最近鯨哥有個事感受挺深，就是鯨哥有個同學，他以前寫代碼經(jīng)常借助sider，每年一千多元的費用，說是工作中已經(jīng)離不開了。

Claude3.7發(fā)布后，他驚呼自己工作都要不保了，他所在的外包公司近一年中，也因為AI等復雜因素裁員了一些人；

另一件事就是鯨哥前陣子和知名AI獨立開發(fā)者作者陳云飛，一起做客36氪直播節(jié)目。

他現(xiàn)場演示了用自然語言操作了一個『小紅薯博主吐槽器』，生成吐槽36氪的內(nèi)容還挺搞笑的；而他的成名作『小貓補光燈』，發(fā)布后曾在APP Store付費排行榜第一。

一方面是傳統(tǒng)的程序員生態(tài)被沖擊，一方面是新興的代碼智能生成被矚目。Anthropic首席執(zhí)行官Dario Amodei更在近日直言：未來3到6個月，AI將編寫90%的代碼，而在12個月內(nèi)，幾乎所有的代碼都可能由AI編寫。

之所以敢于如此預言，是隨著最近一系列重磅AI 產(chǎn)品的發(fā)布，程序員這個群體的危機感越來越強。AI進化，導致代碼中很多工作都可以被代替了。

尤其編碼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，以及已經(jīng)成為獨立開發(fā)者口中經(jīng)典的Cursor，都是標桿型產(chǎn)品，以至于有人驚呼：程序員飯碗要不保了。

重點提及下，最新的Agentic Coding Evalution榜單中，Sonnet 3.7 以67%的得分率，在初級人員開發(fā)評估達成度中位列所有模型第一。第二三名中GPT-4.5和Sonnet 3.5也相差相差無幾，都超過了60%。顯示了這幾款模型的編程能力強大。

實際上，兩大模型在編程方面略有側(cè)重， GPT-4.5 在涉及架構(gòu)和跨系統(tǒng)交互的任務上峰值更高，而 Claude 3.7 Sonnet 在原始編碼和代碼編輯上的峰值更高。

可能單純說分數(shù)，并不好直觀理解大模型的能力，換個方式用實際案例來講述。

此前，o3 模型在 Elo 得分（2727 分）所對應的排名高居175 名。這是個人類編程測試比賽，類似高考前大家都不知道考試題內(nèi)容，所以不存在大模型已經(jīng)刷過題的可能。

這個競賽一共有全球 168076 名程序員參賽，175名是前0.1%選手（1-175/168076=99.9%），換句話說：o3 已經(jīng)在編程競技中擊敗了世界上 99.9% 的程序員，Claude 3.7 sonnet應該還會更好一點。

不只在模型層AI Coding實現(xiàn)了巨大的跨越，在產(chǎn)品開發(fā)層面也有了重大的升級。

字節(jié)跳動的Trae海外版就接入了 Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o 等國際大模型，也具備IDE的能力。小白也能編程的目的接近實現(xiàn)，程序員的門檻被進一步降低。

最最重要的是，Trae 海外版完全免費，用戶可以無成本地使用其所有功能。而 Cursor 需要付費訂閱，價格為每月 20 美元。

國外就有網(wǎng)友利用Trae和里面內(nèi)置的Claude3.7，只需一個設計草圖和一個超級簡單的提示，它就會自動生成 3D 動畫地球的代碼。 Prompt:

構(gòu)建一個 3D 地球，讓用戶可以改變視點、使用衛(wèi)星圖像地圖并突出顯示南極洲。 這個 3D 地球包含以下功能：使用 Three.js 構(gòu)建了一個交互式 3D 地球模型。

也有人靠此賺到了真金白銀的收益。海外一位叫 Pieter Levels 的大神只用了 3 個小時，完全依靠 AI 開發(fā)了一款游戲。上線 13 天已經(jīng)賺了 67,000 美元，折合人民幣接近 50 萬元，馬斯克都為此點贊！

是不是有這么神奇，鯨哥自己也做了個Case 。 鑒于我是完全的小白，我打算做一個不是特別難，但是蘋果和國內(nèi)軟件企業(yè)都沒做好的產(chǎn)品—“To do日歷”（個人認為我做的最好，可能是我用的日歷產(chǎn)品比較少）。

Trae編寫程序頁面

我們使用字節(jié)剛剛推出的AI Coding產(chǎn)品Trae，具體是用Trae的Builder模式，這個模式支持一鍵從0到1生成應用；Chat模式適合不斷修改的模式。我們輸入了如下Prompt:

生成一個To do list小程序，要求結(jié)合日歷。左側(cè)是日歷，日歷上每天可以添加簡單事項，右側(cè)是這天的詳細To do list。每件事后面可以打?qū)椿蛘卟?，表示每件事已?jīng)完成或者未完成，未完成事項自動進下一天list，并且可以編輯。

幾分鐘就生成了應用代碼，而在預覽的過程中，Trae最牛的地方還是幫你缺啥補啥，開發(fā)環(huán)境一步步幫你部署到電腦上，運行監(jiān)測一步步落實。

最終呈現(xiàn)的效果大家可以看看,我個人想要的幾個邏輯都復現(xiàn)了。

鯨哥用自然語言編寫出的程序

第一 是右側(cè)list完成的打?qū)矗马椌蜁划嫏M線，顯示已經(jīng)完成；未完成的事項打叉，會自動加入到第二天的To do list。

第二是每件事可以任務分類，寫的時候選擇是工作還是生活學習類的標簽；然后單獨點擊工作等某個標簽，會顯示這個月內(nèi)要做的工作list。

第三是長短期任務結(jié)合，都可以添加和顯示，尤其長期任務是每天顯示進度，起到很好的督促作用。

而實現(xiàn)以上完整邏輯，鯨哥也是和Trae連續(xù)對話一下午，期間Trae調(diào)用Claude 3.7模型，動不動就要排隊200多名，以及復雜任務還經(jīng)常報錯，鯨哥最開始想做AI版陌陌，太復雜最終沒能完成。

盡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，無論效率還是效果還是挺驚人的。當然這款程序可能無法推向市場，因為代碼水平達不到商用的水平。

但我們要知道，大模型代碼的水平正快速提高， 從幾方面正在接近人類：

Sonnet 3.5 可以輸出 200 行，而 Sonnet 3.7 已經(jīng)可以輸出 1000-1500 行代碼，是第一個可靠代碼長度上千行的模型。

以后大量繁雜枯燥的編程就不需要一行行打了，大量初級程序員的位置被取代。刷Leetcode也不再有意義，如鯨哥的同學一樣，都買個大模型會員，大家編程實力就會變高。

還有Action scaling的關鍵能力，能夠連續(xù)做 function call 和 tool use ，并持續(xù)根據(jù)環(huán)境的反饋迭代，直到把一個開放式問題解決，這在未來的進化能力不可小覷。

當然有朋友說，AI能和客戶對需求嗎？AI會和PM吵架嗎？AI能背鍋嗎？

不可否認的是，現(xiàn)在還不行，但Devin等產(chǎn)品正在呈現(xiàn)一定的AI Agent能力，理解并執(zhí)行的能力快速提高，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的時代就會到來。

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