《AI编程宣言》

2025年9月23日，陈明发表了题为《从敏捷宣言到AI编程宣言》的主题演讲，抢先全世界发表了《AI编程宣言》。

以下为演讲全文

大家好！

在座有哪些朋友已经在使用AI编程工具？请举手。

很好，我看到有不少朋友已经在尝试了。那么，有哪些朋友觉得自己已经充分发挥了AI编程的潜力？请再举手。

我看到很多手放下了。这很正常，也很诚实。这正是我们今天要解决的核心问题。

我是陈明，AI编程宣言的联合发起人。12岁开始做个人站长，赚到人生中的第一桶金，从那时起就一直在关注和参与软件技术的每一次重大变革。

自从ChatGPT问世以来，我投入了几千个小时探索AI编程的各种可能性。在这个过程中，我发现了一个令人震惊的现象：

同样的AI工具，在不同开发者手中，产生的效果差异竟然可以达到10倍以上。

这不是夸张。我见过有开发者用AI一天完成传统团队一周的工作量，我也亲自尝试过，同样也见过有人用了半年AI编程工具，效率几乎没什么提升。

这种现象让我想起了软件行业历史上的一个相似时刻。

敏捷宣言的成功启示

2001年，17位软件开发领域的先驱者聚集在美国犹他州的雪山上，签署了一份改变软件行业的文档——敏捷宣言。这份只有68个单词的文档，彻底重塑了软件开发的理念和实践。

个体和互动 高于 流程和工具
工作的软件 高于 详尽的文档
客户合作 高于 合同谈判
响应变化 高于 遵循计划

也就是说，尽管右项有其价值，我们更重视左项的价值。

就这样，没有复杂的理论体系，没有详细的实施手册。但结果是什么呢？

敏捷开发从小众实验发展成为主流实践，Scrum从几个先锋团队的探索，成为全球软件企业的标准配置。

DevOps运动重新定义了开发和运维的边界。精益创业改变了整个产品开发思维，"MVP最小可行产品"、"快速试错"这些概念深入人心。

这些变革都不是敏捷宣言直接规定的，而是在其价值观指导下，由成千上万的实践者创造出来的。

敏捷宣言的成功秘密是什么？

它没有告诉我们"怎么做"，而是告诉我们"什么更重要"——正是这种对核心价值的坚持和对具体实践的包容，造就了后来20多年的百花齐放。

这给了我们一个重要启示：当新的技术浪潮来临时，我们需要的不是标准答案，而是正确的价值观引导。

今天，我们是否正站在这样一个历史节点？

现在，让我们把目光转向今天的AI编程时代。

AI编程的两极分化

过去两年，我接触了上千名使用AI编程的开发者，从硅谷的初创公司到国内的大厂团队。我发现了一个两极分化的现实。

让我分享两个对比案例。

第一个案例是一位创业公司的CTO。他们需要快速开发一个SaaS产品的MVP。传统方式下，这需要组建产品、UI、前端、后端等多个角色的团队，至少3个月时间。但他采用了AI编程的方式：

先用AI将产品想法转化为HTML原型，验证产品假设并收集客户反馈。再生成脚手架项目和技术架构，逐模块与AI协作开发。项目从一开始就融入了DevOps理念，每个模块完成后都进行代码审查和质量检查。

结果：两周时间，一个人就完成了MVP的开发，功能完整，代码质量优秀，快速验证了商业模式。

第二个案例是一位传统企业的高级工程师。他把AI当作"智能版的Stack Overflow"，遇到问题就直接要代码，然后复制粘贴。当AI输出有问题时就抱怨"AI不靠谱"，期望AI能一次性给出完美方案。

半年下来，他觉得AI编程"就是个噱头"，效率提升有限。

这就是我观察到的两极分化。

差距的根源不只是工具的问题，更是思维的问题。

成功的开发者在和AI协作解决问题，有清晰目标和完整流程。而困惑的开发者还在用传统编程思维使用AI，期望AI代替他们的思考和判断。

这就像用骑马的方式开汽车——你确实在前进，但远没有发挥出工具的真正潜力。

在企业层面，这种分化更明显。大多数公司的AI编程还停留在个人探索阶段，缺乏系统的方法论和统一的价值观指导。

AI编程时代需要的不仅仅是新工具，更需要新的开发方法论。我们需要一套新的价值观，来指导AI时代的软件开发。

这就是AI编程宣言存在的理由。

AI编程宣言的六大价值观

AI编程宣言延续了敏捷宣言的成功模式：用价值对比的方式，为AI时代的软件开发指明方向。

让我为大家逐一解读这六大价值观。

第一条：目标达成 胜于 机器炫技

我经常看到开发者花大量时间让AI生成"最优雅"、"最高效"的代码，却忘了最初要解决的问题是什么。

比如，有团队用AI生成了大量炫酷的动画效果，但用户真正需要的是简单、快速的数据查询功能。

而成功的案例则不同：一个电商团队用AI快速搭建数据报表原型，三天内就验证了商业假设。这比花三个月打磨"完美"系统更有价值。

AI编程应该聚焦于业务价值的创造，而不是展示技术有多聪明。

第二条：人机共创 胜于 彼此对立

在AI编程的讨论中，我们经常听到两种极端观点。

一种是"AI威胁论"：AI会完全替代程序员，我们都要失业了。

另一种是"AI无用论"：AI永远无法理解复杂的业务逻辑，人类的创造力是不可替代的。

这两种观点都是错误的。

AI编程的本质是放大人的能力。这带来了一个重要的平权效应：AI让编程能力不再是少数人的专利。一位财务人员可以用AI创建自动化的报表工具，一位市场专员可以开发客户管理小程序，一位老师可以制作个性化的教学应用。

最高效的AI编程是人机协作模式：人类负责战略思考、架构设计、业务理解；AI负责代码实现、测试生成、文档编写。

人类掌控方向，AI提供执行力。这种协作模式的核心是"互补"，发挥各自的优势，才能产生1+1>2的效果。

第三条：拥抱变化 胜于 墨守陈规

AI编程带来的最大变化是速度。传统开发从想法到上线需要几周甚至几个月，而AI编程团队可以一天内完成从想法到原型的全过程。

这不仅仅是速度提升，更是思维方式革命：从"完美设计"转向"快速试错"。与其花三个月设计完美系统，不如用三天搭建可用原型，让用户告诉我们哪里需要改进。

更重要的是，AI技术本身在快速演进。从GPT-4到GPT-4o，从Claude-3到Claude-4，每次模型升级都可能带来质的飞跃。如果不能及时跟上这些变化，就会被远远甩在后面。

主动拥抱AI编程的变革，这不是可选的，而是必须的。

第四条：明晰洞察 胜于 魔法崇拜

我经常听到两种对AI的极端态度。

当AI生成的代码出现bug时，有人说："AI不靠谱，还是人写的代码好。"

当AI成功解决复杂问题时，又有人说："AI太神奇了，简直是魔法。"

这两种态度都把AI当作魔法黑盒，缺乏理性认知。

实际上，AI在模式识别、代码生成、重构优化等重复性任务上表现出色，但在复杂业务逻辑设计、创新性架构思考等需要深度理解的任务上还有局限。

理解这些边界，建立清晰的"AI能力地图"，是高效使用AI的基础。

第五条：过程可控 胜于 盲盒祈愿

我见过太多开发者这样使用AI：把一大段需求描述扔给AI，然后期待它输出完美的代码。当结果不满意时，就换个方式再问一遍，或者不断点"重新生成"，期待奇迹发生。

这就是典型的"盲盒祈愿"。

高效的AI编程需要过程可控，将开发过程分解为多个步骤，每个步骤设置检查点验证：

第一步，清晰的需求分析和任务拆解。将复杂问题分解为具体的、可执行的小任务，每个任务都有明确的输入、输出和验证标准。

第二步，结构化的提示策略。好的提示词包括：明确的任务描述、具体的技术要求、清晰的输出格式。

第三步，分阶段的代码生成。逐个模块进行，每完成一个就检查点验证：代码审查、单元测试，确认无误再进入下一步。

第四步，持续的质量把控。建立验证机制：性能测试、安全审计。"信任但验证"——在关键节点设置质量检查点。

第五步，系统的经验沉淀。记录AI协作效果，分析成功失败案例，不断优化提示策略和工作流程。

确保AI编程开发过程可控，这是规模化应用的前提。

第六条：安全持续 胜于 贪功冒进

AI编程的速度优势明显，但也带来风险：一些团队跳过质量控制环节，不做代码审查、不写单元测试，直接部署AI生成的代码。

短期内能提升交付速度，但技术债务积累是隐性的。更严重的是，AI生成的代码可能包含安全隐患，把训练数据中的漏洞引入系统。

AI编程的目标是又快又好。我们追求可持续的高质量交付：质量标准不能降低，安全意识不能放松，技术债务要及时处理。

特别是对于需要持续维护、有长期影响的软件系统，更应该以安全且高质量的代码为前提。

六大价值观的核心定义

让我简明地总结这六大价值观的核心定义：

第一条"目标达成 胜于 机器炫技"：聚焦解决实际问题和创造价值，而非炫耀AI模型或工具的能力。

第二条"人机共创 胜于 彼此对立"：AI编程的本质是放大人的能力，实现真正的人机协作，让编程能力不再是少数人的专利。

第三条"拥抱变化 胜于 墨守陈规"：主动拥抱AI技术的快速演进，转变传统开发思维模式。

第四条"明晰洞察 胜于 魔法崇拜"：使用者应该了解AI运作机制，明确其能力边界。

第五条"过程可控 胜于 盲盒祈愿"：在AI执行路径上设置人类检查点，确保开发过程可控。

第六条"安全持续 胜于 贪功冒进"：针对需要持续维护、有长期影响的软件，仍应以安全且高质量代码为前提。

这就是我们AI编程宣言的六大原则。每一条都指向一个核心问题：如何真正发挥AI编程的变革潜力。

从宣言到百花齐放

敏捷宣言发布后的20多年里，我们见证了Scrum重新定义项目管理，DevOps打破部门壁垒，精益创业改变产品思维。这些都不是宣言直接规定的，而是在其价值观指导下的创新实践。

在AI编程时代，我们也可能会看到类似的繁荣：

可能会重新定义开发者技能。从写代码转向设计系统，从实现功能转向解决问题，从单兵作战转向人机协作。传统的编程语言熟练度不再是核心竞争力，系统思维和业务理解成为关键能力。

可能会出现新的职业分工。AI协作专家，精通人机配合的最佳实践；业务翻译师，将复杂需求转化为AI可理解的指令；质量守护者，确保AI输出符合企业标准和安全要求。

可能会形成新的学习体系。AI编程训练营，教授与AI协作的实战技能；实践社区，分享AI编程的成功案例和失败教训；持续学习平台，跟上AI工具的快速演进。

可能会重塑企业组织。扁平化的AI增强团队，减少中间管理层次；跨功能的协作小组，打破传统部门边界；灵活的项目制，根据需要快速组建和解散团队。

但是，就像敏捷宣言一样，我们不会告诉大家具体怎么做。我们相信，在正确价值观的指导下，千千万万的实践者会创造出我们今天无法想象的精彩。

行动号召

今天，让我们一起成为AI编程时代的探索者。

不要等待标准答案，开始你的AI编程实验。分享你的实践经验，加入AI编程社区，与同行者一起探索边界。一个人走得快，一群人走得远。

24年前，17位软件先驱者在雪山上点燃了敏捷革命的火种。今天，让我们在AI编程的新时代里，点燃下一场思想革命的火种。

谢谢大家！