整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） “ Claude Code 简直 榨干 了 我的 灵魂 。 ” 最近，一位匿名工程师在 X 平台上的吐槽，吸引了 近 8 00 万次浏览 。这位网名为 voxium 的工程师，自称刚入职一家大公司干了半个月，直接把自己新岗位形容为“灵魂被抽干”，而罪魁祸首不是老板、不是同事，而是 Anthropic 的 AI 编程工具——Claude Code。 从产品规格、PRD、测试，到工单、代码、Bug 修复和报告，几乎所有东西都由 Claude Code 生成，而 工程师们每天要工作 12～13 个小时，只为了“按回车”。 帖子一出，科技圈炸了锅。 马斯克回了一 句 “Yikes”（天 呐） ，风险投资人、All-In Podcast 联合主持人 Chamath Palihapitiya 更是毒舌：“ AI 正把一代技术专家变成在赌场老虎机前按按钮的人。 ” 听起来有点夸张？但问题是，voxium 描述的场景正在大量发生。 “现在已经没人 在 思考了” 由于担心遭到雇主报复，voxium 在 X 上并没有透露其真实姓名和公司。他表示刚加入这家公司才半个月，就发现团队 几乎所有工作都围绕 Claude Code 展开。 “这里没人知道任何东西。”他表示，所有的规格、代码、测试、PRD、工单、工单解决方案、报告……几乎全部由 Claude Code 完成。更让他难受的是，公司并没有因为 AI 能写代码，就给工程师留下更多时间去思考，管理层反而要求大家尽可能快地把东西交付出去。 “我不止一次听到高层说，写代码根本不是瓶颈，那我们为什么还这么慢？” 于是，工程师们开始 每天工作 12～13 个小时 ，不断让 Claude 继续执行任务—— 从 L1 到 L7，不同级别的工程师似乎都在做同一件事：和 Claude 对话，然后按回车。 “没有任何成就感，也没人真正解决 Bug。说到底，现在已经没人在思考了。” 对于这个现象，voxium 认为，问题的根源其实在管理方式。在不少企业中，Sprint 周期、PR 数量以及上线功能数量，很容易成为衡量研发团队效率的指标。但功能越多，并不意味着产品就一定越好。 于是，当 AI 能快速生成代码后，人们自然会产生一种诱惑：既然 AI 可以写，那就让它多写一点吧——产品需求文档可以让 AI 写，系统设计可以让 AI 写，前端 UI 可以让 AI 写，后端代码也可以让 AI 写……最终，代码生产本身变得越来越快，但工程师真正需要投入时间理解和验证的工作，却没有同步增加。 在后续采访中，voxium 甚至用了一个在2026年流行起来的科技圈黑话—— “Human meat proxies”， 你 可以理解为“人肉代理” ：人类只是把 AI 的输出直接传递到下一环节，却没有真正分析其中的内容。 他提出了一个简单却尖锐的问题： “如果 一切都自动化了， 那 还剩下什么？” 这不只是 voxium 一个人的抱怨 这种担忧，并非只有 voxium 一个人有。 今年 6 月，Menlo Ventures 合伙人 Deedy Das 就曾讨论过类似现象：一些经验丰富的工程师发现， 自己越来越多的时间不是用来写代码，而是用来理解、审查和修正大量 AI 生成的代码 。他将这种变化描述为一种接近“身份危机”的状态。 甚至在某些情况下，AI 还可能增加额外的检查成本。 2025 年，METR 对 16 名有经验的开源开发者进行了随机对照实验，涉及 246 项真实开发任务。研究发现，在当时的实验条件下，使用AI工具的开发者的任务完成时间，比不用AI的同行长了 19%。更讽刺的是，这些开发者自我感觉大约快了 20%—— 感知和现实之间差了将近 40 个百分点，他们压根没意识到自己变慢了。 今年 9 月， DeepSeek 机器学习系统工程师刘胜与 也 曾公开谈到 AI 对自己专业工作的冲击 。他表示，过去 AI 还主要帮自己查文档、读代码、找 Bug，如今已经能处理 CUDA、PTX、SASS 等 GPU 相关代码，并参与算子优化。他甚至判断，再过半年到一年，AI 写算子的水平可能追上甚至超过自己。 未来自己或许不得不从亲自写算子，转向管理和调度 AI Agent。 这与 voxium 的担忧形成了某种呼应： AI 最先改变的，可能并不是“程序员有没有工作”，而是程序员每天究竟在做什么 。从亲自写代码，到设计任务、拆解需求、监督 Agent、审查结果，再到最终验证软件是否真的解决了用户的问题——工程师的角色正在发生变化。 另外，不论 AI 编程工具如何进化，有个问题也一直存在： AI 写代码可以很快，人类理解代码却需要时间 。如果企业只是不断提高“生成量”和“上线量”，那这个