「定焦One」依据Xsignal奇异因子提供的期末声量值（即在互联网被提及的次数，可以反映社交媒体讨论热度）数据和从业者感知，整理出当前国内外热度较高的十大AI编程工具，虽不能完全代表实际使用体验，但可作为一定参考。

需要特别指出的是，其中Kimi-AI编程助手的期末声量值虽然很高，但它并非独立产品，而是集成在Kimi应用里的一个模块。统计数据显示的是Kimi整体的期末声量值，实际讨论度要远低于这一数字。

国内热度比较高的AI编程工具基本由大厂主导，如阿里的通义灵码、百度的文心快码以及字节的Trae。

它们的共性是，在使用门槛（将自然语音转为代码）、智能化（可自动补齐、检测代码）等某一方面或几方面比较突出。

国外则是巨头公司和创业团队都有不错的产品出现。

一边是微软推出的GitHub Copilot，不仅支持多种编程语言，还能与GitHub的代码库无缝集成。另一边，由创业团队Anysphere打造的Cursor迅速崛起，不仅能“补全”代码，还有生成、修复、理解代码等功能，已经成为AI编程工具中的明星产品。

从另一个维度——用户活跃度（MAU）来看，3月Cursor已稳居全球前列，国内的Trae、通义灵码、文心快码，也跻身第一梯队。GitHub Copilot未披露MAU，但根据从业者感知度来说，其同样处于行业前列。

AI软件工程师覃相表示，无论国内还是国外，AI编程工具在降低门槛、提高生产力、促进创新、优化复杂系统等方面都为开发者提供了便利。

AI编程工具的发展路径大概分成三个阶段：从代码补全，到半自动编程，再到全自动编程。目前市面上大多数AI编程工具是以Cursor、MarsCode为代表的半自动编程工具，开发者会对生成的代码进行检查和调整，好处是保留人类主导权的同时显著提升效率，而全自动编程主要为小白用户服务。

那么，如何判断一个AI编程工具能力的强弱？综合从业者的使用感受，可以从技术和功能两大维度衡量。

一方面，AI编程工具的技术依赖于背后的大模型能力。资深程序员陆通表示，AI编程的底层技术原理是大语言模型+代码特定的训练优化，国内比较适配AI编程的大模型有DeepSeek和Qwen系列，国外为Claude、Gemini、GPT4，目前Claude系列模型因其代码理解与长文本处理能力被认为最适配AI编程。

另一方面，还要看处理复杂开发流程的能力，比如能否理解多个代码文件、修复bug、生成前端界面、根据UI图片识别生成代码，以及能否自主调用工具、操作系统命令等方面的能力。能自动处理的流程越多、越流畅，说明该AI编程工具水平越强。Cursor便是一个例子，它能自主完成从需求到功能开发的整个流程，被不少开发者当作助理。

AI编程工具的不断进步，让程序员们既兴奋于提效带来的红利，也焦虑于可能会被替代的风险。接下来的问题是：什么类型的程序员会最先被替代？

AI编程，取代初级程序员不是传说

如果把AI编程工具的表现类比程序员，目前大多数已达到甚至超过初级程序员的水平，甚至部分产品具备中级程序员的能力。

从业者向「定焦One」介绍，从岗位分工来看，程序员大致可分为前端、后端、全栈、嵌入等不同方向，其中每类又细分为初、中、高级，主要区别在于参与开发产品环节的深浅与掌握技术原理的数量。

初级程序员通常只负责开发简单功能，如系统的增删改查类内容，其他能力不做过多要求；中级程序员需要掌握大部分代码技术原理，负责相对简单的功能开发，如接口和数据库设计；高级程序员负责整个系统的技术选型、框架搭建、核心算法设计，并承担核心模块的功能开发，需要对各种代码技术原理非常了解，同时具备大型项目经验与团队沟通协调能力。

当前，很多AI编程工具不仅限于生成代码，还可做到前期思路框架整理、中间代码生成、后期优化界面的全流程，在能力范围上已经超越了初级程序员。陆通表示，很多不懂代码的产品经理通过AI编程工具成了独立开发者，还有部分高级程序员用AI编程取代人工，成为自己的左右手。

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他以开发一款心理测试应用为例。

应用类产品虽然体量小，但开发难度不低，心理测试应用不仅要保证心理测试类型的多样性，还要考虑用户隐私保护和数据安全，这便涉及前、后端开发，数据库管理、API接口等功能，需要初、中、高级程序员在不同环节进行配合，而AI编程工具几乎都能介入，流程包括：

第一步：让AI推荐比较受欢迎的心理测试应用，比如MBTI心理测试、性格色彩测试、职业匹配测试；

第二步：生成心理测试应用所需的具体功能，如登陆、注册、心理测试题展示、答题、分享；

第三步：根据确定好的功能，借助AI绘制它们的界面草图；

第四步：让AI生成界面草图和功能背后所需的代码，需要指出的是，很多AI编程工具还支持选定特定技术框架；

第五步：运行所得代码，利用AI调整优化功能和界面，直到达到要求为止。

不难发现，从产品构想到功能实现，只要使用者能有逻辑地描述自己的需求，全程使用自然语言，AI编程工具就能实现，大幅降低了开发门槛。

不止一位程序员表示，AI编程的能力越来越强，他们每天都会使用这类工具。陆通最常使用的是Cursor和通义灵码，他基本都通过提示词与AI交互进行编程，自己不一行行敲代码。

覃相补充，“Cursor在跨文件开发效率上优势明显；通义灵码的中文优化与私有化部署能力突出；Claude 4能处理复杂任务，适合全栈开发。”

陆通介绍，用AI编程工具开发应用，大概能节省近一半的人力成本和时间。还有程序员表示，如果在日常工作中熟练使用AI编程工具，工作效率能提升30%-40%。

效率提升的背后源于AI编程语言在技术上与大模型高度适配。陆通介绍，代码关键词少、编程语言的规范性和AI非常搭。以Cursor为例，既能生成复杂代码，也能在调试过程中自主解决代码错误，还支持对全局或部分代码进行修改，陆通觉得其能力甚至超过了中级程序员。

不过，在AI编程能力快速进化的当下，是否就意味着所有程序员都将被取代？程序员背后的企业，又会做出怎样的选择？

真正的编程能力正在重新被定义

一个残酷的现实是，AI编程工具的快速进化，已经开始影响程序员群体的就业稳定性。

今年5月，一则消息引发行业震动：5月13日，微软宣布在全球进行一场牵涉6000名员工的大裁员，众多岗位中，程序员首当其冲。有媒体报道，微软华盛顿州被裁的2000人中有41%左右与软件工程类岗位相关，其中不乏像TypeScript编译器核心开发者Ron Buckton这样的资深工程师。

虽然微软并未将裁员直接归因于AI取代人力，但它对AI编程的投入是一种信号。CEO纳德拉曾透露，公司已有超30%的代码由AI生成，CTO斯科特也曾预测，到2030年，这一比例将超过95%。AI代码不仅渗透到了微软一家，其竞争对手谷歌也曾透露，超25%的新代码由AI生成。

虽然国内还没有大规模传出程序员被替代的消息，但从业者已经感受到了危机。陆通表示，AI编程工具的发展速度超过了他的想象。

他回忆，“2023年时，我觉得AI只是辅助编程类工具，通义灵码和Cursor等AI编程工具仅能生成部分代码。到了2024年底，Cursor的agent模式及通义灵码的‘AI程序员’功能上线后，已经能实现自主多代码文件生成、自动读取项目文件、自动启动及运行代码等功能。”

他认为，AI编程工具在功能的全面性和工作效率上，已经追赶全栈开发高级程序员。

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即便如此，多位程序员仍认为，AI目前更像是一位高效的助手，而不是程序员的完全替代者。想要完全取代这一职业，AI编程至少还有三关要过。

首先，理解力不足，难以精准“领会”复杂需求。

AI写代码速度很快，但理解力还有待加强。陆通提到，他用AI编程工具修改前端代码时，需要多次调整提示词才能得到满意效果，这也是所有AI工具的通病——对提示词要求较高。一旦输入逻辑稍有歧义，结果就会跑偏。

其次，无法替代完整的产品开发思维与团队协作。

在软件研发中，写代码只其中一环，还涉及产品需求调研、产品工具的创新设计等环节，这也是高级程序员所必备的能力，目前AI编程工具无法做到。

覃相认为，虽然AI编程工具已从“基础补全”功能迈向“半自动化协作”的进阶功能，Claude 4、Cursor这些头部工具还在不断朝着“全自动编程”升级，但人在架构设计与业务理解上的核心作用仍不可替代。

陆通表示，如果没有非常复杂的业务流程，例如，开发的产品为C端工具或SaaS类应用，流程清晰、结构标准，AI可以胜任大部分工作。但一旦涉及复杂的企业业务流程和算法，AI便没有那么灵了，一方面它很难像人一样去了解一家公司，另一方面也会出现过度分析、乱改，甚至频繁重构代码的现象，反而影响项目稳定性。

最后，AI编程的容错率极低。

AI生成文字、图片如果出现语法、画面错误等问题，用户可能可以勉强接受，可代码一旦出错，轻则功能失效，重则导致安全事故。虽然AI编程工具已经能实现生成过程自动化监控，但也还存在“生成的代码看似完整，但没有考虑与操作系统或浏览器的兼容性”等问题。一位程序员表示，有时候，AI代码“看起来对”，不代表“运行就对”。此外，AI生成的代码如果存在安全漏洞，责任归属问题难以明确界定。这仍是技术落地中一个悬而未决的合规问题。

因此，要让AI真正取代程序员，面临的不仅是技术挑战，更是理解力、创造力和责任心的多重门槛。

AI编程不会让程序员一夜间失业，但它正在重塑这个职业的核心价值。未来的程序员，或许不再是机械地“敲代码”，而是既懂AI也懂业务的角色，承担起更高维度的能力。

*题图来源于Unsplash。