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3# 导读
如果说前几年我们还在讨论 “AI 能不能写代码”，那么到 2025 年，问题已经变成了——当 AI 写得比我们快、比我们好，甚至比我们“更像工程师”，我们在做什么？做投降派/降临派还是拯救派。
这一期 MeetDevmore，是老朋友的一次久违的聚会，几位长期站在一线的工程师、产品人、运营者，只是坐下来，复盘这一两年里真实发生的变化，我们聊了接近两个小时。
有人兴奋有人焦虑，有人已经彻底换了行业。也许能给在十字路口兴奋或者恐慌的你，一些启发或者陪伴。
## 本期你会听到什么？
- 2022 年底到现在，真实发生的人才迭代，互联网行业真的是冲击最快的吗？
- 低代码平台还需要存在吗，AI Coding 到底替代了什么，又放大了什么？
- Agent 为什么在 2025 年才真正「能用」？
- 程序员、设计师、产品经理的边界是否正在消失？
等等
## 核心观点提炼
- AI 不是“更快的程序员”，而是改变了问题拆解与协作结构，解决问题永远是核心能力
- Agent 的关键不是自动化，而是上下文、工具与任务规划能力
- 单一技能正在快速贬值，多技能与系统理解成为新门槛
## 适合谁听？
- 开始担心 “我会不会被 AI 替代” 的技术人
- 已经在用 AI Coding，但总觉得哪里不踏实的人
- 想理解下一代开发方式，而不是只学新工具的人
- 围绕 开发者生态 的市场/运营从业者
# 主播
- 五花肉：【迪魔王Devmore】 主理人，超过14年开发者生态运营经验。
- Laura：【非做不可 | FeMake It】主播，Leapility CMO, AI Agent 实用派。
- 天意：网易 CodeWave 打杂，AI Coding 降临派。
- 天猪：【迪魔王Devmore】 打杂工，AI Coding 从业者， AI Coding 拯救派。
- 迪西：连续创业技术人，AI Coding 投降派。
# 时间轴
-【00:47】2025 年 AI 行业回顾：亲历者的真实感受
-【08:52】AI Coding 开始冲击程序员岗位，焦虑从哪里来？
-【14:00】从 Vibe Coding 到 Spec Coding：开发方式的拐点
-【22:00】Agent 为什么 2025 年才真正“能用”？
-【28:05】RAG 在上下文增强后为何逐渐失效
-【34:05】当 AI 写代码超过你，人类角色发生了什么变化
-【47:04】Vibe Coding：非技术背景创业者的新机会
-【55:02】长尾需求与 AI：低成本验证正在改变产品形态
-【57:52】Benchmark 的意义与局限：指标不等于体验
-【01:18:35】AI Coding 的边界：为什么仍然需要人
-【01:29:05】2025 年高频 AI 工具与 Coding 工作流推荐
-【01:40:28】对 2026 年 AI、Agent 与硬件形态的预测
# 延伸阅读
-【Agent（智能体）】：一类具备自主决策能力的 AI 系统，通常结合大模型、工具调用、记忆机制与任务规划能力，可在给定目标下连续执行多步操作。
-【AI Coding】：指利用人工智能模型辅助或主导软件开发过程的技术范式，涵盖代码生成、理解、重构与调试等环节，旨在提升开发效率并降低编程门槛。
-【Vibe Coding】：一种以“快速试错 + 即时反馈”为核心的编程方式，通常通过与 AI 的多轮交互不断修正目标和实现路径，强调探索过程而非一次性准确实现。
-【Spec Coding】：以结构化需求说明（Specification）为核心驱动的开发方式，通过明确约束、接口与规则，引导 AI 或工程实现复杂系统，强调可控性、稳定性与可维护性。
-【Benchmark】：用于评估模型或系统性能的标准化测试方法，通过统一任务和指标对不同方案进行对比，但往往无法完整反映真实业务场景中的使用效果。
-【MCP（Model Context Protocol）】：一种用于规范大模型上下文管理与工具调用方式的协议设计，目标是提升模型在复杂任务中的一致性、可控性与工程可落地性。
-【SKILLS】：在智能体系统中，将复杂工具能力或操作流程抽象为可复用的“技能单元”，以降低调用复杂度并提高执行稳定性。
-【RAG（Retrieval-Augmented Generation）】：一种将外部知识检索与生成模型结合的技术方案，通过在生成前引入相关信息以缓解模型知识不足的问题，常用于企业知识问答与专业领域应用。
# 我们的 2025 年度 AI 产品推荐
- Claude Code
- ChatGPT
- Cherry Studio
- Notion
- Trae
- Lovable
# Staff
后期：迪西
运营：小迪
文档：天猪
# 关于节目
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