只有变化才是永恒的。 — Cheraclitus 软件开发的步伐从未像今天这样快。在 Chatgpt、GitHub 上
只有变化才是永恒的。 — Cheraclitus 软件开发的步伐从未像今天这样快。以 CHATGPT 和 GITHUB COPILOT 为代表的大型语言模型（LLM）代码驱动生成器和编程助手正在改变软件开发人员的工作方式。 LLM不再只是一个工具，而是一个随叫随到的虚拟合作伙伴。人工智能编码正在成为全球科技巨头和初创企业的战略重点。然而，尽管沉浸在AI编码中的软件开发人员的工作效率提高了26%，但他们不得不思考一个新问题：当AI可以生成实用代码时，“开发”到底是什么？当人工智能大幅提升效率时，创造力和想象力会消失吗？最近，莫纳什大学和新加坡管理大学的团队通过实际采访 22 位软件开发人员，讨论了 LLM 对软件开发的影响以及如何管理这种影响。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2511.06428 结果显示w.LLM可以帮助提高开发速度、维护开发流程、促进创业精神等，但也存在阻碍开发者声誉、影响性格（如懒惰）、阻碍开发者提高技能等风险。此外，研究团队还就如何最好地利用法学硕士来完成软件开发任务提出了一系列建议。研究方法为了了解软件从业者在采用LLM进行软件工程活动时的真实感受，研究团队采用了社会技术扎根理论（STGT）方法。该研究分三轮进行，基于对 22 名软件从业者的访谈数据的收集和分析。第一轮，调研组采访了6位初级开发者；在第二轮中，他们采访了 13 位初级和经验丰富的开发人员，以提炼关键概念和类别；在第三轮中，他们又进行了 3 次采访来验证并完善理论。图片|整个研究方法过程的概述。在使用LLM方面，大多数参与者使用多种LLM工具，其中ChATGPT是最常用的。大多数参与者已经使用LLM一年以上，大约59%的人每天至少接触LLM 6次。图片|基于上述方法对受访者使用LLM的研究结果，研究团队根据个人、团队、组织和社会层面对采用LLM进行软件开发任务的好处和坏处进行了识别和分类。它们如下：LLM如何帮助软件开发人员？就个人而言，LLM有效提高了软件开发人员的开发效率和学习能力。 。 LLM可以自动生成样板代码，修复语法，并提供即时反馈，帮助开发人员节省时间，最大限度地减少中断，保持“流程”状态同时，LLM也是一种学习和反思的工具——开发者可以用它来理解不熟悉的代码、掌握新的语言、比较不同的解决方案。LLM还可以为开发者提供心理支持。耐心让他们敢于提出问题，不用担心暴露自己的无知，从而提高信心和主动性。图|LLM在团队层面对个人开发者的积极影响，LLM减少了开发者之间的协作干扰和沟通成本。新手可以先使用LLM来解决问题然后向同事寻求帮助，使团队更有效率，帮助团队跳出框框思考并提高整体创造力。在组织层面，LLM可以加快一般调试、调试和代码审查流程，特别是对于中小型企业，可以用更少的资源完成更多的任务。人手。在社会层面，法学硕士促进创新和创业。很多开发者利用LLM快速完成原型设计，学习业务和技术知识，降低创业门槛。法学硕士还可以充当日常生活中的明智顾问，帮助解决时间规划和信息检索等问题。 LLM如何阻碍软件开发人员的发展？当然，基于LLM的AI编码也不是没有缺点。例如，许多软件开发人员发现法学硕士在构建代码或提供建议时容易出现错误或“幻觉”，这会减慢进度并拖延额外的时间来验证结果。而且，频繁的上下文切换、立即衰减和重复更改也会增加而不是减少工作量。过度依赖LLM也会削弱开发人员的代码理解和学习动力。一些开发者指出，长期使用LLM会导致他们变得懒惰，apa甚至对自己的能力失去信心；初学者更容易陷入“让AI替我思考”的陷阱，从而导致技能停滞。更严重的是，当LLM生成错误代码时，责任仍然在开发者身上，影响个人声誉。图片| LLM对个人开发者的负面影响。此外，由于担心LLM代码的输出可能涉及版权或许可问题，一些软件开发公司会断然禁止员工使用LLM。此外，LLM生成的代码中可能隐藏漏洞，造成安全风险。值得一提的是，费用问题也是一大障碍——LLM电话往往需要付费，这增加了经营业务的负担。最后，法学硕士的流行也让一些人面临失业的风险。虽然高技能的开发人员仍然很重要，但依赖经验和技术的技术工作d 重复性任务正面临危险。软件开发人员如何正确使用LLM？那么，既然AI编码是未来的大趋势，那么“开发者”如何两者都需要呢？根据采访结果，研究团队发现，很多开发者会反复尝试不同的LLM，直到找到最适合自己工作需求的LLM。通过这种比较，他们逐渐认识到LLM不是“智能代理”，而是基于统计的工具，因此选择使用不同的LLM来解决不同的问题。比如，他们使用ChATGPT来处理需求沟通，这反映了软件工程向“代理式”的转变。目前，软件开发人员需要与LLM保持足够的关系：在保持推理距离的同时相信自己的能力，并利用人机协作来扩展自己的边界，而不是复制。无论使用什么工具，软件开发工作都离不开“直觉”。当开发人员更多地依赖LLM生成的代码或建议时，他们的直觉会被抹去吗？
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