大家好，我们又见面了。

周末在家鼓捣Claude、Codex、Trae这些工具，然后顺手让AI把我在很久之前写的一个小工具进行了重构和升级，并且自动生成了完整的配套文档，整个过程10分钟左右。

开发环境：Trae SOLO/IDEA + GPT5.2-Codex。我们贴几个截图如下：

我拿生产环境的几个复杂代码进行了测试，完全通过。当然这是一个demo级的项目，到生产环境还是有一段距离。

2月24日，Anthropic CEO Dario Amodei在印度班加罗尔接受Zerodha联合创始人Nikhil Kamath有一段深度访谈。

Dario Amodei给出的核心观点：

1. AI海啸已在地平线上，但没人抬头看

Dario说AI模型离达到人类智能水平已经非常近，但社会对此严重缺乏认知。

他用了一个极具冲击力的比喻："海啸正朝我们涌来，近到我们在地平线上已经能看到了，但人们还在编造解释-'那不是海啸，那只是光线的错觉。'"

1. 编码最先消亡，软件工程紧随其后

Dario做了明确的判断："写代码"这个动作会最先被AI替代，更广泛的软件工程（系统设计、需求理解、AI 团队管理）需要更长时间，但端到端的自动化，但是"也终将发生"。不过他引用了比较优势的概念-即使你只做5%的任务，AI做另外95%，你的产出效率变成了原来的20倍，那5%被极度放大了。

1. 阿姆达尔定律：被加速后，瓶颈才是最重要的

当AI加速了流程中的某些环节后，没被加速的环节反而成了瓶颈，成了最值钱的东西。以前你可能根本没把它们当优势，但"当写软件变得容易之后，一些你从没当回事的护城河突然变得极其重要"。

Dario还有一些其他观点都很深刻。

AI带来的变革在编程领域是确定的，这点大家无需质疑。我记得早在2023年开始就给大数据提高班的同学们反复强调的一件事：代码本身并不重要，写代码这件事本身没有任何难度，也构不成一个人的护城河。

截至2026年，有了GPT、Claude这样的大模型支持，传统的很多岗位都会消失，很多历史「定律」也会失效，学习方式也会有巨大的改变。

写代码环节被替代掉，那么数据架构设计、数据建模、业务语义理解、数据治理策略这些综合能力要求更高的「非编码」环节就成了Dario口中所说的"被加速后成为瓶颈"的部分。

我强烈建议所有行业内的同学，要立即开始用AI辅助日常工作，去年我曾经发过一篇文章，工作中70%的内容都可以AI辅助完成，时至今日，这个比例只会更大。

用AI写初版代码、用AI生成测试数据、用AI做代码审查、用AI写技术文档，把节省下来的时间投入到数据建模优化、性能调优、架构设计这些高价值环节。

"用AI工具将自己的产出放大20倍"，这才是从业者在海啸到来前应该做的准备。

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