最近，自学 Django 三个月的开发者 kekda_charger在技术社区Reddit抛出了一个引发热议的困惑——靠着 AI 辅助，他已经能做出带用户认证的 Web 应用、实时更新功能的系统，甚至完成 API 集成；但一旦脱离 AI，连简单的登录模块都要折腾两三天。
火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding），让人人都可以上手编程，写出自己的程序了。然而，作为Vibe Coder，和真正的软件工程师之间，还存在哪些差距呢？
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
近几年 AI 工具快速融入研发流程。各类产品不断涌现，百家争鸣，而开发者的工作方式也在悄然发生变化。效率的提升已经成为共识，但与此同时，质量与可信性也被推到前台：在提速的同时，研发该如何守住质量底线？
AI真能提升编程生产力？还是只会为你挖坑加活？Fastly针对美国开发者，做了一项有关AI生产力的调研，发现高级开发者使用AI交付的代码量是初学者的2.5倍。调研也揭示了AI编码的「隐形成本」——识别和修正AI错误的成本。有时一个小bug，就可能改通宵，效率不增反降。
Claude Code到底有多强大？Anthropic产品经理亲自为你讲述Claude Code究竟带来了怎样的AI开发范式革命，让你一人成军！
AI 编程又双叒叕升级了！ 这次的升级并不只是市面上又多了一个辅助专业开发者写代码的工具，毕竟这样的工具已经多得用不过来了。 而是横空出世了一个一句话就能生成应用程序的平台：CodeFlying 。
Grok首个编码模型终于来了！从0构建，编程实力超强，直接冲进SWE-bench前五，仅次于OpenAI Codex-1。背后核心团队同时被爆出，华人学者占多半。
在 AI 大模型席卷编程世界之前，很多开发者做 Side Project 靠的就是“死磕”：查文档、踩坑、调试，一个小游戏能折腾三个月。而如今，大模型不仅能写样例代码，还能帮你快速迁移业务逻辑、实现复杂规则。本文作者就用亲身经历对比了“没用大模型时花 3 个月 vs 用大模型只花 3 天”的真实差距。
速度比 GPT-5 快三倍，便宜六倍。 本周四，马斯克的 xAI 正式推出了旗下的最新代码模型 Grok Code Fast 1。
