AI 辅助编程给软件工程带来的需求开发范式变化

发布日期： 2025-02-17 阅读量： 作者： 小编

今年 AI 领域最大的突破之一应该是在编程领域，像 Cursor、v0 dev 这样的 AI 编程工具，不仅大幅降低了普通人编程的门槛，也让专业程序员的开发效率大幅提升。

但是我们听到的新闻都是不会编程的高中生、产品经理，借助 AI 编程工具几个小时就做出了火爆的产品，却没有听到有程序员因为编程效率提升而升职加薪的，反倒是有了更多的对于 AI 会替代程序员的担忧。

这是因为 AI 编程虽然增强了开发效率，但稀释了写程序的稀缺性，并开始改变软件开发的范式，让从需求变成产品的单一链条，开始分叉成多个分支，大部分需求在链条前半部分就得以解决，无需传递到后半部分，甚至无需专业程序员参与。

1，直接在需求源头处进行计算完成，而毋需传递到产品设计等工具环节。 2，由用户自主“分解”需求，进而（一定程度的）瓦解了复杂问题为诸个单一诉求，毋需构建软件系统。 3，更高阶的、复杂的企业服务诉求，由擅用Ai系统的人进行“分解”，并构建。总的来说，从简单、中级、复杂层面都会逐渐“消解”。

1，Ai的自然语言特性，又“润滑”了1、2、3的运作阻碍，使得过程更平滑。 2，Ai的广博特性，又增加了1、2、3的扩展组合可能性。基本上，只要底层模型能持续进化，所谓应用层都会在1、2、3层里逐渐“消解”，剩下的是一个市场教育度、接受度过程。

——Tales

传统的需求开发模式是什么样的？

传统需求开发模式就像一根链条：需求 -> 产品设计 -> 开发 -> 测试 -> 运维。

当用户有一个需求，比如要翻译一篇文章，要处理合并 PDF 文件，这都需要专业软件的支持，这种专业软件的开发，都需要有专业的产品经理将用户的原始需求，设计成可以供用户便于操作的 UI 界面，程序员再基于产品经理的设计，去做系统设计去写代码，最后做出来满足需求的软件。

在这根链条中，产品经理和程序员都是专业度很高的岗位，极难相互替代，即使是非常简单的 App，普通产品经理也无法胜任程序员的角色，但反过来普通程序员也做不了产品设计的工作。当然也存在极少数能兼任的“独立开发者”。

AI 为需求开发的范式带来的变化

1简易需求不需要软件开发了

第一个变化是简单的需求不再需要“软件”了，直接通过和 AI “聊天”就解决了。以前我们翻译需要专业的软件，现在把文字发给 ChatGPT 或者 Claude 这样的 AI 工具，很快就给我们翻译出来了；或者一段报告需要把里面的结构化数据提取出来，以前要写脚本或者用工具，现在也是发给 AI 就好了；这样的例子很多，我们日常中一些常见的小需求，很轻松就可以用 AI 聊天工具满足了。

而且 AI 模型也在升级，以前 ChatGPT、Claude 们还只能聊天，现在可以上传图片、文档，生成文档，未来还能生成视频，还可以执行代码，虚拟机运行一段 Python 脚本，或者生成一份漂亮的报表，能做的事情越来越多。

2普通需求可以不依赖专业程序员启动

第二个变化就是有了产品设计，就算没程序员，也可以启动项目，做出原型。

以前流行的一个梗是：“万事俱备，就差一个程序员”，毕竟光是产品设计还不够，需要程序员把产品设计实现出来，但是现在有了 AI 辅助，即使没有编程基础，也可以做出来简单的应用，或者原型。

很多程序员瞧不上这些 AI 开发出来的产品，觉得不够专业，只是原型类产品，但是它们真的能满足需求，很多时候用户没有那么挑剔，满足需求就好，也许不稳定也许不够好看，但能解决问题。

最近很火的小猫补光灯，重要的不是它是用 AI 做出来的，不是作者职业是产品经理不是专业程序员，而是它能满足用户的需求，用户愿意掏钱。至于用了 AI，本质不过是实现需求和营销的工具罢了。

未来这样的案例会越来越多，甚至会出现小而美应用爆发的情况，因为需求的分解和制作，初期不再需要专业程序员的参与，非专业人士也可以将普通需求转换为原型。一旦被证明需求可行，要么作者可以进一步学习专业编程技术，要么找程序员合作。

为什么现在程序员做独立开发者成功的寥寥？因为程序员们离需求都太远了，离用户太远了，并不知道用户想要什么，也不知道怎么卖给用户！

其实用户有很多需求痛点没有被满足，但以前苦于没有技术能实现，而现在起，很多需求用户可以借助 AI，自己将这些需求变成工具，先满足自己和身边人的需求，其中一部分会火出圈去。

3复杂需求还是需要专业程序员去设计，但是开发流程会因 AI 效率大幅提升

第三个变化是 AI 将大幅提升专业程序员的开发效率，进而缩短软件项目开发周期。迄今为止，软件工程经历了几次大的变革：

瀑布模型：真正意义上的标志着软件工程的开始，有了明确的分工，有了软件项目生命周期，让软件开发可衡量

敏捷开发：让软件项目进入小型化，可以快速迭代快速交付，更好的响应需求变更

DevOps：持续交付，持续集成，让整个开发、集成和部署实现了自动化，将开发、测试和运维从繁重的手工工作中解放出来，从需求端到

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