2025是很神奇的一年，从2023年开始火的AI，是被chatgpt点燃的，当时各种套壳chatgpt的应用层出不穷。那会儿，人们都会兴高采烈地尝试向AI提出各种问题，那种感觉跟当前百度刚出来差不多。不过，人们最开始只是也只是把它当作更聪明的搜索工具来用，以前是搜索其他人写的文章，现在AI直接给你现挂，普通人还没发现什么特别的地方，因为这时的AI还没有触及创作的本质，它只是推算然后总结。至于为什么在程序员这个圈子最先热闹起来，原因可能是互联网上动手能力最强的就是程序员了，不过那会儿它只是一个编程辅助工具。直到2025年，程序员们已经让AI真正开始发展到了可以颠覆一个行业的地步。
这里列举最具代表性的编程IDE工具cusor的例子来看。
如果说Cursor在2024年还是一个基于VS Code魔改的"好用的编辑器"，那么到了2025年，它已经成为了定义"AI原生开发"的标杆。
最核心的变化在于"Agent工作流"的成熟。在2023年，你需要小心翼翼地选中一段代码，然后问AI"帮我修一下bug"；而到了2025年，你只需要用按下快捷键，用中文告诉它："使用 Next.js 和 Prisma 搭建一个用户管理系统，需要连接 PostgreSQL 数据库，实现 JWT 鉴权、密码哈希加密，并生成符合 RESTful 规范的 API 接口。"
接下来的发生的事情是颠覆性的：
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跨文件的全局架构能力 ：AI不再局限于单个文件，它会自动识别你的技术栈环境，自动生成
schema.prisma数据库模型文件，然后根据模型生成 TypeScript 类型定义，接着编写 API 路由逻辑，最后甚至帮你自动编写数据库迁移脚本。这种"从数据定义到接口实现"的连贯性，展示了它对软件工程全流程的理解。 -
处理"纯逻辑"的复杂性：以前遇到复杂的算法逻辑，或者需要编写正则表达式、处理异步并发、复杂的类型体操时，是开发者最耗脑细胞的时候。现在，Cursor能瞬间生成这些逻辑严密、边界条件处理完美的代码。它会告诉你："这里我使用了防御性编程，检查了空值，并添加了相应的单元测试。"
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无需联网的代码重构：对于通用的代码质量问题（如"这个函数太长，帮我重构"或"优化这段代码的性能"），Cursor不需要联网查阅文档，它完全基于对代码语义的深度理解进行重构，让代码结构瞬间变得清晰优雅。
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MCP（Model Context Protocol）的普及：到了2025年，Cursor通过MCP协议，可以直接连接到你的本地数据库、文档（如Notion、Slack）甚至是API接口。当你说"参考我们在Notion上的设计文档更新前端界面"时，它真的能去读取文档并精准执行。
这种体验让"写代码"变成了"审阅代码"。开发者从"搬砖工"晋升为了"架构师"和"产品经理"。2025年，普通码农把歌唱，翻身做了监工人，你甚至可以开始喝着咖啡看着AI写代码了。
视线回到国内，中国在AI编程这块也不甘落后，不过没有像deepseek诞生时那样惊艳世人。
当时字节的trae发布版本迭代的时候，我一直在观注，但更多是看戏的心态。现在的solo模式的trae能力基本可以对齐cursor了，当然不排除一些细节问题，比如你让它把路由文件中涉及的所有组件写上测试用例，结果它写了几个一级路由就写完了，漏了更深的二级路由不说，还漏了几个一级路由，我没太明白什么原因，希望trae团队早点解决这个问题。不过就我用的体验来看，在普通的日常工作中，trae取代cusor这个没什么性价比的IDE来说，足够了。
腾讯近年在AI发力有点慢，甚至有点迟钝。不过他们还是有产品的--codeBuddy，这玩意我玩过，写代码能力也不错，给一张截图，简单描述要求就可以帮你完成系统的开发。要说优点的话，可能就是界面酷一点吧，毕竟是做游戏产品的大公司，产品能力没得说。不过我在试用结束后就转投trae了，因为trae的第一个月只要3美元，相当便宜。未来的工作基本会在trae和codeBuddy这两个国际版本中来回切换了。
至于阿里，我一直用的是灵码的辅助工具，在IDE出来之前，我一直用这个，现在偶尔也用，一直觉得挺好的。今天Qoder出来了，还没试过，应该不会差，毕竟是阿里的东西。
对我个人而言，直到最近几个月，我才开始真的让AI慢慢接管我的工作。
这种变化是循序渐进的，是微妙且剧烈的。而且我发现，越早让AI接手的程序员，能力反而是相当优秀的那一批。不排除一些上了年纪的大佬，他们对AI编程持怀疑甚至否定态度。网上也有各种针对vibe coding的调侃段子，但这都不能阻止AI编程的一步步进步，直到你发现，如果不用AI写代码，我可能跟不上那些已经用起来的人了。
对我个人来说，是否愿意让AI帮我写代码不是选择题，是客观题
是的，你别无选择，如果你还在坚持自己写代码，而不是大部分交给AI的话，你要么是大神，要么就是无知。
以前我或许还可以凭借"手速"和"经验"来主观决定是否使用它，把它当作一个可有可无的插件。但到了2025年，这就是一个摆在眼前的"客观题"------趋势已经确定，标准答案已经写好，无论我主观上是否准备好，适应并掌握AI驱动开发模式，是唯一的解法。
- 从"Coder"到"Reviewer" ：现在接到一个需求，我第一反应不再是打开IDE新建文件，而是打开AI对话框，详细描述需求。AI就会自动帮你完成所有的事情，它生成的代码量通常在几百行甚至上千行，涵盖了主逻辑、异常处理和单元测试。我的工作变成了"Code Review"：检查逻辑漏洞，调整架构设计，如果AI写的代码超出了你目前的水平，你可能得花点时间阅读，搞明白它写的逻辑及原理，这其实挺好的，现场拔苗了当作是。我就问你什么时候有过这待遇？只怕读书时成绩好的学生才会有这待遇吧！
- 处理"烂活"的能力：以前遇到繁琐的echart图表，或者定位并解决一个我从未遇到过的问题，是我最痛苦的时候。现在，我会直接把任务或者问题甩给AI，几分钟后，原本需要我枯燥工作一下午的任务直接就完成了。
- 系统重构不是问题 ：如果你的系统性能出现瓶颈，你可以把
Performance分析的结果丢给gemini，它会指出你的问题并给出修改意见，然后你在涨知识后，立马开始指导trae或者别的聪明IDE，让它按"你的"要求去重构系统，不出10分钟，它能改得你都看不懂了(花点时间看明白，不丢人)，但确实没啥问题，性能也提升不少。
2025年，AI不再只是"热闹"，它已经冷冰冰地成为了生产力核心。Cursor和国产IDE解决了"程序员水平不够怎么办"的问题，我们只需要解决与AI沟通能力不行的问题，老板可能正在想如何驾驭"AI员工"的问题。对于我们每一个开发者来说，面对这道"客观题"，答好它，就是我们在这一年最大的意义。而在程序员拥有了AI这个高级保镖之后，能力大升级，我们的未来如何发展，那是后话了，说来就话长了。
2025是很神奇的一年，是coding的革命元年。