我的旧工作方式如今已变得遥远

# 我的旧工作感觉已经很遥远了 来源：https://www.pinecoder.dev/blog/2026-10-15/my-old-job-is-distant/ 2026年10月15日 人类撰写 1c939998 (https://www.pinecoder.dev/blog/2026-10-15/my-old-job-is-distant/#content-1c939998)  我几乎记不清第一次使用 ChatGPT 的经历了。它已经深深融入我的职业生活，想要回到最初的那一刻或那几个瞬间，变得非常困难。取而代之的，是几个片段交织成的模糊记忆。某个时候，我意识到它是一个更好的 Google。这和当年 Stackoverflow 崛起时很像——针对编程主题的 Google 搜索结果从毫无用处变得有用起来。没有搜索结果暗示"是你用错了"这种令人沮丧的时刻。 我记得最初拿它试来试去，然后记得 Bryan 一直催我"你问 ChatGPT 了吗？"，让我烦不胜烦。直到有一天我不再烦了，它成了我默认的起点。 下一个阶段很快就来了。我开始复制粘贴代码；通常是我懒得手写的 Ruby 测试。我会描述那些惯用写法，或者粘贴一些示例代码加上我的新需求，让它生成代码。这比在 IDE 里输入快多了——那个 IDE 没有开启我习惯的、在真正的手写语言中那样的代码补全。抱歉，我一直不喜欢写 Ruby。也许我最终会像 Rails 的爱好者们那样爱上写它并变得高效。但我无法想象那样的未来，而 ChatGPT 提供了一个逃避的出口。 我职业生涯中前五六门语言，我都以某种方式爱上了它们并变得高效。但我已经到了极限，现在觉得推迟深入学习 Ruby 是合理的了。 接下来的几个阶段成对出现：代码补全和在新领域中的复制粘贴。 代码补全更自然一些。有时有用，有时没用。它的关键在于它被集成到了我已经熟悉的 IDE 中——VS Code 的一个分支 Cursor。它能做到的基本上就是识别我写的模式；我很少甚至几乎从不依赖它的智能或真正的建议。真正的建议我还是复制粘贴到 ChatGPT 里。但这不一样了。之前那只是更高级的自动补全。现在我在一个新的领域里融合了 Google 搜索加代码生成：Python 计算机视觉。 我接手了一个临时的视觉项目（新奇物体的边界与对齐）；我对这些一无所知。我以"搜索"的速度，把回答转化为代码。这是我最喜欢的阶段之一，赶在后来 Opus 模型开始话痨之前。ChatGPT 正好按照我喜欢的方式输出代码。有时我只需要一个提示，一个具体的 API 或一行代码片段。对它一顿"话痨式"输入，然后拿到一行代码回来，还经常附带我要求的那种俏皮嘲讽。我会在 Jupyter notebook 里运行代码，然后调试修改，产出可视化效果、散点图和图表；一边构建东西，一边学习 API 和这个领域。 这也是我接触幻觉最多的时期，并且发现幻觉很容易检测和应对。对我来说，它成了 ChatGPT 知道什么和不知道什么的信号；幻觉出现在知识的边界上，轮到我来填补空白，弄清楚那些文档较少或可能仅适用于我们用例的东西是如何工作的。有时候进展缓慢，但我很难想象没有它的话，我能这么快就投入一个计算机视觉项目并交付成果。 这是一个令人愉悦的未来；一个更多关乎消除 SEO 垃圾和非类型语言（更依赖优质文档）中写得糟糕的文档的未来，而不是一个我正在失去控制权的未来。 Agentic 编程很快就来了。我至今清晰地记得那时读到《Snorting the AGI》(https://kadekillary.work/blog/#2025-06-16-snorting-the-agi-with-claude-code) 和 Karpathy 那些著名的调侃 (https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383?lang=en)，当时还有点惊讶。这些人到底在说什么？但慢慢地，我学会了脱离代码补全，转向 agentic 提示。这时用的是 Claude，但和 ChatGPT 的那些阶段一样，我学会了认识它的局限并在其范围内工作；逐步改进提示词，更高效地知道它能做什么和不能做什么。 看着人们经历这个过程我觉得很有意思；冗长费力的提示词，更像愿望清单，但又因为他们会编程而显得格格不入。这与其说是关于技能，不如说是关于领悟如何在其边界内工作；尽管从某种意义上说，他们的工作方式比我更具有前瞻性。 "给 Tasks.tsx 的详情页添加日期排序功能；用 shell 系统查看 components/Shells.tsx，模仿 Research.tsx 处理详情，模仿 Users.spec.tsx 处理测试；遵循社区惯用写法而非我们自己的方式，避免 mock，使用 stubs.spec.tsx 的模式。" 某一天我抬起头，意识到我的提示方式不再是一个好玩的技巧，而是我现在工作的主要方式了。但代码库仍然完全在我脑中；每一行都经过审查。更多的 PR 变成了请求修改或我自己动手改。生产力提高了不少，尽管这部分也是因为我被解放出来，不再需要处理那些我最终不喜欢的代码。代码补全变得很少用了。Agentic 的工作流感觉同时既强大、有用，又有限。我仍然需要告诉它该做什么，如果事情有什么棘手的，还是得自己动手。 然后 Opus 4.5/6 出来了。描述这种转变会让它听起来比实际更微妙。但突然之间，我需要描述任务的粒度，以及我手把手指导它们的时间，都下降了。我的生产力从略好一点，提升到了大约 3 倍（以几个月内合并的 PR 为衡量标准）。功能的丰富程度和完成度都在提升，不需要在选择交付什么上如此受限。我脑子里的想法全都倾泻而出，慢慢地变成了现实。 但限制依然存在；PR 正在成为瓶颈。代码库仍然完全在我脑中，大部分代码行仍然经过审查。我变得更善于扫描代码。我开始觉得使用标准库、组件、模式更加重要，因为这让你可以有效地忽略大部分代码变更——只要它们在正轨上，损害就是有限的，重构也容易。去寻找更重要的部分。那些包含我们业务特有的业务逻辑的部分。那些处理需要人工审查的客户数据的部分。那些可能造成不可逆破坏的部分——数据库变更、加密等。 这份工作仍然可以理解，仍然令人愉悦。现在几乎完全变成了我对重要事物的思考——架构、迁移计划、关键业务逻辑、系统的目的、保护数据和访问。所有机械乏味的部分都消退了。 随着 Opus 5 的推进，更平凡的部分凸显出来。我能感觉到每个模型都更好了。代码一轮比一轮慢慢变好。需要纠正的更少了。有时它甚至会纠正我。但这个阶段更多是关于成本，以及它变得多么冗长。慢慢地我开始厌倦与 Opus 打交道，短暂地转回了 ChatGPT。在我使用的场景中，那些模型几乎一样好，经常完全等效。但便宜得多，更自主，也没那么啰嗦。我不信任 OpenAI，因此对它有偏见，即使它的某些方面更好（它的界面、语音聊天等）。只要 Anthropic 的编码模型几乎一样好——除了 ChatGPT 5.5 之外，它通常更好——我就愿意回来。考虑到利害关系，我相信 Anthropic 会解决那面文字墙的问题——毕竟那是我的工作。 然后 Opus 5.5 发布了。我再次感到僵住了，一切归零。我在 Twitter 上花了很多时间，看人们都在折腾什么。对它感到惊叹；试图理解它。我们再次学习和适应。我的工作方式再次改变。 Agentic 编程是……不同的。告诉模型该做什么，然后检查它的结果……我需要提升自己。我需要在什么层面上运作？ 我构建了更有野心的侧项目。我照搬我在一条很酷的推文里看到的东西，尝试一步到位。我收集了很多垃圾，也产出很多垃圾 (https://cloverich.github.io/artifacts/)，比平时还要多。常常感觉是些废品；但收集想法本身就很有趣。  我开始基于计划工作。不是旧的那种——先规划好工作，然后分阶段实施。相反，我不再考虑我想做什么样的代码审查。我考虑的是我想做什么样的 QA。我在想——应用能走多远，才会让回退变成更大的工作量？架构决策是可逆的。如果我不确定 UI 应该长什么样……我就让它多做几种。如果我有三个类似的想法，就三个都做。我能不能把它拆成一个单独的 HTML 页面？ 我让 Claude 把它的计划、进展和项目笔记输出到我的笔记应用里；现在有时我基于这些笔记工作，而不是基于聊天记录。 我生成更多产物，现在有了数据支撑。我把它们变成 AI 可以用来追踪其工作状态和历史的工具；也是我可以用来可视化其进展的工具。漏洞报告被批量修复；我在燃尽图上标注关键节点。如果我担心性能影响；我也让它监控性能。我把更多工作转移到"子代理"中，让一个主管站在上方俯瞰全局。我开始思考我需要在多高的架构层面发号施令，或者我应该关注什么样的产出结果。它会有漏洞吗？我能不能让另一个模型去尝试利用这些漏洞来找出答案；报告其结果，然后让模型们协同来加固设计？  我想要 UI 响应迅速。我以前会指定使用 observables 和其他优化偏好——有时仍然如此。但我也可以只添加约束——图片应该在 15ms 内处理完成 \*按下``\*。哦糟了——我本来想写 150ms 的但是……哦……那就看看模型能不能做到吧？哇。我意识到……我需要重新评估什么是可能的，什么是不可能的。 我提示模型去探索把我的 Electron 笔记应用迁移到 iPhone，终于。原生 Swift，重写任何我们想重写的部分。我以为自己在构思，按下回车就离开了。几小时后我在手机上看新闻，被一个（简陋但）能用的应用打断了——它是通过网络安装的，这样模型就能让我做 QA。它用了我 20 美元订阅中 5 小时额度的 40%。它功能不完整，但它能用？我用导入器把所有笔记都导进去了……看起来很棒。 那是我盯着屏幕目瞪口呆的几个瞬间。一切都再次天翻地覆了。 我思考未来。但我活在当下。我的工作方式又在变化了；我们如必须的那样去适应。如果我忘掉恐惧，取而代之的是变得非常兴奋。我越快放下过去的工作方式，拥抱现在的方式，就越感到充满力量。随着代码更快地生成，我如何继续理解它？我想出新的指标，新的看板。我更深入地思考设计中最重要的部分和约束是什么。那是唯一值得投入注意力和精力的地方。我思考构建帮助我理解的工具，以及供模型使用的工具。更快迭代想法的工具；产生新想法、混合搭配旧想法的工具。更好地发现其他人在做什么的工具，思考不同事物如何互操作，并尝试去构建它。 当我浮出水面呼吸时，我惊叹于一切都变了多少。模型变化得有多快。然而，我们自己也变了，也持续适应着新的工作方式。 关于旧的工作方式，有很多东西我怀念。也有很多东西我不怀念。旧的工作方式感觉就像昨天才发生；但它也似乎正在漂向远方。