前阵子有个梗，大概的原话是这样： “看到一个同事，不用chatgpt、不用cursor、copilot。就在那默默敲代码，像是一个疯子一样~”

AI一年，人间十年。作为一个开发者，我们赖以生存的工具链，已经发生了翻天覆地的变化？

周末，a16z发布了一篇博客，提到AI时代新兴开发者模式的分析，里面提到了九个趋势，内容非常有洞察力！ 今天就结合这些观察，跟大家聊聊看法。 本文进行了归类以及整体的简单化理解，希望能帮助到大家~

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开发者，日常不是在造轮子，就是在管轮子。前者就是编码，后者就是版本控制，依赖控制等。AI的介入，首先就让这两个核心环节发生了巨变。

AI native Git： 重新思考AI Agents的版本控制

过去我们用 Git，关心的是每一行代码的改动。 但现在，当 AI Agent 一个 “apply” 就能生成或修改几百上千的代码时，我们还那么在乎逐行审查吗？说实话，很多时候我们更关心的是：“AI 改的代码，功能对不对？测试跑过了没？”

这意味着，版本控制的重心可能从代码本身转向生成代码的提示（Prompt）和验证其行为的测试用例。

未来的版本记录，可能不再是冷冰冰的 Commit Message，而是一个“Prompt + Tests Bundle”。 Git 呢？它可能就从一个精细的代码历史记录本，变成了一个更宏观的“意图和成果的日志”，记录着“为什么这么改”以及“是谁（或哪个AI模型）改的”。

这让我想起了以前做需求评审，扯皮半天最后代码实现和最初的设想可能已经差了一大截。如果能追溯到最初的“意图”，那复盘和迭代的效率可就高多了。

忘记template，拥抱vibe coding。

曾几何时，开一个新项目的时候，我们总是需要在 create-react-app、vue create 或是各种 boilerplate 之间选择。这些模板给了我们非常好的起点，但也限制了我们的想象力。

现在，像 lovable、Cursor 这些工具，吼一嗓子“我要一个用 xxxx 的 xxx 服务器”，它就能给咱搭个七七八八。

这种Vibe Coding（氛围编程，或者说意图驱动编程）的模式，让个性化和定制化变得前所未有的简单。

这背后意味着什么呢？框架的“锁定效应”可能会大大减弱。今天用了 Next.js，明天觉得 Remix + Vite 更香，直接让 AI Agent 帮忙重构，技术选型的“后悔药”似乎没那么难买了。

当然，这也会带来新的挑战：团队协作的规范、代码质量的把控、以及AI自动重构的可靠性，都是需要解决的“坑”。

AI Agent时代的 密钥管理到底如何管理？

.env 文件，或者一些config文件， 这一般包含了一些 API 密钥、数据库密码，一直是本地开发的标配。但当 AI Agent 开始替我们写代码、部署服务时，这个 .env 到底归谁管？AI 能不能看？看了安不安全？这都是问题。

未来的趋势可能是，AI Agent 不再直接接触这些裸露的密钥，而是通过类似 OAuth 2.1 的授权框架，获得有时效性、有范围限制的凭证（Token）。或者，在本地运行一个“秘密管家服务”，AI Agent 需要权限时（比如“部署到测试环境”），向管家申请，管家来决定是否放行。

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除了改变代码的生产和管理，AI 还在重塑我们与系统、与信息的交互方式。

AI时代的监控仪表盘

各种监控后台、云服务控制台的Dashboard，信息量越来越大，按钮越来越多，找个功能、看个趋势，常常把人绕晕。但如果 LLM 能介入呢？我们可以直接问：“xxx 的限流设置在哪调整？”或者“总结一下过去24小时所有预发环境服务的错误趋势。”甚至让 AI 主动提示：“根据你的业务数据，我建议你这季度关注这几个指标。”

这意味着，UI 本身可以变得更动态、更具对话性。更进一步，如果 AI Agent 也需要“看”这些仪表盘来了解系统状态并采取行动，那我们可能需要设计出同时面向人类和 AI 的双模界面。这体感就很不一样了，从被动接受信息，到主动与系统“对话”获取洞察。

文档正成为工具、索引和交互式知识库的组合

以前我们看文档，习惯从头到尾通读，或者对着目录找。现在呢？遇到问题，直接一个问题甩给搜索引擎或者 AI。这种从被动阅读到主动查询的转变，正在让文档本身发生质变。文档不再仅仅是给人类开发者看的静态页面，更是要成为 AI Agent 可以理解和使用的上下文来源、工具索引和交互式知识库。

像 Mintlify 这样的产品，已经开始把文档结构化，使其能被 AI 轻松检索和引用。说白了，未来的文档，一部分是写给人看的，另一部分可能是写给机器（AI Agent）看的“API 说明”。这对于我们写文档的思路，也是个不小的挑战。

从LLM视角看应用

有些 AI 应用开始请求 macOS 的无障碍访问权限，不是为了传统的辅助功能，而是为了让 AI Agent 能够“看到”并与各种应用界面交互。

这个方式其实是很取巧，细想一下，无障碍 API 本身就暴露了应用的语义结构（如按钮、标题、输入框）。如果加以扩展，这不就成了 AI Agent 理解和操作现有应用的“通用接口”了么？

这意味着，即便一个应用没有提供公开的 API，AI Agent 也有可能通过模拟辅助技术的方式来“使用”它。这对开发者来说，可能意味着未来设计应用时，除了视觉层、DOM 层，还要考虑一个“Agent 可访问层”。

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当 AI 越来越深地融入开发流程，我们与 AI 的协作模式，以及整个开发者生态，都将迎来重构。

异步执行Agent开始兴起

我们开始更习惯于把一些任务“甩”给 AI Agent，让它在后台默默干活，完成了再来“汇报”。这感觉就像从和 AI 合作，变成了给 AI 分配任务。这种异步协作的模式，不仅能分担工作量，更能压缩团队间的协调成本。以前需要开会、跨部门沟通、漫长评审的事情，现在可以直接交给 AI Agent 去尝试执行。

而且，与 AI 交互的界面也在扩展，不止是 IDE 或命令行，可能是在 Slack 里聊天、在 Figma 设计稿上评论、在 PR 里提意见，甚至通过语音。AI 正变得无处不在，贯穿开发的全生命周期。开发者更像一个资本家，决定哪些牛马来完成实体资本家给你分配的任务。

MCP 协议

简单来说，MCP 想要解决两个大问题：一是给 LLM 提供完成任务所需的、它可能从未见过的上下文；二是提供一个标准化的接口，让各种工具（作为 Server）能被任何 AI Agent（作为 Client）调用，避免 N×M 的重复集成。

如果 MCP 能够普及，应用默认就提供 MCP 接口，就像网站默认提供 API 一样，那 AI Agent 就能像搭积木一样，轻松地组合和调用各种工具和服务。这对于构建一个繁荣的 AI Agent 生态是非常重要的。

Agent也需要基础组件！

即使 AI Agent 再强大，能生成再多代码，它也需要接入一些稳定可靠的基础服务。就像人类开发者依赖 Stripe 处理支付、Clerk 管理认证、Supabase 提供数据库一样，AI Agent 在构建应用时，同样需要这些清晰、易用、高可用的“服务原语”。

这意味着，未来这些基础服务提供商，不仅要提供好用的 API 和 SDK，可能还要针对 AI Agent 的消费习惯进行优化，比如提供更结构化的 Schema、能力元数据，甚至是默认的 MCP Server 接口。这对于提升 AI Agent 构建复杂应用的完成率至关重要。

总结

这些新兴的模式，有的还处于非常早期的阶段，甚至是yy的。但它们都指向了一个共同的未来：软件的构建方式正在被重新定义，开发者从编码中解放出来，扮演设计师、领导的角色，专注于业务逻辑、用户体验、创新本身。

同时，这些变化，也伴随的各种挑战。比如，对于开发者，需要如何去适应这个时代，而不被淘汰。

AI的代码质量、维护性如何保障。 工具协议会不会带来新的壁垒等等。

这些挑战，目前还没有标准答案。但正是这些未知和不确定性，才让这个时代如此令人兴奋~