**AI编程与未来发展：关键挑战与趋势** **1. AI对软件系统确定性的冲击** - AI作为系统原生组件，突破了传统软件的确定性边界，引入非确定性行为。 - 与网络时代类似，开发者需适应AI带来的混沌性（如输入微小变化导致输出失控），需重新定义系统评估标准。 - 金融机构案例：通过设定“出错概率不超过训练有素职员的半数”作为标准，接受AI的不确定性。 **2. 遗留系统迁移中的AI应用** - AI通过生成技术规范说明书（如COBOL→Java），再基于规范重写代码，比直接转译更高效。 - 现代系统迁移（如Angular→React）较易，但跨系统的遗留系统需全面勘探或训练智能体自主探索。 - 硬件层挑战：如特制硬件的内存参数配置，需完整运行时快照才能迁移。 **3. 提示词（Prompts）作为AI编程核心** - 提示词类比互联网“窄腰结构”（如TCP/IP的IP层），成为AI系统的抽象层。 - 通过自然语言引导模型，如“好的”结尾提示，逐步形成结构化提示语言。 - 未来可能分化模型输出层（如聊天模型、JSON生成模型），但企业级与Vibe Coding模式可能共存。 **4. Vibe Coding的未来趋势** - Vibe Coding无需关注底层技术细节，仅需关注最终结果，适合企业用户。 - 传统编程需技术选型（如SDK选择），而Vibe Coding聚焦需求，减少开发者负担。 - 模型分化可能：面向开发者（如聊天模型）与面向企业（如JSON生成模型）的分支发展。 **5. 核心结论** - AI编程需调整评估标准，接受不确定性。 - 提示词是AI编程的核心抽象层，推动工具化与普及化。 - 遗留系统迁移依赖AI生成规范，结合现代技术重构。 - 未来模型可能分化，但Vibe Coding模式将提升开发效率，企业级应用与开发者工具并行发展。 **总结**：AI正在重塑软件开发的流程与标准，从不确定性处理到提示词抽象，再到遗留系统迁移，其影响深远。未来，开发者需适应新范式，利用AI工具提升效率，同时在模型分化中找到适合自身需求的路径。