几个月前，我（国外工程师 Colton Voege）就在这种浪潮里陷入了低谷。作为一名对自己工程能力有底气的开发者，我第一次开始怀疑：是不是我的技能，正以一种绝望的速度落后于时代？那些被捧上天的 “AI 10 倍工程师”，难道真的成了行业新标准？而我，是不是已经成了跟不上节奏的 “恐龙”？
为解焦虑，我试遍了所有热门 AI 编程工具 —— 结果很失望
为了打破这种自我怀疑，我决定亲自验证 “AI 编程革命” 的真实性。我找来当下被吹得最响的 Agentic AI 工具：Claude Code、Cursor、Roo Code、Zed，在不同项目里全程用它们写代码，甚至刻意不手动修改生成结果，想看看所谓的 “10 倍效率” 究竟藏在何处。但实际体验，远没有社交平台上说的那么神奇。
这些工具确实擅长写 “模板化代码”—— 比如 JavaScript 里的 React 组件，只要是 StackOverflow 上的热门场景，它能快速输出框架。可一旦脱离 “热门” 范畴，问题就暴露了：它搞不懂我代码库的内部标准，写 Terraform 时频繁出错，甚至会生成带严重安全漏洞的库；即便我提供了详尽的 prompt 和 CLAUDE.md 文档，它也没法理解大型代码库的上下文，遇到小众工具或自定义逻辑，要么胡编乱造（也就是 LLM 常说的 “幻觉”），要么查了文档也抓不住重点。
至于大家津津乐道的 “Agent 自动修复测试”，更多时候是在浪费时间：它会在错误的尝试间来回切换，消耗大量 token，却没真正积累解决问题的知识。到最后我发现，AI 的最佳用途，不过是写些 “我不在乎底层原理” 的一次性脚本 —— 比如一个简单的日志处理工具，仅此而已。
更让我疑惑的是：如果 AI 真能让生产力翻 10 倍，为什么我连 “比平时快一点” 都没感受到？后来我才想通：那些吹捧 AI 的人，可能根本没算过 “10 倍” 到底意味着什么。
“10 倍生产力” 有多荒谬？先算一笔数学账
所谓 “10 倍生产力”，核心是 “成果翻 10 倍”，而非 “代码行数翻 10 倍”。这意味着过去需要 3 个月（一个季度）完成的项目，现在得在不到两周（7 个工作日）内搞定。但凡参与过实际开发的工程师都该知道，这在现实里根本不可能 —— 因为软件开发不是 “写代码” 这一个环节，而是产品、设计、编码、测试、审查的全流程协作，任何一个环节都无法实现 10 倍提速。
就拿最基础的 “代码审查” 来说：过去 3 个月的工作量，现在要在 1.5 周内审完，意味着审查者要处理 10 倍的代码量。可实际流程里，你得先标记审查者、等他们有空（大概率要排队）、等待时切换到其他任务、收到反馈后再切回来修改、反复沟通直到通过 —— 哪怕是管理最高效的团队，这个流程也没法压缩 10 倍。毕竟审查者也是人，不是能无限提速的机器。
再看其他角色：产品经理没法用 ChatGPT 写出 10 倍数量的 “经过用户验证、估算准确” 的需求文档（他们总不能一天做 10 次用户访谈）；设计师也没法 10 倍速输出符合逻辑的界面；测试人员更不可能在 1.5 周内跑完原本 3 个月的测试用例。就算公司想雇 10 倍的产品经理来跟进，沟通成本和组织效率也会让边际回报迅速归零。
退一步说，就算只看 “写代码” 本身，AI 也没法实现 10 倍提速。你以为编码是 “敲键盘”？其实大部分时间都花在阅读代码、思考逻辑、等编译 / 测试运行上 ——LLM 能帮你写几行循环，但没法让 rustc 编译器跑得更快，也没法替你想清楚 “这个架构未来会不会出问题”。
更关键的是，AI 生成的代码需要大量修正：要么不符合代码库规范，要么有隐藏 bug，要么逻辑走不通。你要么花时间重新 prompt（运气好能解决，运气差就是浪费时间），要么亲自修改 —— 这时候你的效率，其实和不用 AI 的普通工程师没区别，甚至更糟：习惯了 “氛围编程”（vibe coding）后，你可能会忘记如何写严谨的代码。
10 倍的差距，相当于 “小型货车” 和 “超音速喷气机” 的区别。可就算你开着喷气机在城市里通勤，一个 60 秒的红绿灯就能耗尽 “10 倍提速” 的时间预算 —— 就像 F1 赛车过弯时，也得减速到和货车差不多的速度。任何工作的大部分时间，都不是在 “最高速” 状态下度过的，AI 也没法改变这一点。
至于 “100 倍生产力”（两天做完过去一年的活），连反驳的必要都没有 —— 那已经不是技术问题，而是常识问题了。
真正的 “10 倍工程师” 存在吗？答案和 AI 无关
我本不想卷入 “10 倍工程师是否存在” 的争论，但亲身经历告诉我：偶尔可能有，但和 AI 没半点关系。我见过的 “高产工程师”，从不是因为写代码更快 —— 而是他们能 “阻止大量不必要的工作”：比如说服产品经理放弃根本不可行的功能，拦住想盲目搭建多余微服务的同事，推动优化开发工具让所有人节省时间，或是认真记录文档让后续工程师少走弯路。这些动作积累下来，给公司节省的时间，可能是他们个人投入的 10 倍。
但这种 “10 倍” 是有前提的：它只在 “做决策”“优化流程” 时出现，一旦进入 “开发具体功能” 的阶段，再优秀的工程师也会遇到瓶颈 —— 他们可能比初级工程师快两倍，但绝不可能持续完成 10 倍的工作量。我从没见过有人能长期达到 “10 倍故事点”，哪怕是用最宽松的衡量标准。
更讽刺的是，AI 不仅帮不上 “减少不必要工作” 的忙，反而会鼓励草率决策：当你问 AI “这个架构要不要做”，它会给出看似合理的答案，但等你冷静一晚或和同事聊过，就会发现根本没必要实现。AI 能让你 “写得快”，但没法让你 “做得对”—— 而 “做得对”，才是 “10 倍价值” 的核心。
那些吹捧 AI 的人，到底在说什么？
我观察了很久，发现那些喊着 “AI 10 倍生产力” 的人，大概能分三类 —— 他们的动机不同，但都在无意间放大了焦虑。
第一类：善意的误判者 —— 没算清 “10 倍” 的账
这类人大多是普通工程师，只是陷入了 “生产力错觉”。比如我曾用 AI 在 5 分钟内生成一个 ESLint 规则，而如果自己写要花 3 小时 —— 这确实是 “60 倍提速”，但问题是：我一年也写不了一条 ESLint 规则。这种 “爆发式效率” 没法规模化，一旦成为常规工作，你还是得花时间学习底层逻辑，AI 的优势会迅速消失。还有人把 “换环境的效率提升” 归给了 AI：从流程繁琐的大公司跳到灵活的初创公司，自然会觉得生产力变高，却误以为是 AI 的功劳；或是刚用 AI 时觉得 “新鲜有趣”，就错把 “新鲜感” 当成了 “高效率”—— 就像我第一次用 Python 时，也觉得像 “喝了火箭燃料”，但新鲜感过后，终究会回归现实。
他们不是在说谎，只是没认真想过：AI 能让某些任务快 20%~50%，但软件开发的瓶颈（流程、决策、协作），会让这部分提升根本转化不成 “整体生产力提升”，更别说 10 倍了。
第二类：利益相关者 —— 激励机制让他们必须吹捧
这类人包括 AI 初创公司创始人、投资者，或是被老板施压的工程师。用高中经济学的话说：“激励机制决定了他们的立场”。如果你的公司靠 AI 融资，而同行都在说 “AI 能提效 10 倍”，你敢说 “只能提效 20%” 吗？肯定不敢 —— 投资者不会买账。如果老板问你 “你用 AI 实现 10 倍效率了吗？和其他人一样”，你敢说 “没有” 吗？大概率也不敢 —— 怕被贴上 “跟不上时代” 的标签。
而 CEO 们转述这些话时，也不是在说谎 —— 他们只是把 “听到的” 当成了 “事实”。就像过去大家吹捧 Agile（敏捷）、Meyers-Briggs（性格测试）能 “释放无限生产力” 一样，LinkedIn 上永远需要新的热词，AI 只是恰好成了这一轮的主角。
第三类：蓄意施压者 —— 用焦虑操控工程师
这类人最值得警惕，比如某些老板。他们说 “不用 AI 就淘汰”，不是真的相信 AI，而是想让你觉得 “职位不稳固”—— 就像几年前有人说 “编程训练营 3 个月能培养出和大学生一样的工程师”，本质是同一个逻辑：通过制造危机感，让你不敢要求加薪，不敢轻易辞职。但事实是：他们根本没法用 AI 取代你 ——AI 写不出符合业务逻辑的核心代码，也解决不了复杂的系统问题。他们只是在利用焦虑，做低成本的管理。
就算不用 AI，也没关系 —— 愉悦感比 “效率” 更重要
试过所有工具、想通所有逻辑后，我还有最后一个焦虑：我就是不喜欢用 AI 编程，这有错吗？阅读 AI 生成的代码让我烦躁，反复提醒它 “别用幻觉库” 让我疲惫，一旦依赖它，我会觉得 “编码的乐趣消失了”。可如果 AI 真能让我快 20%，我是不是该强迫自己接受？
后来我想通了：牺牲效率换工作愉悦感，不仅没错，反而很必要。
软件开发不只是 “写代码”，还包括解决问题、设计系统、和同事沟通 —— 当你喜欢自己的工作方式时，你会在这些环节做得更好，也更难 burnout（ burnout）。就像数字音乐比黑胶唱片 “高效”，但有人就是喜欢翻唱片的仪式感 —— 因为这份喜欢，他们会听更多音乐，也更能享受音乐。
编码也是一样：如果你喜欢手写代码，享受调试逻辑的过程，那就坚持 —— 长期来看，你会花更多时间在代码上，也会写出更严谨、更易维护的代码；如果你觉得 AI 编程很有趣，能让你更投入，那也很好 —— 重要的是找到让自己舒服的方式，而不是被 “10 倍效率” 的口号绑架。
对公司来说：别用 AI 焦虑逼工程师
让工程师永远活在 “没达到 10 倍效率” 的焦虑里，对公司百害而无一利。焦虑会让工程师追求错误的指标 —— 比如堆代码行数，而忽视代码质量；会让他们跳过必要的代码审查，积累大量技术债务；长期下来，整个团队的效率会越来越低，甚至留不住优秀的人。
真正聪明的 AI 领导者，不会逼工程师 “用够多少 token”，而是会信任他们的专业判断：软件工程师本就擅长拥抱有用的新工具，如果 AI 真能带来质的提升，他们会主动申请使用。你要做的，只是提供工具、组织简单的培训，然后观察结果 —— 而不是用 “不用 AI 就淘汰” 的焦虑，逼他们做违背本心的事。
良好的代码库和公司，都需要 “平衡当下与未来”—— 给工程师喘息的空间，让他们有时间把事情做好，才是长期发展的关键。
最后想说：你没有错过任何事
如果你也和曾经的我一样，被 “AI 10 倍工程师” 的说法搞得焦虑，希望你能记住：没有一种草药能包治百病，就像没有一种 AI 工具能让生产力翻 10 倍。那些社交平台上的截图和口号，大多是 “幸存者偏差” 或 “利益包装”—— 你没试过的工具，没掌握的技巧，其实都不是 “落后的证据”。
相信自己的技术积累，相信你解决问题的能力 —— 这些才是工程师的核心价值，AI 带不走，也替代不了。
哦对了，还有一个小建议：别再刷 LinkedIn 或 X 了。那本就是个放大焦虑、堆砌热词的场域，与其在里面自我怀疑，不如多花点时间写几行自己喜欢的代码 —— 毕竟，能享受工作的人，才是真正的 “高效者”。