OpenAI研究员：100%代码已交给AI

Claude Code之父曾公开表示，自己两个多月没手写一行代码。

一天之内，他便可以合并27个PR，全由Claude代劳。

OpenAI研究员roon说得更绝：“我不写代码了，100%都是GPT完成的”。

如今，另一位大佬在深度体验Claude Code和Codex之后，直呼“5年后，人类不再写代码了”！

这几天，Rails之父DHH亲自下场，干了一件大事——

全程仅靠Claude Fable 5，将Python库“TerminalTextEffects”一口气全盘重写为Rust。

令人惊叹的是，这场重构狂砸了1100万Token，几乎是一次性通关。

跑通后的结果堪称“开挂”，启动时间从87毫秒压缩至仅2毫秒，渲染速度飙升9.6倍。

帖子一出，瞬间引全网百万人围观。

一位AI大佬单刀直入，向Rails之父抛出灵魂拷问，“既然如此，那未来五年，Ruby该何去何从”？

DHH的回答非常干脆——

五年内，没多少人还会去手搓、阅读代码了。所以，这真的不重要。

谁能想到，仅仅一年的时间，反差也太大了！

把键盘交给AI，宁愿退休

要知道去年5月，DHH还在全网坚定发声，拒绝将写代码的乐趣让渡给AI。

在那篇长文“Coding should be a vibe！”（编程理应是一种享受）中，他明确表示：

AI充其量只是个辅助的“结对程序员”，能帮忙查查API、解答疑惑就够了。

他甚至放出狠话，“如果有一天必须彻底把键盘交给AI，他宁愿退休”。

我可一点儿都不想放弃写代码。这又不是什么甩锅给AI去干的苦差事。不然图啥？图我去给一群“乌合之众”一样的AI当项目经理吗？

在Lex Fridman那场六小时的深度对谈中，DHH曾坚称自己的每一行代码皆由亲手敲出。

一次在构建Linux发行版时，他反复让AI生成同一句Bash条件语句，却猛然惊觉，因缺少了亲手敲击键盘的动作，自己根本没有真正掌握它。

这种“肌肉记忆”的丧失让他感到阵阵后怕，“这会是学习的终结吗”？

然而到了今年4月，风向陡转。

在一档播客中，他坦言如今已全面转向“Agent优先”，基本告别了手写代码。

却没想到，“五年后没多少人还在读写代码”这句话，竟是从Rails之父口中讲出的。

Fable 5一把梭

五年后没人写代码

仔细看看，Claude硬核重写Python这件事。

TerminalTextEffects，简称TTE，一款终端视觉效果引擎。

它既可以作为命令行程序使用，也可以作为Python库导入其他应用。

开发者能像变魔术一样，掌控文字的轨迹、颜色、渐变特效和动画分镜，让原本枯燥的UI酷炫起来。

DHH展示的Rust版本，可以运行37种效果。

一个原本需要Python运行环境的软件，在Claude重构后，化身为仅3MB的可执行文件。

这个新仓库叫ttfx，挂在DHH自己的Omarchy组织下，提交记录一条不落。

全程3小时11分，Rust主代码2.1万行，跟Python原版的体量几乎一样。

任务中，8个Agent各占一个分支同时开工、分批合并：自己读代码、生成实现、编译、跑测试、处理失败，再进入下一轮。

所谓“one-shot”，实际上是一次把任务交出去。

同一套方法，DHH让Codex去完成，一次提示后的结果也是非常出色。

只不过，速度慢了30%，Token成本43美元（290元）。

DHH这番硬核操作，直接炸出了Anthropic的多位大佬。

Claude Code之父Boris Cherny忍不住现身评论区惊呼，“这也太牛了”！

面对另一位研究员Thariq的追问，DHH更是透露了一个惊人的细节——

他仅仅让Claude制定了一个计划，随后便是全程0干预，没有套用任何复杂的工作流、预设具体目标，主打一个完全放权。

百万级代码，Bun一键迁移

TerminalTextEffects，毕竟体量有限。

真正能说明AI编码强大问题的，是Bun底层的一场大重构。

几个月前，创始人Jarred Sumner亲自操刀，将庞大的代码库从Zig整体迁移至Rust。

令人惊叹的是，这一百万量级代码的浩大工程，不到两周便宣告“收官”。

这要是放在几年前，这种级别的，注定是长达数个季度，乃至数年的马拉松。

未来码农，要做“驯龙高手”

如今，种种迹象都在向我们疯狂暗示，一个既残酷又令人兴奋的事实——

代码生成的边际成本，正在无限趋近于零。

这难免，会让许多人深陷恐慌，“5年后如果没人读写代码，程序员会消失吗”？

其实，“没人写代码”绝不等于“程序员消失”。

未来的程序员，核心工作将发生根本性的转移——

从“亲手实现代码”，全面转向定义需求、设计约束、建立测试体系，以及判断AI是否写对。

可以预见，当“手搓代码”成为历史，未来真正稀缺的护城河只剩下两点：

洞察“什么值得做”+ 定义“什么才算正确”。

与其为失去键盘而焦虑，不如现在就开始思考，你要指挥AI这个算力无边的“超级码农”，去建造一座怎样的罗马？