最近我们看到了许多新式AI辅助开发工具的诞生。AI开发工具早已不在仅限于代码补全或者bug修复，如Cursor的background agent以及Claude Code让我们看到了更多的可能性。
它们带来的不仅仅是效率上的提升，还包括对工作模式的重塑，甚至程序员的角色定位以及心态也在因此悄悄发生改变。在本期节目中我们会分享这些工具使用体验，并聊聊AI究竟给个体开发工作带来了哪些影响。
在节目的最后我们不可避免的谈到了这么一个问题：既然AI已经有求必应了，我还需要学习排序算法吗？
本期主播
主持人：李光毅
嘉宾：陈锋，马大伟，麻广广
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嘉宾简介
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技术迭代的速度前所未有，2025年的程序员正面临着更大的学习挑战与机遇。在AI普及、知识媒介多样化的今天，我们该如何选择最有效的学习方式？是回归传统的书籍与文档，还是拥抱视频教程与AI驱动的知识付费？
本期嘉宾深入探讨了不同学习媒介的优劣。视频教程因其直观性在初学阶段备受青睐，却也因节奏缓慢而被资深程序员诟病。与此同时，传统的文字阅读仍以其快速、精准的信息获取能力，成为众多程序员持续的首选。
然而，更深刻的洞察在于主动学习的重要性。知识获取的媒介无论如何丰富，真正决定学习效果的，仍是学习者本人的主动性和判断力。嘉宾们一致认为，建立良好的学习圈、与同行频繁交流，甚至直接向领域专家请教，都将成为未来持续有效的学习策略。
本期主播
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主播简介
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“35岁危机”始终是程序员这个职业无法回避的话题。然而它却又像这个行业里的都市传说，每个人都听说过它却鲜有人面对过它。真实的35岁究竟是什么的？35岁之后必须转型管理路线吗？甚至危机本身是真实存在的吗？在这期的节目中我们将对这些问题做一一解答。
本集无意想充当一份35岁程序员的人间指南，而是希望能够打破那些妖魔化的印象，尽可能还原一个35岁程序员的真实状态，当然如果还能给大家带来一些启发就最好不过了。
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AI工具如GitHub Copilot、Cursor、MarsCode、通义灵码等，显著提高了代码生成效率，尤其在处理重复性工作和快速学习新领域知识方面。但我们担忧AI辅助编程对程序员个体带来的负面影响。
过度依赖AI可能导致程序员技能退化，忽略底层原理和代码细节，滋生虚假的自信，最终导致代码潜在风险增高。其次，便捷的答案获取方式，使得程序员思考和创新能力下降，长此以往恐将扼杀原创性。
AI工具也减少了程序员之间必要的沟通和知识共享，不利于团队协作和个人成长。程序员的职业身份认同面临危机，其价值感和成就感或将被AI的强大能力所削弱。
更深层次的担忧在于，AI工具当前强调效率提升，却忽略了对程序员创造力和体验的关注。虽然AI降低了编程门槛，但这种“人人皆可编程”的趋势，反而可能加剧同质化竞争，最终使个体价值难以体现。我们期待AI工具未来能更注重激发程序员的潜能，提供个性化、更自然的交互方式，真正帮助程序员更好地成长，而非仅仅作为代码生成的工具。
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技术进步，尤其是人工智能发展对社会和个体的深远影响。技术进步显著提升了效率和便利性，但也引发了一些担忧，如就业机会减少、个人技能退化以及技术复杂性带来的预见困难。
技术进步可能会在编程和服务业等领域减少就业机会。同时，人们可能因过度依赖技术而丧失某些基本技能。
参考链接
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极客在如今是一个令人既熟悉又陌生的词汇，每个人或多或少都能说出一些极客的名字，但除此之外似乎我们已经不愿再刻意提及了。这个现象是如何潜移默化发生的？今天来自两个不同世代的程序员将以各自的视角给予解读，除此之外我们还尝试回答一个终极问题：当下我们还需要极客吗？从中你会惊讶的发现，看似不起眼的独立事件，其实与整个软件行业的变迁息息相关。
实时 AI 时代即将到来，你准备好了吗？
10 月 25 日到 26 日，RTE 开发者社区联合声网策划的 RTE 大会 2024 将在北京举行。今年的技术论坛将覆盖前沿音视频技术、AI 生成视频、Voice AI、多模态大模型、空间计算和新硬件、云边端架构和 AI Infra 等话题。同期还有开发者市集、动手编程工作坊、创新大赛路演等活动。期待与你一起探索实时互动的更多可能，咱们 10 月 25 日到 26 日，北京见！
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与此同时，欢迎参加快闪摊位报名活动，如果你也是开发者，也有你自己的项目想在 RTE 大会上展出交流，欢迎报名。
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AI编程助手作为一种新兴的技术工具，在提高开发效率和减轻重复劳动方面展现出巨大潜力。然而，其效果因开发者个体态度和具体使用情境的不同而有所差异。
一方面，一些开发者在使用诸如 Copilot 和 MarsCode 这样的AI助手时，特别是处理模板类代码和简单日常任务时，感受到了明显的效率提升，最高可达30%。
另一方面，也有开发者在处理复杂业务逻辑或前端工作时，未能充分感受到AI助手的价值，甚至有的人几乎未见效率提升。
随着AI技术的进步，AI编程助手在软件开发中的作用有望进一步增强，特别是在辅助理解复杂代码库和执行重复性任务方面。不过，这一进程同样伴随着对AI技术安全性和伦理问题的关注，以及如何确保AI生成的代码易于维护和理解的讨论。
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在这一期的播客中，我们将探讨AI技术，尤其是ChatGPT和AIGC，如何改变软件工程的面貌。我们会聚焦于AI模型的不稳定性给开发者带来的挑战，以及它们在提高开发效率和创新方面的潜力。将会涉及到AI在辅助软件开发、转换遗留系统，甚至在故事卡生成等任务中的应用。此外，本期还会讨论AI在应用开发中的角色，以及它对个体开发者和团队合作方式的影响。最后，我们将探讨如何与AI更好地沟通和交互，以充分利用这些技术在软件工程中的应用。
你可以在喜马拉雅，小宇宙，以及泛用型播客客户端，订阅收听我们的节目。
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这是从 Thoughtworks 直播《Tech Lead 之路》剪辑的音频版本。
成为 Tech Lead 需要分三步：
《Tech Lead之路》 是 Thoughtworks洞见出品的第四本 自出版文集，这本免费的小书用独特的视角，总结了许多优秀Tech Lead的真实经验，并在多个方面提供了切实可行的建议，包括如何在领导力、管理能力、技术能力和沟通能力等方面构建自己的能力。
如何下载阅读：
程序员新声 是一款来自 Thoughtworks（思特沃克） 的播客节目。在这里，我们不仅讨论软件和技术领域的现状和未来，更关注程序员的成长世界。如何学习，如何晋升，如何带领团队，如何与客户沟通。这是一条程序员的成长之路。
你可以在喜马拉雅，小宇宙，以及泛用型播客客户端，搜索 程序员新声，订阅收听我们的节目。
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在软件开发中，风险无处不在，可能存在技术、人员、进度、质量甚至安全的风险。如何做好风险管理 是每个Tech Lead都要面对的问题，而且由于风险的不确定性，让风险管理变得颇具挑战。
本期播客将围绕技术管理中风险管理这个话题，探讨Tech Lead如何更好的识别和管理风险，以确保软件能安全的交付。
《Tech Lead之路》 是 Thoughtworks洞见出品的第四本 自出版文集，这本免费的小书用独特的视角，总结了许多优秀Tech Lead的真实经验，并在多个方面提供了切实可行的建议，包括如何在领导力、管理能力、技术能力和沟通能力等方面构建自己的能力。
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