1. 现在工作就是爽，基本不用脑
现在 AI 写代码的能力已经很强了。以我自己的工作状态来说，很多时候已经不需要从零开始手写代码：我把需求文档发给 AI，补充必要的上下文，让它先完成实现；等它做完，我再审核修改是否合理，确认思路和结果没有问题。
也有一些同事更直接：不太看 AI 具体怎么写，只看最终效果。结果不满意，就继续让 AI 改。这个方式效率很高，但也有一个问题：改到后面，代码可能连自己都看不懂了。
所以我还是更倾向于保留一次人工审核。哪怕不逐行抠细节，至少要知道 AI 改了什么、为什么这么改、风险在哪里。
2. 感觉很快要失业了
从日常代码工作来看，AI 已经能承担非常多的实现任务了。程序员未来会不会被完全替代？我觉得这件事并不是完全不可能。
有人可能会说，AI 算法相关的岗位现在不是还很抢手吗？薪资很高，跳槽像球星转会一样夸张。这是不是说明 AI 还不能自己训练自己？
我的判断不是这样。未来人类更核心的角色，可能会越来越像“结果验收者”和“需求负责人”：提出目标、判断方向、验收质量、控制风险。至于具体实现，AI 都有机会一步步完成。
AI 算法相关工作现在仍然有门槛，一个重要原因是它依赖昂贵的硬件和工程环境。普通程序员平时很难接触到这些资源，所以相关人才显得稀缺。
但如果有一天硬件成本降下来，普通程序员也能很容易参与训练、调优和部署，那么这个门槛就会快速降低。因为只要你愿意学，AI 本身就是很好的老师：它能带你一步步实现，也能把背后的原理解释清楚。你要做的是理解它、验证它、纠正它。
3. 要转行做产品经理
所以我觉得，以后的机会不只是“会写代码”，而是更像做产品经理：去市场里发现真实需求，再让 AI 帮你实现。真正的价值来自持续判断需求、打磨产品、验收结果，而不是单纯把代码敲出来。
这个角色短期内仍然不可少。有人说，AI 也可以自己组队、自己找需求、自己做产品、自己验收。但从我目前看到的情况看，还没到那一步。很多所谓的 AI 自动化实践，最后更像是在炫耀 token 消耗量，而不是拿出真正可用的成果。
一个产品如果没有人把关，很容易越做越失控，最后变成一团不好维护、也不好使用的东西。对，我说的就是 openclaw。
4. 最近再干的
最近我也在尝试用 AI 做产品。目前有两个项目正在推进：
- **强制闹钟。**产品功能已经基本成型，AI 实现得还不错，我正在一点点验收和打磨。
- **密码管理器。**这是我之前开源过的一款工具，现在准备重做。原因也很直接：一方面它对我来说是刚需；另一方面，我让 AI 分析过以前的 lockpass 源码，它给出的结论是安全性太差、问题太多，看完确实有点羞愧。
这两个项目目前基本都是用 Codex 写的，应该很快会有阶段性成果。到时候如果大家有兴趣，也可以一起体验。
代码暂时不会开源。不是因为代码本身有多神秘，而是因为现在源码开源的意义已经变了：很多代码都可以由 AI 生成，人提交的代码我反而未必完全放心。真正重要的是使用、反馈、提问题，以及持续把产品打磨到可用。