引用Carson Gross的话
摘要
Simon Willison引用Carson Gross的观点,认为编程本质上始终是关于解决问题和控制复杂度的,即使AI工具不断进步,这些技能依然具有价值。
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# Carson Gross 的一段话
来源:https://simonwillison.net/2026/Oct/8/carson-gross/
2026年10月8日
> 计算机编程,从根本上说,关乎两件事:- 利用计算机解决问题 - 在解决这些问题的过程中学会控制复杂性。我很难想象这样一个未来:懂得如何用计算机解决问题、如何控制这些解决方案的复杂性,竟然*比*今天**更不**有价值。因此我认为,即使 AI 工具不断涌现,编程仍将是一份可行的职业。
——Carson Gross (https://htmx.org/essays/yes-and/)
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是的,而且(Yes, and)
htmx 作者、Montana State University 计算机科学教授 Carson Gross 撰文探讨“在 AI 时代是否还应该成为程序员”。他认为编程的核心——解决问题与控制复杂性——依然具有价值,但强烈警告初学者不要依赖 AI 生成代码:只有亲手写过代码,才能真正读懂代码。他还指出,LLM 并不像编译器那样具有确定性,往往会引入额外的偶然复杂性。
在AI时代,为什么人们仍然想要学习编程语言?
反思为何学习编程语言仍然有价值,即使AI能生成代码,强调需要基础知识才能有效使用AI。
@saranormous: https://x.com/saranormous/status/2064510215056400652
尽管以Devin为代表的AI编程助手取得了快速进展,显著提升了代码编写和交付的速度,但本文认为,软件工程中最有价值的部分仍难以通过基准测试衡量,并且需要人类的判断和组织协调,这些是无法轻易自动化的。
2026年9月24日笔记
Simon Willison 指出,编码代理尽管功能强大,但为软件工程增加了复杂性,需要显著的纪律和知识才能释放其全部潜力。
@simonw: 我花在编程代理上的时间越多,就越确信它们让软件工程变得更难…
作者认为,尽管编程代理功能强大,但它们使软件工程更具挑战性,并需要非凡的纪律性,讨论中提到了Opus 4.6和GPT-5.2等最新的AI模型。