假如你有自己的專屬“程序員”

2024年11月28日，一款名為“小貓補光燈Pro”的App登上了蘋果AppStore中國區付費榜第一名。這成了行業內的熱點話題，因為它出自個人開發者之手，其開發者陳云飛也并非程序員—他此前在互聯網公司從事用戶研究工作，“完全不會寫代碼”，這款App是他借助AI編程工具開發的。

陳云飛使用的AI編程工具叫Cursor。過去這兩個月，AI編程工具的發展可謂突飛猛進，在Cursor的基礎上至少往前進化了兩代：2024年11月，Cursor的競爭對手Windsurf發布，大幅降低了上手門檻，Cursor很快跟進了類似功能；正當Cursur和Windsurf你追我趕之際，12月初，一個叫Devin的產品開放注冊，又將這個賽道推向了新的層次。

先來介紹一下Devin。它的自我介紹很簡單：“一名AI軟件工程師”。沒錯，它根本不希望你把它看成和Cursor、Windsurf同類的開發工具，而是希望你將它看作團隊的一員，直接給它分配任務，由它自主完成工作。

“聘用”Devin的過程和招聘一名遠程員工很像。它不提供免費試用，每個月需要向它支付500美元“基本工資”，換取它為你工作250“工時”。“工時”用完后，如果你想讓AI“加班”，對不起，你需要支付每“工時”2美元的“加班費”，和“基本工資”的單價一樣。

交了500美元后，Devin就來“入職”了。和人類員工入職的過程類似，你需要給Devin做入職培訓，例如告訴它團隊的代碼倉庫在哪里，有什么工作規范，等等。有意思的是，它會自帶一臺電腦來上班，但你需要幫Devin在它的電腦上安裝好各種工作要用到的軟件，幫它開通各種權限、賬號等。

完成“入職”后，Devin就可以正式開始工作了。如前面所說，Devin可以全自動地完成你交代的工作。團隊里的每個人都可以給Devin分配工作，它“接單”后會先拆解任務，告訴你它打算怎么完成這項工作，得到批準后再去逐項完成。

這時，你就可以去忙別的事情了。Devin會自己去Google查資料、瀏覽網頁，寫代碼，然后測試自己寫的代碼，找出里面的錯誤并糾正。如果遇到了意料之外的情況，Devin會調整工作計劃并向你請示。如果你希望展示充分授權的管理風格，可以告訴它不必大事小事都請示，自己作主就好，這樣Devin只會在遇到實在繞不過去的難關時才來找你。

當然，如果你很閑，也可以在Devin工作時一直盯著它的屏幕，隨時發號施令，甚至搶過它的電腦來操作，就像喜歡站在你身后對著屏幕指指點點的討人嫌的老板一樣。

我嘗試讓Devin做了以下工作：為正在開發的產品增加幾個功能，再修復幾個問題；為代碼庫編寫自動測試方案；幫編輯團隊整理已有的文章庫、打上標簽；抓取其他網站上的數據供分析；做一個瀏覽器擴展插件，根據網頁內容向用戶提出啟發式的問題，等等。Devin的工作自主性很強，開始我會給出具體任務，后來我就讓它去翻團隊的待辦事項，自己挑活干了。最后，我也提出了一些“非分”的要求，扮演了一個無知又自大的老板，比如要求Devin開發一個“能徹底顛覆微信的超級微信”。

這些它都照做了。簡單的功能、重復的工作，可以說就像勤勤懇懇的新手工程師一樣，做得又快又好，消耗的“工時”比人類少得多。工作完成后，它還會寫好文檔和工作小結，并提交代碼供你審核。

復雜一些的工作，你則需要像對待一位人類實習生一樣，拆解成它在能力范圍內可以順利完成的小項目，糾正它的錯誤，并在它遇到問題時提供必要的指導。否則，AI雖然可以自己完成90%的工作，但特別容易在余下的10%中走入死胡同，在一些無關緊要的事情上糾結，“工時”呈數量級地增加，卻一無所獲。例如，完成整理文章庫的任務時，它把大部分時間花在了嘗試以各種方法下載我們放在Notion上的文章庫，直到我發現這個問題，直接導出了一個表格給它。

這時候你會意識到，它仍然是一個工具。

至于“微信”，Devin瑟瑟發抖地問我，您希望在哪些方面超越微信？我說，方方面面！在花費了16個“工時”后，Devin給了我一個在網頁內的聊天界面，只是沒有添加好友的功能。它也生成了iOS客戶端和安卓客戶端，但它告訴我，它不知道怎么運行它們。

看來，微信的上千工程師還是有一些工作量的。

如果你知道“AIagent”這個概念，那Devin毫無疑問就是一個agent。Cursor、Windsurf等AI編程工具不管自動化程度多高，設計的出發點是“幫你寫代碼”，就好像你使用ChatGPT的感受一樣，你的注意力需要一直在它身上“陪”著它。Devin則是“為你寫代碼”，它可以獨立工作數小時之久，你只需要檢查結果。前者的優點是你對過程有更多掌控，就像是輔助駕駛和全自動駕駛的區別。

盡管仍然有許多局限，但Devin已經非常形象地向我們展示，AI已經能取代初級工程師的很多工作。這不是某種對未來的想象，而是今天的現實—軟件工程師竟然是最容易被AI取代的職業之一，真是大水沖了龍王廟。

但思考背后的原因，又會覺得這并不奇怪。今天AI在很多領域的應用瓶頸，不在于其智能程度，而在于缺乏數據和行動。ChatGPT推出每日200美元的“專業模式”后，我邀請各行各業的朋友來測試，普遍反饋其腦力相當于博士生的水平，或者是有兩三年工作經驗的知識工作者。人類需要反過來充當AI的眼睛和手腳，為它收集數據，然后執行它提出的方案。

而軟件開發這個行當，大量的數據本來就存放在電腦中，大部分工作在電腦上就可以完成，不需要和真實世界交互，工作是否完成也可以由程序來判斷—這個完整的閉環，確實很適合讓AI來接管。

Devin正在努力完成這一閉環，即使只是其中的一小部分，有大量的工作仍然需要人類充當它的“機械臂”不斷復制粘貼，它也已經帶來了顛覆式的感受。其他的應用場景，只要能實現類似的閉環，也一定可以讓AI大放異彩。

總的來說，如果你在管理一個工程團隊，或者你自己就是一名工程師，有許多簡單、瑣碎或重復的工作要完成，的確可以嘗試將這些工作外包給Devin，讓自己專注于更具創造性、更難的工作。“雇用”Devin的成本按國內的標準來看可能并不比雇一個實習生便宜，但我還是建議你認真考慮并評估這個可能性。

當然，本文的大多數讀者估計既不是工程師，也不管理工程師。那Devin這類AI編程工具跟你有什么關系呢？

比較容易想到的，是你可以像陳云飛一樣，即使不會寫代碼，也能做出一個登頂AppStore的應用。我的產品經理朋友們對此都躍躍欲試，確實，AI永遠充滿耐心，也不會拒絕你。如果人人都有一個自己的程序員，那么人人就真的都是產品經理了，那些數不清的“就差一個程序員了”的主意都可以變成現實。那時候，軟件分發的模式也一定會改變，可能像短視頻一樣。

但如果你沒有那么旺盛的創造力想和全人類分享呢？我在使用AI編程的過程中得到的另一個啟發是，日常生活和工作中可以通過寫程序來完成的工作，遠比你想象的多。我前幾個月有一次寫專欄時，想知道我保存在待讀列表中的文章總共有多少字。這么無聊的問題過去我肯定是不會花時間去算的，但當我知道花幾分鐘讓AI寫個程序就能知道答案，那何樂而不為呢？有了這個意識后，留心日常生活和工作中的各種瑣碎、重復、每一項單獨拿出來看也不是那么重要的小任務，都可以讓AI寫個“一次性”的程序來完成：整理電腦文件夾、導出下載數據、分析數據、處理郵件、教孩子學東西時寫一個對應的小游戲……等等。有了這樣一個貼身服務的“程序員”朋友，許多不可能就會變得可能。

最后，不管是用Devin還是其他AI編程工具，零基礎、“完全不會寫代碼”肯定可以開始—但這不意味著你什么都不用學就可以坐享其成。正如前面說的，它們本質是工具，你至少需要理解它在做什么，才能指導它們工作。只是說，你可以先開始，遇到問題再解決問題，在這個過程中學習。

最重要的，是不要害怕代碼。我認為，這是普通人使用AI編程的唯一門檻。