感受、AI开发带来的变革、以及程序员的出路。

首先看看项目完成情况

这次做的是支持单个店铺的微信扫码点餐小程序。

用户端功能：微信登录、查看餐厅信息、点餐、支付、取消订单这些主要流程。

管理端功能：用户管理、店铺信息管理、菜品分类管理、菜品管理、订单管理、其他配置。

除了微信登录和支付需要配置没有真正对接外，其余功能全部完成。

关键是，从头到尾我参与开发的代码不超过10行。

而且实际上没用两天，大概一天半就完成了。

以下是部分截图：

小程序首页


小程序点餐页


小程序订单页


后台管理


然后说下Cursor使用感受

深度体验Cursor后，我的内心台词是：

我懂，但仍然大受震撼。

先澄清下，我是一个全栈开发工程师，虽然主业是JAVA开发，但前端也还行。

从大学期间就开始搞网站，工作第一年有一半时间写前端代码，后来感兴趣自学Android、小程序等技术，大概相当于一个三年经验的专业前端。

可惜没有赚钱的天分，只剩下涉猎广泛了。

虽然我前后端开发都没问题，仍然觉得Cursor太TM厉害了。

效率提高太明显了。

以前自己从头开发，后端需要3天，前端慢一些，5到7天吧，加起来差不多10天。

把10天缩短到1天半，这还是我初次使用的结果，震撼不，随着技术迭代估计会更快。

在开发过程中，感觉像是带了两个校招生，一个前端一个后端，他们负责干活儿，而且眼快手快，我只用适当的指导就够了。

另外刚开始我是前后端分别放在不同目录开发，这样每次需求要说多遍。

后来把前后端代码都放到了一个根目录里，有任何更改告诉他保持前后端一致，此时AI俨然我的分身。

这种感觉挺爽，有人给自己打工，指哪打哪，还不抱怨，20美元值回票价。

爽归爽，用校招生形容，说明还是有一些问题（不一定对，纯属个人感觉）。

问题一：纸上谈来终觉浅。

AI基本功非常扎实，知识面很广，像是一位智者，但实操经验略有不足。

比如订单列表一直展示不出来，我多次让他整体找下原因，AI来来回回改了好几次，还是没解决问题。

最后我排查了下，定位问题后，接着让AI再次尝试仔细检查某个文件，他这才发现问题，跟带校招生一样一样的。

所以如果是一个真的一点开发都不懂的人使用，简单场景还行，遇到复杂问题不一定搞得定，或者花费时间会大大增加。

问题二：设计思考较少。

AI更多专注完成任务本身，如果不明确告诉他遵守某些规范，基本不会主动考虑设计模式，最后搞出很复杂的解决方案出来。

能运行，但不优雅，在大项目协同开发中比较致命，很容易成为历史债改不动，所以一定要提前定好开发规范，适时提醒。

这点跟校招生稍微有点像，上来就干，想着尽快完成任务，不敢多问一句有没有其他要求。

说到这里突然有点心疼AI，可能想到了同样身为牛马的自己，以后一定记得多表达清楚，对后辈再好点。

整体来看，虽然有两个小问题，但影响不大，初次使用AI Agent已经大大超出预期了。

接下来聊聊AI开发带来的变革

从研发角度，我觉得AI开发主要带来两方面的变革：打破壁垒、缩小差距。

1、打破了普通人与开发人员之间的壁垒。

以前一个完全不懂开发的人，想自主学习开发软件非常难，刚入大学学习C++时深有体会，一个for循环作业都是把别人代码拍照后再敲出来。

AI提供了可能，一个普通人也能开发程序的可能性。

很多大厂都在做AI探索，不少产品和后端研发非常兴奋，因为在NoCode的加持下，不用前端就能做页面。

虽然我觉得这种尝试对大厂意义并不大，毕竟前端用起来更专业，一些复杂的切图AI做不了，AI在辅助专业人员做专业的事上收效更大。

但站在普通人的角度，让开发从不可能变成可能，已经是质的飞跃了。

2、打破了不同开发语言之间的壁垒。

不同开发语言之间是可以触类旁通的，掌握一门开发语言行成技术思维后，再去学习其他开发语言会简单很多。

尤其是开发语言高度相似时，比如JAVA后端和Android开发。

但是当开发语言风格相差很大时，学习成本还是比较高，比如我学习苹果开发语言时感觉很吃力。

有了AI就不同了，AI可以是无数个不同开发领域的校招生，大大降低了基础语法规范的学习成本，我只用专注于业务和解决问题就好了。

学无止境，想想能继续尝试各种开发，还挺激动。

3、缩小了大公司与小公司之间研发能力的差距。

小公司喜欢招聘有大公司经验的研发，因为见得多，经验足，完全能够覆盖小公司的业务。

有了AI后，相当于给每个研发配置一个全栈技术支持，大厂经验可以直接拿来主义。

其实还避免了一个坑，那就是大公司出来的研发综合能力不一定强。

大公司基建做的非常好，对于开发来说有利有弊。

利在研发只要专注于需求理解和业务研发就足够了，根本不用关注底层原理，玩的是协同效率。

弊在如果主动性差一点，不去了解相关领域知识，可能自己搭个生产环境都费劲。

小公司啥都得自己搭建，所以更需要全栈研发。

从这个角度来说，AI使小公司受研发水平制约的情况能得到明显改善。

4、缩小了个人开发者与企业研发效率的差距。

这点不用我说太多，以前自己想做个软件还是很耗精力的，虽然也能找一些模板，但效率还是比不过那些有开发团队的公司。

使用AI后，自己就是一个小团队，想做出东西已经容易很多了。

没有模板的前提下，一天半从头到尾独立研发一套小程序，搁以前我确实不敢想。

开发成本越来越低廉，这也是程序员被AI冲击，面临失业困境的主要原因。

最后分享下：程序员的出路在哪里？

出路一：拥抱AI，用好AI。

程序员不会失业，只是要求会更高。

AI不是敌人，而是朋友。

并不是AI出来了就不需要程序员了，经验越丰富的开发者，使用AI越有优势。

AI需要人的指导，不同人使用效率差异很大，而且全交给AI风险很高。

全程没有人类参与开发的交易系统哪个公司敢上线？

未来不好说，现在肯定不行。

技术不会主动淘汰人，被淘汰的是裹足不前、害怕改变的自己。

不懂AI原理也不用怕，不用训练不用调优，都是基建，以后会和5G一样平常，最后拼的还是应用场景。

出路二：深耕业务，成为领域专家。

程序员从来也不只是以开发能力区分高低，否则都搞科研算了。

对于程序员来说，写代码真的是最简单也是最舒服的事情，擅长，完全射程之内。

并且程序员并不是一直在写代码，而是只有不到一半的时间，级别越高写代码越少。

那么他们都在干嘛呢？

那可太多了，跟产品沟通、理解需求、设计方案、跨团队协作、向上汇报能力、代码上线还得运维、排查问题等等。

所以啊，技术能力不是片面的写代码的能力，真正拉开距离且决定职业生涯的是上面这些软素质，工作越久体会越深。

AI能够代替的只是底层的代码实现过程，尽管其他事情也能用AI提高效率，但AI理解跟人还是有不一样的地方。

比如，AI不会吃饭，只能通过数据分析点餐用户可能遇到什么问题，遇到分歧还是需要人来决策。

再比如，AI说得头头是道、有理有据，但架不住业务想法天马行空吧，就是要改，怎么着吧。

AI如果真的有意识，我想他会说一句：人类套路真深！

更不要别忘了，你领导基本上不写代码，但不妨碍他是程序员，千万别把自己限制死了。

出路三：多接触不同的领域，尝试变现。

程序员干的时间越长，圈子会越窄，除了开发啥都不会了，成了工具人。

职业生涯总有尽头，但人生没有，不想变成锤子的螺丝钉不是好程序员。

有一技之长，不妨找一些正需要工具的资源，资源加工具就等于机会。

当然，没那么简单，比如我琢磨这么多年还是天天打工。

但可能是我思维没打开，技术思维太重，比我厉害的人可太多了，比如你。

好了，到这里应该差不多了，个人理解不一定对，欢迎一起交流。