AI编程效率提升的质疑 - 对AI能带来编程效率指数级提升的说法表示怀疑，认为需要冷静评估实际效果 [1] - 工程师因社交媒体上"10倍工程师"论调而产生技能落后焦虑 [1][2] - 所谓"10倍生产力"意味着过去需一个季度完成的工作现在只需不到两周，数学逻辑上存在缺陷 [10][11][12] AI编程工具的实际表现 - AI擅长编写JavaScript特别是React相关的模板代码，但在代码库标准和工具方面表现不佳 [4] - 在处理Terraform等语言时遇到困难，会因幻觉生成存在严重安全漏洞的库 [4] - 难以理解大代码库上下文，对非热门库表现差，即便提供详细prompt和文档 [5] - 最佳应用场景仍是编写一次性脚本，尤其是对底层原理不感兴趣时 [5] 生产力提升的实践限制 - 代码审查流程无法从3个月缩短到1.5周，人为流程未发生显著变化 [13][14] - 产品经理、设计师和测试人员的工作量同样无法实现10倍提升 [14] - 编码大部分时间用在阅读、思考和等待上，LLM无法加速编译或测试运行 [14] - LLM生成代码存在缺陷和幻觉，代码库规模越大错误越频繁 [15] "10倍工程师"的真实性 - 真正的高生产力来自阻止不必要工作而非编码速度，如说服放弃不可行功能、推动开发者体验改进 [19] - 优秀工程师只会在某些情况下达到10倍生产力，无法持续保持 [19] - AI编码助手对减少不必要工作几乎无帮助，反而鼓励草率决策和过度开发 [20] AI炒作背后的动机 - AI初创公司和投资者有动力夸大AI效果以吸引投资 [25] - 工程师有压力声称实现10倍提升以符合老板期望 [25] - 这是将软件工程领域商品化的又一次尝试，类似之前的编程训练营热潮 [27] - 部分言论旨在制造不稳定性，让工程师不敢要求加薪 [27] 实际应用建议 - 学习与AI协作只需不到一周时间，主要包括任务分解和及时接管 [6] - 牺牲部分效率以保持工作愉悦是必要的，可避免burn out并产出更好代码 [31] - 工程师应信任自身判断，一旦出现真正有效的工具会主动申请使用 [32] - 公司应提供LLM团队计划和培训，而非制造焦虑氛围 [32]