随着人工智能技术的飞速发展，编程领域正迎来前所未有的变革。AI的崛起不仅为软件开发带来了更高的效率，同时也引发了程序员群体对职业未来的深刻思考。近期，Anthropic首席执行官Dario Amodei更是抛出了一个惊人的预言：未来12个月内，几乎所有代码都可能由AI编写。这一观点引发了广泛的关注和讨论。本文将深入探讨AI在编程领域的最新进展、其对程序员职业的冲击，以及未来程序员如何在AI时代重新定位自身价值。

最近鲸哥有个事感受挺深，就是鲸哥有个同学，他以前写代码经常借助sider，每年一千多元的费用，说是工作中已经离不开了。

Claude3.7发布后，他惊呼自己工作都要不保了，他所在的外包公司近一年中，也因为AI等复杂因素裁员了一些人；

另一件事就是鲸哥前阵子和知名AI独立开发者作者陈云飞，一起做客36氪直播节目。

他现场演示了用自然语言操作了一个『小红薯博主吐槽器』，生成吐槽36氪的内容还挺搞笑的；而他的成名作『小猫补光灯』，发布后曾在APP Store付费排行榜第一。

一方面是传统的程序员生态被冲击，一方面是新兴的代码智能生成被瞩目。Anthropic首席执行官Dario Amodei更在近日直言：未来3到6个月，AI将编写90%的代码，而在12个月内，几乎所有的代码都可能由AI编写。

之所以敢于如此预言，是随着最近一系列重磅AI 产品的发布，程序员这个群体的危机感越来越强。AI进化，导致代码中很多工作都可以被代替了。

尤其编码能力再次打破天花板的Claude3.7，以及Windsurf’s Wave 4。此前大火的OpenAI o3大模型，以及已经成为独立开发者口中经典的Cursor，都是标杆型产品，以至于有人惊呼：程序员饭碗要不保了。

重点提及下，最新的Agentic Coding Evalution榜单中，Sonnet 3.7 以67%的得分率，在初级人员开发评估达成度中位列所有模型第一。第二三名中GPT-4.5和Sonnet 3.5也相差相差无几，都超过了60%。显示了这几款模型的编程能力强大。

实际上，两大模型在编程方面略有侧重， GPT-4.5 在涉及架构和跨系统交互的任务上峰值更高，而 Claude 3.7 Sonnet 在原始编码和代码编辑上的峰值更高。

可能单纯说分数，并不好直观理解大模型的能力，换个方式用实际案例来讲述。

此前，o3 模型在 Elo 得分（2727 分）所对应的排名高居175 名。这是个人类编程测试比赛，类似高考前大家都不知道考试题内容，所以不存在大模型已经刷过题的可能。

这个竞赛一共有全球 168076 名程序员参赛，175名是前0.1%选手（1-175/168076=99.9%），换句话说：o3 已经在编程竞技中击败了世界上 99.9% 的程序员，Claude 3.7 sonnet应该还会更好一点。

不只在模型层AI Coding实现了巨大的跨越，在产品开发层面也有了重大的升级。

字节跳动的Trae海外版就接入了 Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o 等国际大模型，也具备IDE的能力。小白也能编程的目的接近实现，程序员的门槛被进一步降低。

最最重要的是，Trae 海外版完全免费，用户可以无成本地使用其所有功能。而 Cursor 需要付费订阅，价格为每月 20 美元。国外就有网友利用Trae和里面内置的Claude3.7，只需一个设计草图和一个超级简单的提示，它就会自动生成 3D 动画地球的代码。Prompt:

构建一个 3D 地球，让用户可以改变视点、使用卫星图像地图并突出显示南极洲。
这个 3D 地球包含以下功能：使用 Three.js 构建了一个交互式 3D 地球模型。

也有人靠此赚到了真金白银的收益。海外一位叫 Pieter Levels 的大神只用了 3 个小时，完全依靠 AI 开发了一款游戏。上线 13 天已经赚了 67,000 美元，折合人民币接近 50 万元，马斯克都为此点赞！

是不是有这么神奇，鲸哥自己也做了个Case 。鉴于我是完全的小白，我打算做一个不是特别难，但是苹果和国内软件企业都没做好的产品—“To do日历”（个人认为我做的最好，可能是我用的日历产品比较少）。

我们使用字节刚刚推出的AI Coding产品Trae，具体是用Trae的Builder模式，这个模式支持一键从0到1生成应用；Chat模式适合不断修改的模式。我们输入了如下Prompt:

生成一个To do list小程序，要求结合日历。左侧是日历，日历上每天可以添加简单事项，右侧是这天的详细To do list。每件事后面可以打对勾或者叉，表示每件事已经完成或者未完成，未完成事项自动进下一天list，并且可以编辑。

几分钟就生成了应用代码，而在预览的过程中，Trae最牛的地方还是帮你缺啥补啥，开发环境一步步帮你部署到电脑上，运行监测一步步落实。

最终呈现的效果大家可以看看,我个人想要的几个逻辑都复现了。

            鲸哥用自然语言编写出的程序

第一是右侧list完成的打对勾，事项就会被画横线，显示已经完成；未完成的事项打叉，会自动加入到第二天的To do list。

第二是每件事可以任务分类，写的时候选择是工作还是生活学习类的标签；然后单独点击工作等某个标签，会显示这个月内要做的工作list。

第三是长短期任务结合，都可以添加和显示，尤其长期任务是每天显示进度，起到很好的督促作用。

而实现以上完整逻辑，鲸哥也是和Trae连续对话一下午，期间Trae调用Claude 3.7模型，动不动就要排队200多名，以及复杂任务还经常报错，鲸哥最开始想做AI版陌陌，太复杂最终没能完成。

尽管仍有很多不完美的地方，但是只花了一下午就做出了成品，无论效率还是效果还是挺惊人的。当然这款程序可能无法推向市场，因为代码水平达不到商用的水平。

但我们要知道，大模型代码的水平正快速提高， 从几方面正在接近人类：

Sonnet 3.5 可以输出 200 行，而 Sonnet 3.7 已经可以输出 1000-1500 行代码，是第一个可靠代码长度上千行的模型。

以后大量繁杂枯燥的编程就不需要一行行打了，大量初级程序员的位置被取代。刷Leetcode也不再有意义，如鲸哥的同学一样，都买个大模型会员，大家编程实力就会变高。

还有Action scaling的关键能力，能够连续做 function call 和 tool use ，并持续根据环境的反馈迭代，直到把一个开放式问题解决，这在未来的进化能力不可小觑。

当然有朋友说，AI能和客户对需求吗？AI会和PM吵架吗？AI能背锅吗？不可否认的是，现在还不行，但Devin等产品正在呈现一定的AI Agent能力，理解并执行的能力快速提高，人人都是产品经理的时代就会到来。