2026 年的开发者工作

两年前，AI 助手帮开发者补全一行代码。如今，开发者描述一项任务，智能体读取代码库、写出修改、运行测试并提交结果，再由开发者决定它是否足够好。这份工作没有消失，而是转移了。下面看看什么变了，研究对速度怎么说，招聘正在发生什么，以及现在哪些技能最重要。

什么变了

一年之内，这些工具就从可有可无变成了家常便饭。在 Stack Overflow 2025 年的调查中，百分之八十四的开发者正在使用或计划使用 AI 工具，但只有约十分之三在工作中使用智能体，调查称智能体“尚未成为主流”。在 2026 年版调查中，受访者超过 30'000 人，百分之七十三表示每天都在使用编程助手和智能体。在智能体中，Claude Code 和 GitHub Copilot 领先。

信任没有跟上。2025 年，不信任 AI 工具准确性的开发者（百分之四十六）多于信任的开发者（百分之三十三）；最常见的困扰是答案“几乎正确，但又不完全对”，有百分之六十六的人提到这一点。2026 年，百分之四十八表示，当他们能轻松核对 AI 的答案时，就会信任它。

Google 的 DORA 研究发现了同样的矛盾。2025 年，在近 5'000 名技术专业人员中，百分之九十在工作中使用 AI，超过百分之八十认为 AI 让自己更有效率。AI 的使用如今与更高的交付吞吐量相关，但仍与更低的稳定性相关。DORA 的结论是，AI 就像“一个放大器，放大了组织现有的优势和弱点”。

更快了，还是只是感觉更快

最知名的那项研究却指向相反的方向。2025 年初，研究机构 METR 对 16 位经验丰富的开源开发者的 246 项真实任务进行了随机分组，这些开发者在大型成熟项目上工作，主要使用 Cursor 以及 Claude 3.5 和 3.7 Sonnet。开发者预计 AI 会让他们快百分之二十四，事后认为 AI 让他们快了百分之二十。实际测量下来，他们慢了百分之十九。

METR 后来表示，这些结果已不能反映当前的工具。2026 年 2 月，它发布了来自 57 位开发者、800 多项任务的新数据。对于参加过第一项研究的开发者，它现在估计速度提升了百分之十八，新招募的开发者则提升了百分之四，而置信区间仍然包含毫无提升的可能。这项研究也撞上了它所测量的变化本身：百分之三十至五十的开发者表示，他们选择不提交某些任务，因为不想在没有 AI 的情况下完成。METR 称自己的数字“只是关于这一提升幅度的非常薄弱的证据”，并正在重新设计实验。

诚实的解读是：如今智能体对大多数开发者的帮助，可能比 2025 年初更大。但还没有人能有把握地测出大了多少，而感觉上有多快，并不是可靠的指引。

留给初级开发者的门更少了

压力首先出现在入口处。斯坦福大学的 Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar 和 Ruyu Chen 跟踪了 ADP 覆盖数百万美国劳动者的薪资数据。在 2026 年 8 月的更新中（数据截至 6 月），在受 AI 影响的职业中（软件开发也在其列），22 至 25 岁人群的就业水平，比假如与受影响较小的同龄人保持同步时低百分之十九，而有经验的劳动者并没有出现这样的差距。差异主要来自招聘减少，而非离职增加，并且集中在 AI 被用来自动化工作、而非辅助工作的地方。作者称这些是早期的描述性信号，而非因果估计。

招聘信息讲述的是一个更长的故事。Indeed 的美国软件开发职位指数在 2026 年 10 月 2 日为 78，而 2020 年 2 月为 100，2022 年 2 月的峰值为 234。大部分跌幅出现在 2022 年和 2023 年，那时编程智能体还没有广泛使用；而自 2025 年 5 月触底以来，职位发布数量已回升了四分之一以上。美国劳工统计局仍然预测，2025 年至 2035 年，软件开发人员、测试人员和质量分析师的就业将增长百分之十，每年约有 106'100 个职位空缺，部分动力来自 AI 相关软件。

现在重要的技能

如果更多代码由智能体编写，价值就转移到了代码周围的一切：准确说出应该构建什么，批判性地阅读代码，调试，测试，安全，以及设计五年后依然合理的系统。如今，了解一个程序所服务的业务，比把某个框架背得滚瓜烂熟更重要。

对仍在学习的人来说，这里有个陷阱。在 1 月发表的一项随机试验中，Anthropic 请 52 名大多为初级的工程师学习一个他们从未用过的 Python 库。使用 AI 助手的人大约快了两分钟完成，这一差异并不显著；随后在测验中，他们的得分为百分之五十，而手写代码的人为百分之六十七，差距最大的是调试。向 AI 寻求解释、或只问概念性问题的参与者，保住了大部分学习成果。用作者的话说：“一个人如何使用 AI，影响了他们记住多少信息。”

开发者也意识到了这一点。在 2026 年的 Stack Overflow 调查中，担心丧失职业技能，是人们在工作或学习中回避 AI 的首要原因。

展望

我们的看法是，开发者的工作正变得更像编辑和建筑师，而不是打字员。软件会更多，写得更快，其中更多的部分需要有人能够评判。风险在阶梯的最底层。如果企业因为智能体能做初级工作而停止招聘初级开发者，几年后就会缺少资深开发者。学徒制必须改变，而不是终结：由初级开发者审查、测试并解释智能体的产出，再由资深开发者检查他们的推理。

这就是我们在应用平台 Werk 中的工作方式。AI 在我们自己构建并信任的框架上编写大部分代码。人决定构建什么，设计它的使用感受，并审核每一次发布。