前言
2025 年已经过去，时间滚滚向前。恍惚间，仿佛上一次过年还在不久之前，转眼一年却已走到尾声。借着掘金这次 # 🏆2025 AI / Vibe Coding 对我的影响｜年终征文 活动的机会，我想和大家分享一下自己的年终总结，并聊一聊 2025 年 AI 在工作与学习中对我的实际帮助。
开始坚持写文章分享
在今年年初，我和老婆完成了订婚，年中正式领取了结婚证💗。我的肩上多了一份对家庭的责任，也开始一起规划未来的生活，坚定了一个目标：一定要多赚一些钱，才能更有底气地生活。
后来我想到，之前曾看到有人提到在技术社区持续写文章，有机会接到外包或私活。于是，我决定在自己最常逛的技术社区------掘金，开始发布一些原创技术文章。
最早是在 2024 年 12 月底，因为工作阶段性需求不大，有了一些空闲时间，我便开始动笔。但现实很快给了我反馈：文章写完后几乎没人看。其实这也很正常，就像刚开始做自媒体需要"起号"一样，一个新账号发布的第一篇文章，基本不会有太多曝光。
后来，好朋友韬哥提醒我，文章审核通过后可以让朋友帮忙点点赞，新文章有机会进入周榜，从而获得更多曝光。这里也要感谢我老婆以及几位朋友，对我写作的支持与鼓励和建议。万分感谢🙏
接下来就是不断地写。直到有一篇 # 前端开发又幸福了，Cursor + Figma MCP 快速还原设计稿 意外火了，不仅阅读量明显上涨，还被掘金公众号转发。事实上，这篇文章反而是我写得最随意、耗时最短的一篇，可能正好踩中了 MCP 的热点。当时 MCP 刚出现不久，那段时间我确实非常开心。
或许是因为好奇心比较强------说得直白一点，其实也是想"偷懒"------我一直很愿意尝试新事物😂，所以第一时间体验了 MCP，确实让人眼前一亮。随后我便迫不及待地想把这些体验分享出来，担心同事在实际使用中踩坑，便写下了这篇文章，想着审核通过后可以直接转发给同事参考实践。后面关于 AI 的相关内容，我也会继续深入，具体聊一聊 AI 在工作方式和工作内容上带来的改变。
我在写文章的过程中，也会适当借助一些 AI 辅助。毕竟我的文笔并不算好，容易偏口语化，自己写完再读一遍时，常常都有些读不下去，因此我通常会让 AI 帮我优化一下文案表达。在这里也确实要感谢"AI 老师"，在写作效率和可读性上给了我很大的帮助。
但与此同时，我也非常排斥"AI 味"过重的文章。掘金上有些上周榜的内容，我几乎一眼就能看出是 AI 生成的。或许现在还能分辨，再过两年就未必了。我记得有一次刷到一篇讲"2025 年 JavaScript 新语法糖"的文章，通篇都是 AI 胡编乱造的内容，作者既没有自行验证，也没有标注 AI 生成，就这样直接发布出来。这种行为在我看来完全是在误导新人，想到这里就会感到非常生气。
我始终认为，每个人都应该对自己分享的知识负责。因此，我写的文章尽量都是真人思考、真人实践得出的内容，只是借助 AI 做一些文字层面的润色，而不是让它替我"创作观点"。
随着 AI 能力不断增强，一些常见、零散的编程问题其实已经不太值得单独分享了，比如 JavaScript 时间处理中的各种坑，AI 的回答往往已经足够准确和全面。相比之下，更有价值的内容，反而是系统化、体系化的实践流程与思考总结，这也是我之后更希望持续输出的方向。
跳槽
另一方面，也是想多赚一些钱。成家之前，我的工资养活自己绰绰有余，但成家之后，现实问题就变得具体起来：未来如果有孩子、还没有买房，这些都需要更强的经济支撑。我也很清楚，在中国大部分程序员的职业生命周期大概率只有十几年，到了年龄偏大时，可能就需要考虑转型。2025 年，是我毕业、正式进入社会工作的第三年，因此我做出了一个决定------准备跳槽。
马云曾说过一句话：
跳槽无外乎两个原因，钱给少了，心里受委屈了。
这两点，我可能都占了。在这家公司干了两年，年初时，领导、CTO，以及当初面试我的帆叔，或许是出于生活和前途的考虑，陆续选择了离开。核心人物走后，公司换了新的领导，但我明显感觉到一种"死海效应"。感觉开了很多没有必要的会议，真的像过家家一样，我也感觉到没有效率无头苍蝇一样东一榔头西一棒的做事情。
所谓"死海效应"，是指组织中优秀员工不断流失，如同死海水分蒸发，导致低质量员工比例上升，从而影响整体效率和企业发展。
其实在我第一次提出离职时，公司也给我调了薪。当时我一度以为，自己可能会在这里长期干下去。但后来发生了一些不太方便细说的矛盾，如今回头看，我依然认为自己并没有做错。最终，出于职业发展与前途的考虑我还是选择了离开。
我悄悄提交了离职申请，只提前和一直合作的产品同学说了一声。说实话，我们组的产品在我看来是非常有能力的人才。直到我离职的最后一天，很多同事看到我的签名留言(相遇是缘，祝大家越来越好)，才意识到我要走了。那天有十几位同事和我道别，让我非常感动。直到现在，我也还会和前同事们时不时在微信上聊聊天，聊前端，聊 AI。我跟每个同事都很熟悉，可能是我的性格善于把大家链接起来。
提完离职之后，我便立刻开始找工作。我并没有打算 gap 一段时间，因为之前已经 gap 过一次。那次裸辞后玩了两个月，前期确实很爽，像是在过寒暑假；但等旅游结束回到出租屋后，每天不是躺着就是刷手机、玩电脑，生活逐渐失去了目标感。那时我才真正意识到，人是需要劳动的，需要在社会工作中获得价值感。
正因如此，那次我很快重新投入找工作，也正是在那段时间，柯总收留了当时只有一年工作经验的我🙏。
正如马克思所说：
劳动是人类生存的基石，是人自身发展的决定性要素。在共产主义社会高级阶段，"劳动已经不仅仅是谋生的手段，而是本身成了生活的第一需要"。
在跳槽过程中，我也观察到了招聘市场风向的变化：越来越多的公司更倾向于简历中带有 AI 项目经历的候选人。幸运的是，我在 2023 年第一份工作时就参与过一个 AI 相关的生图项目，这让我的简历在市场上颇受欢迎。不过，当时市场对 AI 的重视还有滞后性，真正对 AI 项目经历感兴趣的公司并不多。到了这次跳槽，情况明显不同------AI 相关经历几乎成为必问项，也显著提升了候选人的吸引力。这让我深刻体会到，AI 对程序员带来的不是威胁，而是新的机会。
在面试过程中，我也会主动考察部门的 AI 使用情况。令我震惊的是，很多小公司的团队虽然知道 AI 的存在，但根本没有实际应用，仍然依赖传统的手工编码。显然，我不会选择加入这样的团队，因为对于我而言，高效利用 AI 不只是工具加成，而是能显著提升团队整体效率和技术成长空间的重要指标。
有了上一次裸辞的经历后，这一次在"多赚钱"的前提下，我几乎没有给自己任何休息时间，离职后便立刻投入到找工作中。或许缘分就是这么巧，我很快找到了一份听起来前途还不错的工作。但由于当时没有把工作时长和薪资细节问清楚，也没有在谈薪阶段据理力争到自己真正满意的程度，入职后还是产生了一些后悔的情绪。不过再找一份工作的成本不低，加上自己也有些懒，索性就先在这家公司干了下来。
这是一家总部在北京的做游戏的大公司，在广州新成立的一个部门，部门在 5 月份成立，而我是 8 月份加入的。由于我之前的技术栈和项目经验主要集中在管理后台领域，入职后便从0到1参与并负责了一个内部 BI 后台项目的建设。新公司的领导能力很强，一人同时承担后端开发、产品规划以及与设计师沟通协调等多重角色。
团队规模不大，我们是一个前端、一个后端，再加上一位测试同学，三个人协作完成了这个中台系统的开发，用于支持游戏发行部门的日常业务。
AI
也该聊到 AI 了，不然有点偏题太久了。😂
2022年的 AI
第一次接触 AI 辅助编程，是在 2022 年通过 GitHub Copilot。当时我在写毕业设计，用到的是一个需要发邮件申请试用的 VS Code 插件。印象很深的是，只要写一个诸如"二分查找"的注释，下面很快就能自动补全出完整代码，确实让人觉得相当聪明。
后来在 2022 年 12 月左右，ChatGPT 横空出世。现在回头看，那真的是一件非常幸运的事情------我刚参加工作没多久，大语言模型就已经出现了。那段时间最大的感受是：GPT 写出来的代码，甚至比当时作为初级程序员的我还要规范、完整。
于是后来每次遇到代码重构或优化相关的问题，我都会先问一问它。在不断的使用过程中，也确实从"AI 老师"那里学到了不少编程思路和实践技巧。
2023,2024年的 AI
那时候 ChatGPT 还没有免费开放，基本都是通过国内的镜像站之类的方式在使用，稳定性和体验都谈不上好，但依然挡不住大家的热情。我还记得 Cursor 刚出来的时候，最大的优势就是不需要科学上网就能直接用 GPT，这一点在当时非常有吸引力。谁能想到，后来这个工具不断迭代升级，从一个"能用"的编辑器插件，逐渐成长为 AI IDE 的第一梯队，甚至在某些场景下彻底改变了写代码的方式。
在那个阶段，我的使用方式其实还比较"传统"：写完一段代码，复制出来，粘贴到 GPT 里提问，让它帮我看看有没有优化空间、潜在问题，或者让它补全缺失逻辑，然后再把结果复制回编辑器中。这个流程现在看起来有些笨重，但在当时已经极大提升了效率。很多原本需要翻文档、查 Stack Overflow 的问题，几分钟内就能得到一个相对完整的答案。
那时的 AI 更多还是"辅助工具"的角色，而不是直接参与到编码流程中。它更像是一位随叫随到、耐心十足的高级同事，帮你查资料、给思路、补细节。虽然偶尔也会胡编乱造，需要自己具备判断能力，但不可否认的是，从 2023 年开始，我已经明显感受到：写代码这件事，正在被 AI 悄然重塑。
2025 年的 AI
一直到 2024 年底，Cursor 突然火了起来。我记得好像是某公司的一个大佬的女儿在几乎没有编程经验的情况下，用 Cursor 写了一个小程序，这篇推特被广泛转发后，Cursor 迅速走红。我看到后也下载了最新版，试用后直接被震撼到了------它的补全功能丝滑得让人难以置信，好像能直接理解我脑子里的想法，这是我第一次体验到如此智能又顺手的 AI 编程提示。
当时，我也尝试了 Cursor 的一个竞品 Winsurf，但整体体验还是 Cursor 更佳。有人会说，这不过是把 AI 模型套个壳而已，但我认为"套壳"也有高低之分。作为普通程序员，我们不必去研究模型的理论，但在应用层的交互体验、细节设计做得出色，同样非常了不起。使用 Cursor 后，我明显感受到工作效率提升，甚至可以达到两倍、五倍甚至十倍。
我当时非常积极地向同事推荐，但发现部分同事带有悲观色彩，担心 AI 会替代程序员，因此不愿尝试。对此，我的观点是：AI 是提效工具，它能帮你节省重复劳动，让你有更多时间去学习新技术、思考产品设计和架构优化。AI 的核心意义在于，让程序员从繁琐的 CRUD 工作中解放出来，把时间用在更高价值的工作上，让创意和想象力真正发挥作用。
与此同时，字节跳动推出了 Trae，我也体验过并写过相关征文，但整体体验还是不如 Cursor 顺手。也许是 Trae 的宣传和营销做得比较好，所以在我跳槽面试时，不少团队表示虽然自己没有使用 AI 编程，但知道字节出了 Trae。
后面过春节的时候，国产开源模型之光 DeepSeek 横空出世，连家里的长辈都知道中国出来个 nb 的 AI。太伟大了 DeepSeek 直接选择了开源，给全世界分享他们的成果，respect🫡！！！
在高强度使用了月左右后，我积累了一些经验和方法，也在文章中分享给了大家。
随着 AI 工具的发展，我也开始尝试其他工具，例如 Winsurf 和 Argument Code。特别是 Argument Code，这是一个 VS Code 插件，能够智能寻找代码中相关的影响范围，非常适合进行复杂逻辑分析。背后的 AI 模型 Claude 在这里表现得很聪明，但订阅价格不低，当时约 100 美元/月。
后来我也尝试了 Claude Code 和 Codex 的 CLI，不得不说，Claude 模型确实很强（题外话:但最近对第三方的封禁以及反华的一些魔幻操作，真希望预告新年发布的DeepSeek v4能挫挫这家公司锐气！），尤其在编码和设计相关的理解上非常到位。开源的 Claude-agent-sdk 也很优秀，很多人在它的基础上可以做自己的 CLI 二次开发。不过，我个人还是不太习惯在终端里使用 AI，习惯了有 GUI 界面的 IDE，操作起来更直观、顺手。
谷歌的 Antigravity我也体验了，都是在侧边栏有个对话框，可以试用 Gemini 与 Claude，我经常用 Gemini 写页面，但是写逻辑他很喜欢 any 跳过，很无语😅，写逻辑还是需要用 Claude。每周会限制一些使用额度，不得不说谷歌还是家大业大，想要超车提速就是这么快。但是这个产品名称起的真的不好拼写哈哈。
目前我在试用 Kiro 的 Claude 服务，用的是白嫖的 30 天、500 积分版本。不过这个 IDE 似乎没有智能提示功能（可能是我使用姿势不对？但我理解应该是默认开启的）。
总的来说，虽然 CLI 强大，但对我而言，GUI 界面的交互体验更符合日常编码习惯。我估计下一步还是回到 cursor 了。
对 AI 的思考与想法
写了这么多，我也有些累了。这是我第一次写这么长的文章，可能是因为想表达的内容实在太多了。码了一上午，最后想和大家聊聊我个人对 AI 的理解与思考。
AI 给我的工作效率带来了成倍提升。面试时我也常提到，以前写代码都是一行行敲，现在几乎可以"一片一片"地生成代码。但这并不意味着可以无脑相信 AI 输出的结果。如果每天只是依赖 AI 完成 Vibe Coding，长期下来可能会非常痛苦-------因为你不了解 AI 的实现细节。选用性能差的模型，即便功能实现了，后续改造或迭代可能会非常困难，只能再次依赖 AI 来处理。久而久之，就可能形成"AI 生成的代码屎山"。
因此，我的做法是：每次命令 AI 完成任务后，都会仔细 review 它的代码，再进行提交。如果项目是一次性的小型任务，或许可以不用过于严格，但对于需要长期维护的系统，认真 review 并与 AI 协作至关重要。
同时，AI 目前还无法替代程序员，其根本原因在于缺乏责任感。AI 的上下文长度有限，它无法像人一样，在公司里长期维护多个项目四五年。上下文越长，它遗忘的内容也越多。新建一个窗口，之前的事情就忘记了(可以设置全局 rule) 此外，一些自媒体常吹嘘用 AI 完全不会编程也能完成系统开发，虽然 AI 越来越强，一次性任务看起来很漂亮，但遇到小细节或后续改动时，如果没有懂一点的人去指挥和优化，代码很容易崩溃。
所以，至少需要一个懂技术的人来指导 AI，确保输出可靠。实际上，AI 也可以成为学习的辅助工具：通过它快速学习新的编程语言语法、软件架构最佳实践，再用这些知识高效指挥 AI 完成任务。总结来看，AI 是效率的倍增器，但仍然需要人的经验与判断力来控制风险、保证质量。
我觉得大家应该积极拥抱 AI，面对它、理解它，并善加利用，让 AI 成为让自己如虎添翼的工具。AI 的发展必然会带来产业变革和技术革新，但从更宏观的角度看，它是推动人类文明进步的重要力量。我们正加速步入一个生产力大爆发的时代，AI 将程序员从以往繁琐的搬砖任务中解放出来，让我们有更多精力去思考架构设计、创新功能，以及探索新的技术边界。
更进一步，AI 的真正价值在于它能够让人类在创造力和效率之间找到平衡。以前很多重复性工作占据了大量时间，现在这些工作可以交给 AI 来处理，而程序员可以把精力放在更高层次的思考上：如何设计更优的系统、如何优化用户体验、如何在复杂业务中做出更合理的决策。AI 不仅是工具，也是学习的助力，它能够快速提供信息、分析方案，让我们在短时间内掌握新技术、新方法，从而实现知识和能力的快速积累。
可以说，AI 对程序员而言，是一种能力的放大器，而不是替代品。未来，能够合理运用 AI 的人，将比单纯依赖传统技能的人更具竞争力。在这个过程中，保持学习、理解和掌控 AI 的能力，比单纯追求 AI 生成的结果更重要。真正掌握了这项能力的人，将能够在技术创新和生产力提升的浪潮中站稳脚跟，甚至引领变革。
结语
过去的一年是成长的一年，我也能明显感受到，相比去年的自己，有了不少进步。
希望在新的一年里，AI 能够展现出更惊艳的能力，带来更多创新和可能。期待未来，也祝大家新年快乐，工作顺利，生活愉快，每个人都能不断成长、越来越好。