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AI编程赛道迎来革命性变革，MCP协议引领编程新范式。

核心内容：
1. MCP协议：AI与开发者的新连接方式，标准化接口生态的构建
2. AI编辑器的“智能矛盾”：错误修复与“差一步”的正确性
3. 行业冷思考：热潮背后的隐忧与技术周期的必然调整

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

从MCP到Cursor：一场编程范式革命

MCP：大模型世界的"通用接口"

大型模型计算协议(MCP)正在重新定义AI与开发者的连接方式。就像USB接口统一了外设连接，TCP/IP协议构建了互联网基础一样，MCP正在为大型模型创建一个标准化接口生态，使不同系统之间能够无缝连接。这不仅是技术细节，更是一种基础设施的构建，它决定了未来AI能力如何被调用和整合。

而AI编辑器正是基于MCP协议，与无数工具交织成了大模型的杀手级应用场景。

那为什么 AI 编程赛道能涌入进来这么多优秀的公司和人才？按说早些年，代码编辑器的市场中没有几家大公司，即使能盈利的独苗Jetbrains， 营收也才几亿元。但现在，AI 极大的拓宽了编程场景的边界。往小了说，AI 编程工具可以提高企业编写软件的效率。往大了说，它可以吃掉低代码，以及部分 SaaS 的市场份额。

更重要的是，编程场景中，AI 的生成结果能够被 AI 验证，也就自然而然成为了最佳用例。

AI编辑器：天才与白痴并存

在实际开发过程中，我们发现AI编辑器展现出一种独特的"智能矛盾"：

看似简单的盲点

AI编辑器在处理SDK版本号时常常做出令人困惑的选择，倾向于不合理的小版本。这种在人类初级程序员看来极为基础的判断，对AI来说却成了"盲点"。更令人费解的是，这些错误往往是随机发生的，难以预测和系统性解决。

"差一步"的正确性

在文件路径管理、导入声明等操作上，AI编辑器常常与正确答案只差一步之遥。例如：正确路径是 /utils/data.js，而AI可能写成 /util/data.js；或者在Replicate平台上应该创建特定格式的文件，却完全误解平台要求。这种"几乎正确"的错误恰恰最难调试。

错误修复的迷宫

当要求AI修复自己的错误时，我们观察到一个有趣现象：AI不仅难以准确定位问题，反而会陷入一种"错误迭代"，每次修复都可能引入新的问题，逐渐偏离解决方案。这就像走入迷宫越深，反而越难找到出口。

行业冷思考：热潮背后的隐忧

MCP领域正在迅速发展，吸引了无数企业和开发者入局。这种"淘金热"背后，我们需要保持清醒：

• 良莠不齐将成为常态：参与者水平差异巨大，劣质实现可能会影响整个行业声誉
• 期望与现实的差距：当初级应用无法满足高昂预期时，失望情绪将不可避免，认为这波技术浪潮已经见顶，而这已经出现过无数次。
• 技术周期的必然调整：所有新技术都会经历从狂热到理性的过程，AI也不例外

这种"寒冬论"并非悲观，而是对技术发展规律的尊重。真正的价值将在调整后更清晰地显现。

范式转移：编程学习的革命

尽管存在上述问题，但事实不容忽视：AI辅助开发正在彻底改变编程的学习曲线和可能性边界。在AI辅助下，初级程序员可以完成以前难以企及的复杂任务。一个关键问题浮现：在这场范式转移中，我们应该如何学习？

从"知道全部"到"知道关键"

传统编程学习要求掌握每个细节，而AI时代更需要"掌握大局"的能力。从知识获取模式来说，我们不再需要掌握每一个细节，而是要学会如何提出正确问题，以及如何验证和应用AI提供的解决方案。

• 系统思维优于代码细节：理解系统如何协同工作比记忆API更重要
• 问题定义胜过问题解决：准确描述需求将成为核心技能
• 验证能力比编码能力更稀缺：判断AI输出的正确性需要深厚的领域知识

人机协作的新艺术

未来的程序员不仅是代码的创造者，更是人机协作的编排者。类似于工业革命中人类与机器的配合，在全新的人机协作模式下。人类将专注于创意、规划和质量控制，而AI则处理实现细节。

• 提示工程(Prompt Engineering)将成为基础技能
• 代码审查和调试将变得更加重要
• 跨学科知识整合能力将成为差异化优势

学习实践的新路径

基于这些变化，学习编程的方式也需要相应调整，批判性思维、系统规划和跨领域知识整合将变得更加重要，这些能力让人类在AI协作中发挥不可替代的作用。

1. 建立领域模型而非语法熟练度：深入理解问题域，而非编程语言细节
2. 项目驱动胜过教材驱动：通过真实项目学习，让AI协助处理实现细节
3. 专注于"不可AI化"的部分：创意、架构设计、性能优化等需要人类直觉的领域

共存的长期主义

与许多人预期的"AI取代程序员"不同，我们看到的更像是一场漫长的共舞。量变到质变需要时间，人类与AI的协作将是一个远比想象中更长的过程。

在这个过程中，保持学习的好奇心和对技术本质的探索精神，将是每个开发者最宝贵的资产。范式已转移，但学习的本质永远是探索未知和解决问题的热情。

技术永远在变，思考方式决定了我们能走多远。