LLM是初级程序员的外挂,却让高级工程师无感?解析LLM的影响曲线!
LLM 到底能不能提高程序员的生产力?实际上与程序员的经验水平密切相关。LLM 的影响并非线性增长,而是呈现出一条独特的曲线:初级工程师受益最大,中高级工程师逐渐感到局限,而资深工程师又能重新找到它的价值。本文将带你拆解这条“LLM 影响曲线”,看看不同阶段的程序员如何看待 LLM 的作用。
原文链接:https://serce.me/posts/2025-02-07-the-llm-curve-of-impact-on-software-engineers
作者 | Sergey Tselovalnikov 责编 | 苏宓
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
关于 LLM 对程序员的作用,网上的讨论一直很激烈。有些人觉得生产力提升巨大,而有些人则不明白有什么值得大惊小怪的。每次相关的 Hacker News 讨论区里,总会有一群人争论不休,我把这称为“新的鸿沟”。
我有一个理论:LLM 对程序员日常工作的影响,主要取决于他们的经验水平,而且这种影响呈现出一种有趣的曲线。接下来,我会详细讲解这个想法。

这条影响曲线
LLM 在不同级别工程师中的作用并不相同,我把它画成了一条曲线。如果一眼看不太明白,别急,下面我会逐步解析。

不同级别工程师的影响
初级工程师
作为一名刚入门的初级工程师,在开始接触一个代码库,很多东西还不熟悉,脑子里还在建立基本的逻辑框架。这个阶段,LLM 简直是救星!
遇到报错?LLM 能解释给你听。要写个小功能或者升级库?LLM 可以帮你更快搞定。
在这个阶段,LLM 可能让你感觉它几乎能代替你完成大部分工作。但这里有个潜在的危险:如果你只是把 LLM 当成帮手,像请教资深同事一样用它,那还好,毕竟现实工作中你也很难回避它。但如果你只是机械地复制粘贴代码,而不理解它的逻辑,那你的成长就会受到很大限制。
中级工程师
这个阶段,你已经积累了一定的经验,能够熟练地在代码库里游走。你仍然会发现 LLM 让你写代码更快,比如用 Copilot 自动补全代码、用 AI 代理减少重复代码、用 ChatGPT 学习新框架等。
但你也会开始碰到 LLM 解决不了的问题,比如:
它无法帮你理解客户需求,毕竟它不会分析产品需求单里的隐藏信息;
它无法用调试工具帮你查出代码中的竞态问题;
它无法在你凌晨被叫醒处理线上故障时,真正给你有用的帮助。
高级工程师
到了这个阶段,你对整个代码库了如指掌,甚至有很大一部分是你自己写的。虽然 LLM 依然能加快你写代码的速度,但问题是——你现在还花多少时间写代码呢?
当你在制定技术规划时,LLM 帮不上忙。
当你在调试一个神秘的“薛定谔的 Bug”时,它会一头雾水。
当你写一篇完整的技术设计文档时,它能帮你整理格式和结构,但真正的核心思考,LLM 还是做不到。
LLM 没有你大脑里积累的各种上下文信息,而这些信息又是无法简单写成文字的。这也是为什么,越是资深的工程师,往往对 LLM 越不感冒——他们的工作内容,LLM 目前还无法替代,尤其是一些涉及深度技术或者特定领域的事情。
资深工程师(Staff+)
这个级别的工程师往往需要探索新方向、为团队指明道路,而这通常需要大量的实验。而在这里,LLM 又开始变得有用起来了。
例如:
你需要验证某种新技术的可行性,LLM 可以帮你快速搭建一个简单但能运行的原型;
你想尝试一种新的架构,LLM 能帮你更快完成初步实现;
你自己脑子里有足够的领域知识,所以当 LLM 卡住时,你可以轻松帮它“解锁”。
举个例子:两年前,我研究如何把公司大规模代码库中的 RPC 框架迁移到新的解决方案。如果是传统方式,你可能要先在一个小项目里测试,再做分析。而借助 LLM,我直接在实际代码库里做了一版完整的原型。这种“摸得着、跑得动”的方案,比任何设计文档都更有说服力。如今,LLM 的能力只会越来越强,让资深工程师能够更快地做实验、验证想法。
结论
希望这篇文章能帮大家理解,为什么有些人对 LLM 超级兴奋,而有些人却完全不感兴趣。并不是谁对现实视而不见,而是大家的日常工作内容不同,自然会有不同的感受。
当然,科技发展很快,这条影响曲线可能会在几年后变成一条水平线,甚至发生完全不同的变化。但有一点可以确定——我们正处在一个激动人心的时代!
发布于:江苏
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网址: LLM是初级程序员的外挂,却让高级工程师无感?解析LLM的影响曲线! http://www.xishuta.com/newsview133579.html
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