LLM 到底能不能提高程序员的生产力？实际上与程序员的经验水平密切相关。LLM 的影响并非线性增长，而是呈现出一条独特的曲线：初级工程师受益最大，中高级工程师逐渐感到局限，而资深工程师又能重新找到它的价值。本文将带你拆解这条“LLM 影响曲线”，看看不同阶段的程序员如何看待 LLM 的作用。
原文链接：https://serce.me/posts/2025-02-07-the-llm-curve-of-impact-on-software-engineers
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作者 | Sergey Tselovalnikov 责编 | 苏宓
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
关于 LLM 对程序员的作用，网上的讨论一直很激烈。有些人觉得生产力提升巨大，而有些人则不明白有什么值得大惊小怪的。每次相关的 Hacker News 讨论区里，总会有一群人争论不休，我把这称为“新的鸿沟”。
我有一个理论：LLM 对程序员日常工作的影响，主要取决于他们的经验水平，而且这种影响呈现出一种有趣的曲线。接下来，我会详细讲解这个想法。
这条影响曲线
LLM 在不同级别工程师中的作用并不相同，我把它画成了一条曲线。如果一眼看不太明白，别急，下面我会逐步解析。
不同级别工程师的影响
初级工程师
作为一名刚入门的初级工程师，在开始接触一个代码库，很多东西还不熟悉，脑子里还在建立基本的逻辑框架。这个阶段，LLM 简直是救星！
遇到报错？LLM 能解释给你听。要写个小功能或者升级库？LLM 可以帮你更快搞定。
在这个阶段，LLM 可能让你感觉它几乎能代替你完成大部分工作。但这里有个潜在的危险：如果你只是把 LLM 当成帮手，像请教资深同事一样用它，那还好，毕竟现实工作中你也很难回避它。但如果你只是机械地复制粘贴代码，而不理解它的逻辑，那你的成长就会受到很大限制。
中级工程师
这个阶段，你已经积累了一定的经验，能够熟练地在代码库里游走。你仍然会发现 LLM 让你写代码更快，比如用 Copilot 自动补全代码、用 AI 代理减少重复代码、用 ChatGPT 学习新框架等。
但你也会开始碰到 LLM 解决不了的问题，比如：
它无法帮你理解客户需求，毕竟它不会分析产品需求单里的隐藏信息；
它无法用调试工具帮你查出代码中的竞态问题；
它无法在你凌晨被叫醒处理线上故障时，真正给你有用的帮助。
高级工程师
到了这个阶段，你对整个代码库了如指掌，甚至有很大一部分是你自己写的。虽然 LLM 依然能加快你写代码的速度，但问题是——你现在还花多少时间写代码呢？
当你在制定技术规划时，LLM 帮不上忙。
当你在调试一个神秘的“薛定谔的 Bug”时，它会一头雾水。
当你写一篇完整的技术设计文档时，它能帮你整理格式和结构，但真正的核心思考，LLM 还是做不到。
LLM 没有你大脑里积累的各种上下文信息，而这些信息又是无法简单写成文字的。这也是为什么，越是资深的工程师，往往对 LLM 越不感冒——他们的工作内容，LLM 目前还无法替代，尤其是一些涉及深度技术或者特定领域的事情。
资深工程师（Staff+）
这个级别的工程师往往需要探索新方向、为团队指明道路，而这通常需要大量的实验。而在这里，LLM 又开始变得有用起来了。
例如：
你需要验证某种新技术的可行性，LLM 可以帮你快速搭建一个简单但能运行的原型；
你想尝试一种新的架构，LLM 能帮你更快完成初步实现；
你自己脑子里有足够的领域知识，所以当 LLM 卡住时，你可以轻松帮它“解锁”。
举个例子：两年前，我研究如何把公司大规模代码库中的 RPC 框架迁移到新的解决方案。如果是传统方式，你可能要先在一个小项目里测试，再做分析。而借助 LLM，我直接在实际代码库里做了一版完整的原型。这种“摸得着、跑得动”的方案，比任何设计文档都更有说服力。如今，LLM 的能力只会越来越强，让资深工程师能够更快地做实验、验证想法。
结论
希望这篇文章能帮大家理解，为什么有些人对 LLM 超级兴奋，而有些人却完全不感兴趣。并不是谁对现实视而不见，而是大家的日常工作内容不同，自然会有不同的感受。
当然，科技发展很快，这条影响曲线可能会在几年后变成一条水平线，甚至发生完全不同的变化。但有一点可以确定——我们正处在一个激动人心的时代！
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