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“人工智能负责编写代码，而人类在其中扮演协调者的角色”
这正是目前行业内被大肆炒作的观点：传统编码已近乎消亡，而规格驱动开发（SDD）才是未来。你生成一个计划，然后不再亲自编写任何代码。智能体更懂行，会处理所有实现工作。你作为专家在场，提供“良好的品味”，审查输出结果，并不断引导智能体执行你精心制定的计划。
目前，这种工作流程呈现出多种形态，但总体而言，它是一个由某人定义项目需求（同时在微观和宏观层面进行），生成计划，然后反复拉动老虎机拉杆的过程，通过经常使用多个智能体实例进行迭代和重复，直到任务完成。在此期间，“协调者”与正在生成并提交代码之间的距离越来越大。
编码智能体确实有帮助且功能强大，但已经出现了一些需要讨论的、可量化的权衡：
为了减轻人工智能非确定性带来的日益增加的模糊性，周围系统的复杂性随之增加。
广大人群的技能逐渐退化。
个人乃至整个团队面临供应商锁定风险（克劳德代码服务的中断已导致整个团队陷入停滞）。
访问这些工具的成本波动且不断上升。员工的成本是固定的；而令牌消耗量则是一个不断变化的目标。
要在采用这种编码智能体方法上取得成功，关键在于一个至关重要的要素：只有具备批判性思维、并能从容地在架构层面工作的熟练开发人员，才能在成千上万行生成的代码中发现问题，在它们演变成真正的问题之前将其识别出来。
然而，具有讽刺意味的是，事实证明，人工智能工具恰恰对个人的批判性思维能力和认知清晰度产生了负面影响。
不仅仅是另一种“抽象”
我们在社区中常听到的一种老调重弹是，程序员只是“向堆栈上层移动”，进入了一种不同类型的抽象层。这些工具是否真的构成一个抽象层，本身尚无定论；更高程度的模糊性并不等于更高程度的抽象。
不过，即使我们将这一点暂且搁置，程序员倾向于对新编程语言和新编程方式保持警惕，这确是事实。当福特朗语言发布时，程序员也曾对其持怀疑态度。他们当时也有类似的说法：它可能会引入更多的错误和不稳定性，而直接编写汇编语言效率更高。后来，人们又围绕编译器集成向过程中引入过多“魔法”展开了讨论。这些都是规范性的争论，源于人们对拥抱这些新技术可能会失去某些东西的恐惧。
如今情况的不同之处在于，过去的那些恐惧是推测性和理论性的。而在人工智能工具存在的短短几年间，我们已经看到了显著的影响。受影响的不仅仅是初级开发人员，甚至包括拥有十年（或更久）经验的专业人士：
