过去几个月，我深度使用了 Claude Code 进行开发。这篇文章不是功能介绍，而是我想记录的一些真实观察和思考。

人人都能写出代码

以前做个简单 demo，你得懂前端、后端、数据库，还得踩一堆坑。现在？告诉 Claude Code 你要什么，它就能给你搭出来。

门槛降到了地板。但这不代表程序员要失业了——恰恰相反，要求变高了。

团队规模会缩小 3-10 倍

这不是夸张。我们实际项目测过：以前需要一个团队捣鼓 3 个月的 app，现在 2-3 个人半个月就能搞定。

效率提升的核心不是 AI 写代码更快，而是它消除了大量沟通成本、交接成本、踩坑成本。一个人 + Claude Code，能做到以前一个团队的产出。

技术人员的进化

单纯会写代码的人，价值会越来越低。未来的开发者需要：

  • 设计能力：AI 能帮你实现，但设计思路得你来
  • 全局掌控：你不需要写每一行代码，但你必须理解整个系统
  • 判断力：AI 给出方案，你得知道哪个更好

编程语言本身会变得不那么重要，理解问题、设计解决方案的能力才是核心竞争力。

我的实战方法论

经过这些项目，我摸索出一条相对高效的路径：

第一步：解构框架

先把产品拆成模块。不要上来就让 AI 一股脑写，那样你会失去掌控。告诉它整体架构是什么，有哪些模块，它们怎么协作。

第二步：逐模块自动化

每个模块单独交给 AI 处理。边界清晰、职责单一，AI 生成的质量会高很多。

第三步：迭代 2-3 次

AI 第一次生成的代码通常能用，但不完美。迭代 2-3 次，每次指出具体问题或提出改进要求。你会发现质量提升很快。

第四步：人工干预关键细节

有些东西 AI 就是做不好——复杂的业务逻辑、性能优化、边缘 case。这些地方需要你手动接手。

功能导向，测试优先

模块划分时，以功能为单位更好。AI 生成的代码不用太纠结细节，写好测试用例，跑通了就行。

以前我们说”不要过早优化”，现在可以更进一步：不要过度理解。AI 写的代码只要测试通过，能跑就行。你的精力应该花在架构设计和关键逻辑上。

写在最后

Claude Code 这类工具不是替代开发者，而是重新定义了开发者。

那些适应变化、提升自己的人，会发现生产力指数级增长。那些停留在”写代码”层面的人，可能会越来越被动。

这不是危言耸听，而是正在发生的事实。