“我作为程序员从未感到如此落后”——为什么 Andrej Karpathy 的帖子如此戳中要害

Source: Dev.to

最近，Andrej Karpathy 发布了一段简短的感想，立刻引起了许多开发者的共鸣——尤其是那些在行业中工作多年的开发者。

它诚实而直率，这正是让人感到有些不适的原因。我想拆解一下他所指的内容——以及为何如此多的资深工程师在其中看到了自己的影子。

编程正在悄然改变其重心

“程序员贡献的代码越来越稀疏。”

这与我们许多人在日常工作中看到的相吻合。

更少的时间用于：

• 从头编写所有代码
• 一遍又一遍地实现标准模式
• 手动将想法转化为冗长的代码

更多的时间用于：

• 连接已有组件
• 编排系统
• 设计工作流和行为

代码仍然重要，但它不再是唯一的——甚至不是主要的——价值单元。越来越多的杠杆来自于事物的组合方式，而不是写了多少代码。

新的抽象层出现——且不可避免

Karpathy 列出了诸如：

• 代理和子代理
• 提示和上下文
• 记忆、工具、权限
• 工作流、钩子、IDE 集成

这不是随意的流行词集合。它描述了一层全新的、可编程的抽象层，现已位于传统技术栈之上。

过去，开发者必须内部化操作系统、网络、框架和云基础设施。而今天，又增加了一层：

设计与概率模型协作的系统。

这需要一种不同的思考方式。不仅要问“这个函数如何行为”，更要问“当系统的一部分进行推理、猜测和适应时，整个系统会如何表现”。

工程与随机系统的交汇

Karpathy 将现代 AI 系统描述为随机的、易出错的、不透明的且不断变化的。任何认真使用大型语言模型（LLM）的人都会立刻意识到这一点。

思维模型发生转变：

• 提示开始感觉像代码，但没有编译器
• 失败有时是统计性的，而非逻辑性的
• 即使你的代码没有变化，行为也可能改变

开发者现在必须在概率、护栏、反馈回路和约束条件中进行推理。技能不再是仅仅调用 API——而是要了解模型的强项、薄弱点，以及如何围绕这些进行设计。

“10× 提升”已经可用——如果你能把它组装起来

另一项引人注目的观察是，生产力提升已经存在，但许多人仍然难以充分利用它。

• 工具已经就位。
• 能力是真实的。
• 加速是显而易见的。

缺少的只是一本手册。

每个人都在实时实验：

• 构建个人工作流
• 发现失败模式
• 弄清楚哪些可以规模化，哪些不行

一些开发者正悄然变得极其高效——这并不是因为他们打字更快，而是因为他们学会了将这些工具组合成一个连贯的系统。

Why even senior developers feel behind

这篇文章很好地解释了一件事：最近许多有经验的工程师都有一种感觉——一种能力与迷茫交织的奇怪混合。

这并不是在说失去了基础知识。
而是基础知识单独已经不再足够。

多年经验仍然重要——往往比以往更重要——但必须结合新的思维模型来扩展：

• 如何推理 AI 驱动的组件
• 如何设计护栏而不是严格的规则
• 如何把不确定性视为一等重要的关注点

这种转变会让人感到不安，即使是那些已经成功跨越多次技术变革的人也会如此。

职业的静默重构

Karpathy 所描述的内容更像是一次缓慢进行的深度重构，而不是突如其来的颠覆。

• 工程的核心技能仍然有价值。
• 围绕这些技能的环境正在快速变化。

投入时间去理解这一新抽象层——代理、工作流、AI 辅助推理——的开发者可能会获得不成比例的优势。其他人可能仍在做扎实的工作，但节奏会大不相同。

“卷起袖子，别落后。”