AI带来的生产力与信任的悖论是真实存在的，但可以通过掌握新技能来解决；采用基于任务阶段的混合式、多工具工作流，优于依赖单一工具；开发者的核心价值正在从编写代码转向更高层次的架构方案设计和系统性验证。

AI并非开发者的替代品，而是一个强大但时有缺陷的协作者。未来的成功工程师，将是那些精通这种人机协作中“人性”一面的专家：高效的沟通（提示工程）、精准的上下文设定，以及判断力。大胆预测一下，AI开发工具快速迭代，在未来产品经理、开发工程师、测试工程师之间的界限会逐渐模糊，AI扩展了每个人的能力边界。所以，即刻开始vibe coding吧。

参考文章：

• Claude Code Best Practices \ Anthropic
• Cursor 文档
• Supercharge Your Dev Workflow: Using AI to Architect, Debug, Document, and Review Code Faster
• AI for Code Documentation: Essential Tips - Codoid
• Debugging AI-Generated Code
• Master Prompt Engineering Techniques for AI Coding - Augment Code
• The 2025 Stack Overflow Developer Survey
• How are developers using AI? Inside Google's 2025 DORA report

作者：郭浩闻

共同作者：许明广｜ 参与AI coding开发元数据管理平台初版，负责完成第五章节内容