* 人工智能既能提高生产力，也能导致失业，它既是机会，也是挑战。 *
OpenAI的ChatGpt在2022年底发布之后，世界进入了AI时代，随着Claude的横空出世，2025年又被定义为了Agent元年。作为身处这个时代的人，我们可以用它做什么？
作为一个软件工程师和Indie，工作中无非是需求梳理、写代码落地和技术方案评审等。那么就结合这几类场景，来确认AI都带来了什么吧？
写代码时，前期用Chat AI方式：ChatGpt，但现在升级为用AI Agent方式：Cursor。
前者由于只是大语言模型，如果你把需求喂给它，它确实可以帮你写出代码，但由于它并不是IDE，因此你需要把代码Copy到工作用的IDE中，进行编译调试。
而后者是一个AI IDE，将很多大语言模型能力集成进来，可以在IDE中沟通需求，然后写代码落地，并支持调试运行和提交代码。
前者有个最大的问题，如果写好的代码在IDE中，出现问题，比如编译问题或者功能Bug，那么需要通过Copy和Paste代码文件+提示词来回沟通，且很可能周期会很长。我在开发一个前端多语言功能时，来回折腾了3天没搞定，但后来用Google+Github传统的方式，小时级别搞定。
后者将大模型集成后，解决了Chat方式的痛点，将所有的上下文都同步给了大模型，这样不会出现大量时间解释Context的情况。
需求分析时，我会将想法发给Chatgpt或者Ask模式下的Cursor，经过几轮沟通，基本可以产出一个完整的需求文档。这时候将Cursor切换到Agent模式下，让其把第一版前端代码写出来，并运行，这样原型图基本就有了，到此需求分析第一个阶段工作就结束了，剩下的就是需求发布跟下游研发来讨论即可。
作为Indie，小痛点的产品开发时，往往需要你将痛点描述给AI，然后通过跟AI对话，来确定产品方案。有了产品方案中的产品需求后，将其继续喂给AI，让其产出技术方案，这时候基本就确定好了技术架构。将技术架构中自己实现的思路，喂给AI Agent，比如Cursor，让其产出前后端代码，基本一个软件的MVP就可以出来，这时候利用Github+Vercel，让Agent给你提交代码，一个产品即可上线。这个周期往往在小时级别就可以完成，这也为一人公司或者独立开发者提供了支撑。AI时代，对于程序员的要求已经不是全栈工程师，而是全流程工程师了。
一般程序员都有个目标，那就是成为10倍工程师，现在这一切走进了现实，利用ChatGpt｜Gemini，结合Cursor即可。
Claude是一个更神奇的Agent，也是值得去拥抱的，本人刚刚接触还没有深入使用。
综上描述，像21世纪00年代的互联网时代，搜索引擎融入了我们的生活，10年代的移动互联网时代，智能手机融入了我们的生活，而20年代，AI时代已经来临，我们可以做的是忽视它，也可以积极的拥抱它并寻找趋势的机会，每个人的选择会不同，但我已经在用它重塑我的生活和工作了。
引用加密大师中本聪的一句话：
If you don't believe me or don't get it, I don't have time to try to convince you, sorry.
如果你不相信我或者不理解，我没有时间试图说服你，抱歉。
相对于AI，曾经的比特币和现在的比特币，一个是你忽视的东西，一个是你望尘莫及的东西。希望在若干年后，AI不是我们望尘莫及的东西，而是我们已经流畅驾驭的工具和思想。
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