从第一次问豆包开始#

2025 年下半年，是我第一次真正开始用 AI。那时我还不知道 Trae 可以直接帮忙改代码，只会一边自己写一点，一边遇到问题就去问豆包。就这样问一点、改一点，前前后后折腾了一个月，终于把第一代博客做了出来。

那是一个动态博客，也是我第一次把脑子里的想法变成一个能打开、能访问的网站。上线之后，我还挺期待有人来逛。结果大半年过去，访客始终只有我自己。给朋友看，朋友也觉得有点 low。现在回头讲起来挺好笑，当时还是难免有点失落。

没办法，我后来重新做了现在这套博客。它基于流萤主题二创，后来成为了爱弥斯主题。页面和功能都换了不少，但第一次建站时那种“我居然真的把它做出来了”的开心，一直留到了现在。

AI 先替我省下了做图的时间#

毕业之后，我不太想按着常规路线去科技公司敲代码，于是投身跨境电商。跨境电商和国内电商有不少相似的地方：做商品图、主图，写标题和文案，还要把商品一件件上架。

那会儿我主要还是用豆包。做一套商品图，常常要和它来回聊两三个小时：说清楚需求，等它生成，再指出哪里不对，重新调整。一天几乎都泡在这些事情里，后面还有上架的工作等着做。说我有点懒也行，但那种重复沟通确实让我觉得很耗时间，也不是我想一直做下去的工作。

后来刷到 GPT Image 1.5 的演示，我试了一下，发现它理解画面需求的方式和我之前用过的工具很不一样。我当时就想：这也太聪明了吧？听说桌面端还能改代码，要不也试试？于是我开始研究 Codex。也是从这时起，GPT 才真正融进了我的日常。

一开始我也不会给它安排什么正经任务，每天就是打开 GPT 聊聊天。那阵子我还说要戒掉上班摸鱼，结果只是把摸鱼换成了和 GPT 聊天——其实也还是在摸鱼吧。聊着聊着我才发现，原来手头那些繁琐工作也可以拿出来一起拆解。

从一张表格，到一整套工作流#

当时有一套表格流程特别麻烦，步骤多、重复度高，我就试着问 Codex，能不能写个工作流帮我处理。它很快做出了一个能用的版本。那是我第一次真切地觉得，AI 不只是在对话框里陪我聊，它可以把一个具体工作接过去，做出能投入使用的东西。

从那以后，我开始尝试更多工作流和自动化工具：从批量上架的基础脚本，到更完整的自动上架流程，再到现在尝试用 Agent 承接更多步骤。模型也换过不少，DeepSeek、MiMo、Kimi、GLM、GPT、Claude 都用过。

现在这套个人博客，严格来说大约八成都是 Codex 和 Claude 帮我完成的。我负责了基础框架、需求和部署，也会反复看结果、调整细节；但许多具体实现，确实是它们写出来、再跟着反馈一步步改好的。以前我可能要从基础学起，做小项目、写测试、积累经验，最后再独立开发一个系统。现在 Agent 已经能先搭出一个基础版本，我再带着它持续完善。对我来说，这就是从“古法编程”转向“我提需求，它来开发”的过程。

从程序员圈子，走到每个人都想试试#

2026 年初，OpenClaw，也就是大家说的“小龙虾”，一下子火了起来。原本更多是在程序员圈子里讨论的东西，突然变成很多普通人也想安装、想试试的产品。我看到付费安装、腾讯楼下排队安装，后来又有一键部署、U 盘龙虾、手机龙虾……玩法越来越多。看着这些变化，我最直接的感受就是：AI 发展得真的太快了。

大约到了 5 月，TRAE Work、豆包办公模式、Workbuddy 等产品也陆续出现，我都尝鲜试了试。刚开始我觉得还不错，但心里还是把它们当成一种噱头。毕竟当时大家都在争夺“办公第一 Agent”的位置，我没想到这么快，AI 就已经能在我的实际工作里帮忙处理任务、生成工具、修改项目，而不只是展示一段看起来很厉害的演示。

回头看，这一年多最大的变化不只是模型更会回答了，而是 AI 能做的事情从“给我一个答案”延伸到了“跟我一起把事情做完”。它开始理解文件和项目，按要求修改内容，再根据反馈继续调整。对我来说，聊天只是入口，真正改变工作方式的是它逐渐接上了工具和流程。

AI 替我干活之后，责任还在我这里#

今年 AI 带给我最真实的感受，是它真的开始“替我上班”了。它帮我省下时间，让我有机会把工资做得更高，也让我有了副业和新的工作方向。过去我习惯先学基础、做练习、积累经验，再开始做完整项目；现在我可以先把需求交给 Agent，让它搭出一个起点，再一起把系统补完整。

但开发变快，不等于项目只要动动嘴就能上线。代码出来得快，审查和测试也得跟上。老板可能会问：“AI 都写好了，怎么还没上线？”可实际工作里，测试过了不代表上线环境里一定能跑；需求说得像是正确的，也不代表我已经把所有边界和例外讲清楚了。AI 有时会按自己的理解实现，而我也未必一开始就知道应该怎样才算正确。

所以，程序员并没有因为 Agent 会写代码就不需要做判断。只是工作的重心正在变化：从亲手敲下每一行，慢慢转向把规格、边界和假设说清楚，再检查它交回来的结果。Agent 思考和执行的时候，我确实多了一些可以喘口气、摸会儿鱼的时间；但要对最终结果负责的人，还是我。

对我来说，现在的开发更像一个带反馈的循环，而不是把需求丢出去就结束：

从 2025 年第一次问豆包，到现在让 Agent 参与工作，我其实还没法给 AI 的变化下一个完整结论。它到底还能做到什么程度？