人类击败AI编程夺冠，奥特曼点赞，16个顶级码农实测揭秘：AI编程竟是“效率幻觉”

本文来自微信公众号：APPSO （ID：appsolution），作者：发现明日产品的，原文标题：《人类击败AI编程夺冠！奥特曼点赞，16个顶级码农实测揭秘：AI编程竟是「效率幻觉」》

Humanity has prevailed(for now!)人类暂时取得了胜利！

昨天，在东京举行的AtCoder 2025世界巡回赛中，一位人类选手Psyho以较大差距暂时击败了OpenAI提交的自动化程序OpenAIAHC，拿下榜首。

AtCoder World Tour Finals是AtCoder主办的一年一度的赛事，旨在决出竞技编程的世界冠军。第一是来自波兰的Psyho，OpenAIAHC排在第二。

消息一出，连OpenAI CEO奥特曼都亲自转发了，配文「干得好，Psyho！」

这场胜利确实值得欢呼，但它始终是暂时的。OpenAIAHC排在第二名紧追不舍，AI参与编程竞赛的实力越来越强，从零调试的程序已经逼近人类顶尖选手。

正如当年AlphaGo「大战」李世石那样，AI编程的优势也正在一点点显现，逐步占据主导地位。

今天的开发者，正在被Claude Code、Gemini CLI、Cursor等工具团团围住，不再是「用不用」的问题，而是「怎么用」。

最近Kimi K2发布，让Claude Code又火了一把。很多人第一时间注意到的，除了K2跑得多快、模型多大，还有它的API接入了Claude Code。

启动Claude Code，写上一段prompt，回车，一大段结构清晰的函数就写好了。Gemini CLI，Cursor，同样如此。

编程从一个人对抗bug的痛苦过程，变成了一个跟AI一起搭积木的创意游戏。甚至有个很好听的名字叫Vibe Coding（氛围编程，通过提示词与AI协作编程）。

非常多的人在社交媒体上分享自己Vibe Coding的经历，有人表示Claude是「目前用过最强的代码助手」，不过也有经验丰富的开发者分享使用Claude的痛苦经历。

AI写的代码也被一些经验丰富的开发者感觉到「恶心」

Vibe Coding到底行不行？是编程大赛勇夺第二的智能，还是在日常编程里一次次的「被恶心」。就在不久前，一项新的研究给AI编程泼了一盆冷水。

一项反直觉的研究：AI编程，可能更低效

最近，美国AI安全机构METR公布了一项针对Claude 3.5/3.7的实测研究。他们找来了16名经验丰富的开源开发者，让他们在熟悉的项目中使用Claude Code辅助编程。

16名经验丰富的开发者参与实验的结果（红色），以及从左到右经济学家、机器学习专家、和开发者在参与研究过程中和之后的预测结果（绿色）。

结果让很多人惊讶：

开发者使用AI后，完成任务的时间平均增加了19%。

更有趣的是，虽然结果是变慢了，但参与者自我报告的感觉是变快了！他们觉得AI帮了很大的忙，写得更顺了，效率提升了20%。

「AI幻觉」好像转移到了人类身上，变成一种「效率幻觉」，你以为你变快了，但其实你只是感觉变快了。

为什么会这样？研究总结了下面几个原因，

写prompt很花时间，而且经常要改来改去；

Claude给出的代码大多不能直接用，需要手动改逻辑、查bug；

你在「提示-等待-修改」的循环中，陷入了一种「被打断的状态」。

看到这儿，我们也开始好奇，那我们自己用这些工具写点东西，会不会也遇到同样的问题？

于是我们做了一个小实验。

Vibe Coding真的能让你飞起来吗？

我们设计了一个看起来不难、但逻辑不算太简单的小任务：

写一个命令行工具，输入关键词，返回知乎热榜中含该关键词的帖子标题，限制输出条数。

这个任务包含了网络请求、HTML解析、字符串匹配、命令行参数解析，刚好可以试试Claude Code和Gemini CLI的能力。

这里我们使用Gemini CLI来完成这个任务，虽然在命令行里面使用中文真的很违和，但是Gemini CLI和Claude Code都能支持中文的输入。

动作还是非常快的，可能因为任务比较简单，代码生成的过程并不需要等待很久。它首先自动生成了需要安装哪些库，可以用来爬取网页，接着生成了main.py，核心的代码文件。

中间遇到的问题是知乎需要登录，它还自动使用Google帮我搜索了一个公开的API，以及尝试使用其他的工具，但是仍然没有用。最后它告诉我需要我自己输入Cookie。

虽然短时间内它没有帮我完成这个任务，但整个体验的过程确实很舒适。像是指挥实习生去完成工作，实习生做得不好不可以骂，但是Vibe Coding里面能直接骂Gemini CLI。

在使用Kimi K2的Claude Code时，同样的，我们尝试让他从零开始完成一个科研任务。在一个空文件夹中，我告诉Claude Code说，我要发一篇CVPR（计算机视觉顶级会议）的文章，我有一个具体的方向，你需要帮我写代码完成这个实验。

结果是，等到我把Kimi K2的免费API Token都用完了，整个项目还是约等于一个零。他先是自信的给我生成了全部的训练代码、网络结构代码、数据集代码、测试代码等等，然后告诉我说可以运行了。

我说你这个方法根本不Novelty（创新），他说确实是。然后我要他去找最近两年的论文，接下来他就把我的Token全部消耗完了。

由于整个过程还是比较短的时间，我没有做太多的人为干预，完全交给AI去处理。即便是中间遇到了问题，我也是让AI自己去解决。

我觉得，他有一个最大的好处，它几乎可以完全控制这台电脑，不需要我去给他提供额外的上下文信息。

爽感vs效率，AI编程可以鱼熊掌兼得吗？

这次小测试，让我印象最深的是，AI给我的更多是「爽感」，而不是「效率」。

你会感到自己像个编程高手，代码像魔法一样自动冒出来，但一旦报错或逻辑不通，会发现你其实没有真正理解这段代码，也不太知道怎么改。

但我仍然觉得工具本身没有问题，如何使用工具才是决定能否发挥它潜力的重要因素。

来自OpenAI的Sean Grove在AIEWF2025上发表「新的代码」演讲

在OpenAI从事对齐推理工作的Sean Grove在最近的一个演讲里面则提到，在使用AI编程工具时重要的不是提示工程，而是「规范」。

当前的「Vibe Coding」存在一个问题，我们保留了AI生成的代码，却丢弃了包含我们原始意图的提示词。这就像「把源代码撕掉，只对编译后的二进制文件进行版本控制」一样，是不可持续的。

编程的未来不再仅仅是编写代码，而是通过规范（Specification）来定义和传达意图。真正的瓶颈和价值在于结构化的沟通，而「规范」正是这种沟通的最终体现。

有一位参与了文章开头提到的那项研究的开发者，在X上分享了自己参与的经历，他说自己就是那个用了Vibe Coding，效率降低了38%的人。

他认为LLM只是工具，不要期待它是一颗「万能灵丹」。除了只有特定类型的编程任务，才拥有大量干净的训练数据这一缺点之外，还有像是上下文退化、在等待生成的过程中分心、以及LLM代码工具没有准确的成功衡量标准等「长尾问题」。

不过最后他也提到「如果我们想用好这个新工具，就必须理解它（以及我们自己）的短板，并主动去适应。」

那么，真的可以有一种方法，让所有人在使用这些AI编程工具的时候，同时收获效率和爽感吗？

除了这些「糟心」的体验分享，X上也有非常多的用户分享自己使用这些AI编程工具提高生产力效率。

有人说Claude Code可以像你一样去使用你的电脑，他创建了一个Claude.md文档，在这个文档里，告诉Claude如何访问他文件夹中的重要目录。像是用于回忆、日记、想法、代码、待办事项、便签和脚本等不同的文件夹。

此外，他还创建一些自定义命令，用于创建日志的/journal命令，还有用于创建待办事项的/todos命令。Claude Code能够在这些文件里面添加内容时，自动检索它的电脑文件，做到真正的智能助手。

他还分享了使用MCP连接到除了电脑本地资源以外的更多网络信息，能连接Notion、地图软件、在线办公应用等等来进一步提升效率。他说Claude Code几乎能高效的帮助他，完成所有的工作。

对我来说，很明显我们遇到的瓶颈不是模型能力，而是创造力和理解力。

还是忍不住感慨，AI编程的发展实在太快了……

从一开始还是只能在侧边栏里调用GitHub Copilot，到后来丰富的Agentic AI编程工具，像是「Tab」一下的Cursor、WindSurf、Trae，还有亚马逊也在最近推出了Kiro，等等。

今年，再来到了从GUI（图形用户界面）到CLI（命令行界面）的转变，有了Claude Code和Gemini CLI……而这一切竟然就是发生在最近两三年的时间里。

所以，我想对于这样一个飞速发展的技术，我们更多的应该关注它的趋势，而不应该是瑕疵。而趋势的意义从来不在于它今天多成熟，而在于我们是否愿意早点动手试一试，摸清它的边界，找到自己的使用方式。

甚至，推动它变得更好。

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