由此可见，做为一名正常的开发工作者，一天大多数时候还是在写代码的（可能有些人不太一样）。但代码内容，可能是写公共组件、写公共方法（这里推荐一个强大的前端工具js-tool-big-box，凡是你项目中遇到的JS公共方法，里面可能都会有）、写业务代码、写冗余代码、看代码、学代码、改代码、删代码。

2 代码开发的过程

一个项目的代码开发通常会经历以下步骤：

项目规划和需求分析：在这个阶段，团队会讨论项目的整体目标、功能和需求。这包括确定项目的范围、目标用户、功能特性等。
技术选型：根据项目的需求和规模，选择合适的开发语言、框架、数据库等技术栈。
项目搭建：在这个阶段，团队会创建项目的基本结构，包括目录结构、配置文件等。这也可能涉及到选择合适的开发工具和集成开发环境（IDE）。
安装脚手架：如果有适用的脚手架工具可用，团队可能会选择使用它来加速项目的开发过程。脚手架通常包含了项目的基本结构、配置文件和一些常用的功能模块。
功能开发：在这个阶段，开发团队会根据需求逐步实现项目的各项功能。通常会采用迭代开发的方式，每个迭代周期内完成部分功能的开发和测试。
单元测试：开发人员会编写单元测试用例，对项目中的各个单元（函数、类等）进行测试，确保其功能的正确性和稳定性。
集成测试：将各个单元测试通过后，会进行集成测试，验证各个模块之间的交互和整体功能是否正常。
性能优化：如果需要，团队可能会进行性能优化，包括代码优化、数据库优化等，以提高项目的性能和响应速度。
代码审查：团队成员会相互审查彼此的代码，发现潜在的问题并提出改进意见，确保代码质量和一致性。
部署上线：当所有功能都完成并通过测试后，项目就可以准备部署上线了。这包括将代码部署到生产服务器、配置服务器环境等。
监控和维护：项目上线后，团队需要持续监控项目的运行情况，及时发现并解决可能出现的问题，同时根据用户反馈和业务需求进行持续的维护和更新。

3 那么AI可以帮助我们做哪些事情呢？

3.1 听需求阶段

从现阶段来说，一个项目来了需求，是不是要参与开发的人员去听需求，开个会，大家碰一下？你们的团队是不是这样子？如果有了AI，他去听需求，还是他去梳理需求，还是他拿着需求文档，再整理一遍？你一个开发人员，需求都不听，需求都不了解？原型都不看？就要开始开发？除非后面都是AI在帮你做，那你觉得你这个时候是在工位上坐着，还是在大街上坐着？

3.2 技术选型阶段

你们公司，你们团队有没有小组长？就是他来负责选型，大家可以畅所欲言，大家可以说服他，但最终结果是：好的，我们用Vue吧。别管之前大家针对其他技术架构说了多少，其实这个小组长有自己的喜好与选取，大家畅所欲言，只不过是给大家一个看似公正的表象。

如果大家真的可以讨论过后，说最终投票使用哪个，那我们接下来要做的就是技术架构，例如脚手架，对应组件，对应方法的成熟化，AI化。其实说到人工智能，还能咋人工智能，你输入一行文字，和你点一个按钮，和你输入一个npm init区别大吗？很大，我跟你说，如果你们公司有的团队还在靠输入命令来做一些事情，靠写代码做一些事情，如果你可以点一个按钮，就做了这件事，哪怕你点这个按钮背后还是那些命令和代码的功劳，这件事，这个按钮，也够你写2页PPT的，也够你吹一年的。

所以，在接下来的一段时间内，如果你哪怕少写一些代码，把代码变为可操作的，让代码在背后执行，你就可以很高兴的说，我将某项任务人工智能化了。

3.3 功能开发

其实功能开发，还真的可以通过开发IDE插件来做了，这即便现在还有点小瑕疵，我觉得用不了两年，开发业务代码，你只要输入的需求合理，功能代码一定会很快被输出了，毕竟大家的代码拷过来，拷过去的，再多样性能多样性到哪里呢，AI完全可以胜任。

顶多就是你人工修改很少的部分，又或者，你告诉AI插件说这里不太对，那里不太合适，然后继续告诉AI插件，继续修改。

3.4 自动化部署

其实现在大家一直在提倡自动化部署，但做的再好的公司，几乎也还是像刚才说的那样，把一些操作做成图形界面的，复杂的团队，做出来的图形界面系统都够你学几天的了，甚至用起来更复杂，这完全不是符合人工智能的要求。

今后的自动化部署，需要更多的运维工程师，网络工程师去搭建更便捷的系统，以达到输入一句话，或者点一个按钮就可以达成部署效果。

但这恐怕还是需要团队的部署系统与开发IDE结合，才可以达到这种效果。因为你部署，总得知道往哪台服务器部署，部署哪个项目的哪个分支，部署后CDN缓存怎么刷新。不过相信，在未来，这些都是可以解决的。

但其实现在也有自动化解决方案，就是你把代码写完上传后，告诉你们公司那个运维同事，说句话，我要部署，一会儿他告诉你部署好了。你看，既是人工，他又很智能。所以，运维工程师们，你们谁研究出来了这套全自动的人工智能的系统后，必将被千夫所指，因为有你，所以个税减少了。

3.5 自动化测试

现在的测试快不叫测试了，你再叫软件测试，那你就快找不到工作了，现在人家叫测试开发，或者叫开发测试。干的啥事呢，我不光写用例，不光提bug，我还写脚本，我还写代码，我还做工具，就差帮你们搞开发了。

这一下，很多测试朋友其实是怨声载道的，我做个测试，现在必须学python，学JS，不学可能简历都得不到回复。人家说，你光点一点按钮，这不行啊。

在今后，你也不用写代码了，也不用写压测脚本了，全自动，真 · 人工智能。其实我倒是觉得，这个人工智能，前面应该加个真字。在今后，你也不用提bug了，开发也不用盯着JIRA或者禅道看bug了，人工智能了嘛，AI工具测试出bug后，自动修改，因为大部分代码都是他写的啊，写完后，自己单元测试，整体测试，OK，再自动化部署。

3.6 自动化文档

一个项目做完后，总是需要输出一些文档的，比如针对开发过程中需求文档的修正，比如测试用例的完善，比如部署文档的完善，比如开发过程中哪里有关键点，开发代码详解等。都需要输出出来，避免哪天人工智能插件坏了，好临时找个兼职开发去赶紧接手代码去修改。

而测试文档，开发文档，一些部署文档，这些其实都是需要开发人员日常输出的东西，如果有了AI智能生成文档后，开发人员的开发效率将会得到大大的提升。

3.7 智能化监控

现在的监控系统，其实已经很完善了，例如开发人员可以在某些关键节点手机日志，并将报警日志分类归结起来，属于哪个系统的，属于哪个环节的，都是可以被分类的，这一点现在已经挺不错了。当报警信息出现后，再将信息发送给提前配置好的人员，这本来已经挺智能了。

但最大的问题在于，问题也报了，某个开发人员也收到了，但他不看，或者看不懂，后者没看见怎么办？

所以，监控智能化仍然有待提升，例如报警了不是，然后触发解决报警的AI插件，AI插件快速审查代码，梳理后，发现是误报还是真的有问题。然后快解决问题。

你觉得这项工作可以实现吗？多久可以实现？5年？10年？你们家的洗衣机买了多久了，又或者是你听说过洗衣机这个东西多久了？他可以自己坏了自己修不？

4 全自动AI智能后，对开发团队有哪些影响？

都不用等到全部智能后，对我们开发人员影响还是很大的。

技术选型不需要了，因为点一个按钮就可以自动搭建脚手架，你用哪个架构都一样，因为后边的代码逻辑也是AI智能帮你写；
测试不需要了，因为自动化测试，出了bug不用提，AI智能帮你来搞定，还能输出测试用例，自己看着测，还能写测试脚本，自己跑；
运维不需要了，因为开发IDE会结合git信息，结合部署系统，结合服务器，你只需要提交代码，点个按钮就可以实现部署了；
开发不需要了，因为线上出了问题，报警了，AI帮你来解决，来修复，之前业务代码就是他写的，他可以很快搞定；

所以，最后可能开发团队的形态就是，留一个开发组长，在那里点按钮就可以了。嗨，多虑了，老板自己点按钮得了。

5 人工智能的完善，对我们开发人员个人有哪些影响呢？

试想一下，不需要996了，不需要加班了，开发过程变得无比顺畅，效率大大提升，代码质量大大提升，以后将不会再有什么python、java、前端Vue、React、前后端联调、改bug的区分了，开发界将会大一统。那么对我们个人有哪些影响呢？

影响还是很多的，例如你不需要再加班了，甚至你得到了赔偿补助；你面试的时候不会再刷那么多题了，不用再被破leecode了，面试官只会问，你会写按钮吗？可想而知，今后学会写按钮将会是一件多么难得事情；你也不需要再上班了，就整天在家里悠哉悠哉，你将舍不得吃，舍不得穿，因为没收入了，你也不必担心买房养娃了，你只要静静地在床上躺着，喝自来水即可。身体开始浮肿，实在是饿了，继续喝自来水，然后安静的入睡。醒来后，继续喝自来水。

不过仍然会有面试机会，面试官问你，你会写按钮吗？这个时候，你要把精心准备的代码发给他，告诉你，为了这份兼职，你做了多少努力，代码如下：


<!DOCTYPE>
<html>
    <head>
        <title>地球大一统开发平台</title>
        <meta charset="utf-8" />
        <script>
            function alert() {
                alert('AI全自动就是好');
            }
        </script>
    </head>
    <body>
        <button onClick="alert()">点我</button>
    <body>
</html>

所以，从现在开始，学习前端HTML5，很重要。

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