事实就是事实！编程已经被AI永久改变了！

今天一早，很少发声的 Redis 之父 antirez 罕见发表了一篇博文《不要被反AI的炒作所蒙蔽》，瞬间引燃了无数网友的围观和热议。

文章的浏览量很快涨到10w+，在 hackernews 上的评论更是一晚上飙到了850多条。

这篇文章的分量，有一半原因，是因为他的作者。

Salvatore Sanfilippo，（antirez 是他的网名）是Redis的作者和早期核心贡献者，是定义过一代基础设施的人。

而且他本人也坦承自己是一个C 语言老派系统程序员，一行一行敲代码长大的那种。

但出人意料的是，亲手码字的大佬，也开始拥抱 AI Coding 了。

ps：其实，小编注意到，很多技术背景的知名人物，都已经开始扭转态度了，比如Linus之父，也开始爆料，自己在用AI Coding工具（谷歌的Antigravity）来写Github项目了。

理想抵不过事实：AI已经永远改变了编程

antirez 开头上来表示了自己“老派”的一面。“我热爱写软件，一行一行地写。”

可以说，我的整个职业生涯，都是在努力写出结构良好、极简、充满“人味”的软件。

我一直认为，人类的参与本身就是软件的核心价值之一。我同样希望生活在一个不会遗忘弱者的社会。

说实话，我并不希望 AI 在经济上“成功”。

虽然，这位大佬有着老派的过去和想法，但他并不保守。

他来了一句扎心的观察：这些情怀和理想，却抵不过自己对于事实的理性判断。

但如果因为我对软件、对社会的理想，而刻意扭曲自己的判断，我会看不起自己，也看不起自己的智力。

事实就是事实：AI 将永远地改变编程。

博文中，antirez 表示自己早在2020年，就辞职写了一部小说，主题就是AI。

2020 年，我辞去了工作，去写一部小说，主题是 AI、全民基本收入，以及一个努力适应自动化浪潮、同时面临诸多挑战的社会。

后来，还在2024 年底，又开了一个 YouTube 频道，专注于 AI、它在编程中的应用，以及它可能带来的社会和经济影响。

但AI发展的速度，远超过antirez的预期。“我原本以为，我们至少还有几年时间，编程才会被彻底重塑。现在我已经不这么认为了。”

至于 AI 公司能不能赚回成本、股市会不会崩盘，这些从长期来看都无关紧要。某个独角兽公司的 CEO 说了多离谱、让人多不适的话，也无关紧要。编程已经被永久改变了。

敲代码没必要了，前提是目标提示够清晰

经历过去的几年的发展，antirez 坦言，大模型已经可以在几乎没有人干预的情况下，独立完成中等规模的项目。

最前沿的大语言模型已经能够在几乎没有人工干预的情况下，独立完成大型子任务，甚至是中等规模的项目。

而成功的前提，则是你能给出一组清晰的目标提示。

成功率取决于你在做哪一类编程工作（任务越独立、越容易用文本表达，效果越好，系统编程尤其适合），也取决于你是否能在脑海中构建出问题的清晰模型，并把它传达给 LLM。

但总体而言，现在已经很清楚了：

对大多数项目来说，亲手写代码已经不再“理性”，除非只是为了好玩。

编程已经被永久改变了。我们根本无法忽视正在发生的一切。手敲代码在很大程度上已经不再必要。

Redis之父用CC搞定了哪些？

空口无凭，antirez 分享了自己过去一周用CladueCode的 Vibe Coding 体验。

1. 改造 linenoise 库：我修改了自己的 linenoise 库，让它支持 UTF-8，并为行编辑器创建了一个测试框架。这个框架使用了一个模拟终端，可以精确报告每个字符单元里实际显示的内容。这是我一直想做的事情，但为了测试一个个人小项目，很难说服自己投入那么多工作量。但当你只需要描述想法，它就直接变成代码时，整个世界就不一样了。
2. 修复 Redis 测试中的间歇性故障：我修复了 Redis 测试中一些间歇性失败的问题。这类工作非常折磨人，涉及各种时间相关的 bug、TCP 死锁等等。Claude Code 花了足够长的时间反复复现问题，检查进程状态，理解发生了什么，并最终修掉了这些 bug。
3. 从零实现一个纯 C 的 BERT 推理库：昨天，我想要一个纯 C 的库，用来做类似 BERT 的 embedding 模型推理。Claude Code 用了 5 分钟就写出来了。输出结果和 PyTorch 完全一致，速度只慢了 15%。总代码量 700 行，还附带了一个把 GTE-small 模型转换过来的 Python 工具。
4. 复现 Redis Streams 的核心改动：过去几周，我一直在修改 Redis Streams 的内部实现。我为这些工作写过一份设计文档。我把文档丢给 Claude Code，它在大概 20 分钟内就复现了我做的全部工作（主要慢在我自己审核和确认执行命令上）。

整个过程，antirez 只是通过写提示、偶尔检查代码并给一点方向，就在几个小时内完成了过去需要几周才能完成的四件事情。

值得注意的是，这四个例子中的第三个。这是一个从零实现一个纯 C 的 BERT 推理库的案例。在几分钟内生成约 700 行代码，实现与 PyTorch 一致的 embedding 输出，性能仅慢约 15%，并配套提供模型转换工具。

这种重写库文件的代码需求可以说非常常见，这个例子已经说明了，这类任务加工给AI已经没有大问题了。

面对正在发生的事情，真的不可能视而不见。

antirez 确信：大多数情况下，写代码本身已经不再是必须的。

更有价值的是，接下来怎么做？

现在更有价值的，是理解“要做什么”，以及“该怎么做”。而在“怎么做”这件事上，LLM 同样是非常好的搭档。

antirez 在最后部分给开发者提了一个唯一的建议：拥抱AI。

无论你心中认为“正确的事情”是什么，拒绝正在发生的一切，并不能让你掌控局面。刻意避开 AI，不会对你本人、也不会对你的职业生涯有任何帮助。

具体而言，就是：好好想一想。认真测试这些新工具，用几周时间去用，而不是只花五分钟，然后用结果来强化你原有的偏见，想办法放大你自己；如果这次没成功，隔几个月再试一次。

毕竟，写代码的本质是创造，已经没必要纠结“AI取代自己写代码”这件事了。

也许你会觉得，自己花了那么多努力学会写代码，而现在机器替你做了这件事。但当年你熬夜敲代码，只为看到项目跑起来时，内心真正燃烧的是什么？是“创造”。

而现在，只要你找到正确使用 AI 的方式，你可以创造得更多，也创造得更好。那份乐趣，依然在那里，毫发未损。

那么，大佬自己会怎么做呢？答案是：把AI渗透进自己的工作流，写更多的开源

作为一个程序员，我现在比以往任何时候都更想写开源。我想重新打理那些因为时间原因被我放弃的仓库。

我想把 AI 深度引入我的 Redis 工作流，继续改进 Vector Sets 的实现，然后像现在做 Streams 一样，去优化更多数据结构。

代码被大模型吞掉了，其实是另一种开源

“那我怎么看待自己过去写的、后来被 LLM 吃进去的那些代码？”

antirez 在这一问题上表达地非常开放：这种做法没有问题。这其实有点像90年代的开源。

我把这看作是我一生追求的自然延续：让代码、系统和知识更加民主化。LLM 会帮助我们更快地写出更好的软件，让小团队也有机会和大公司竞争——就像 90 年代的开源软件所做的那样。

但这就引出了 antirez 对于闭源模型的担忧，并点赞了中国开放权重模型方面的努力。

“然而，这项技术重要到不该掌握在少数公司手中。”

“我对中心化感到担忧。”

现阶段，预训练做得好不好、强化学习是不是更高效，确实存在差距。但开放模型——尤其是来自中国的一些模型——依然在和封闭实验室的前沿模型竞争（即便整体上仍有差距）。

不过整体上看，antirez 认为，到目前为止，AI 的民主化程度是“够用的”，虽然并不完美。但它未来是否还能保持这种状态，完全没有保证。

antirez 对于开源可以追赶上闭源这件事，相当乐观。因为在他的观察发现，当前最前沿的 AI 并不存在多到无法被追赶的“魔法”。否则，很难解释为什么 OpenAI、Anthropic 和 Google 多年来在结果上始终如此接近。

创新不可能倒退，但会伴随着失业

那未来，会不会造成更多程序员失业呢？

antirez 认为并不乐观。

未来的动态并不清晰：公司会选择雇更多人、做更多事情，还是会通过“更会写提示的人”，来减少工程师数量、压缩薪资成本？

而且，在其他一些行业里，人类可能会变得完全可替代，这让我感到害怕。

那怎么办？antirez 似乎也没有特别的好招。还是要尽可能得到政府层面的扶持政策，并对未来AI创造的生存便利予以期待。

我们应该投票支持那些真正理解正在发生什么、并愿意扶持失业人群的政府。

我也期待 AI 带来的积极一面：它可能推动新的科学进展，帮助减轻人类生存中那些并不总是快乐的痛苦。

敲代码不重要了？网友：不服，代码是写给人的

对于这样一位开源界的大佬，也亲自下场承认了AI的威力。评论区不少网友似乎有些破防了。

很快，评论区出现了一个典型声音：

我从 GPT-3.5 一路用到最新模型，每次 AI 写完，我都要重写 70%。架构不行，细节不行，根本没法交付。

这位网友可不是新手，他有着 15 年 Java / Spring / React / 遗留系统 / 硬件接口 的经验。

这条评论之所以炸，是因为它精准戳中了大量中高级程序员的真实体验。他的结论很简单：

AI 能写代码，但写不好工程。

但另一拨网友的反击，也来得很快：你们是不是把“标准”定得太高了？

会不会只是你太挑剔了？会不会只是你们的 review 文化太重了？

理由是：用户其实并不关心代码是否优雅、只要能跑、能扩展、不炸。很多所谓“工程标准”，只是历史包袱。

就这样，大家的的争议点，似乎开始从“ AI 行不行”无缝切换到了程序员到底在为谁写代码。

一位网友调皮的说：有句话不是说，代码是写给人看的，机器执行是次要的。

但小编想，也许过不了多久，似乎之后这句话要改一改了：

“代码不再是写给人看的了，而写给AI看的，让AI设备执行是次要的。”

评论区的各位大佬，你们觉得呢？

参考链接：
https://antirez.com/news/158