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今天被一张《IT 开发工作可能要完全重组》的图片刷屏,图片中的观点是:传统的「产品-设计-前端/后端」模式在 AI 时代将被变革。 很多人会觉得“前端没有实际的必要了”是管理者自嗨,但就我个人的见闻而言,这可能真的是未来趋势。 基于 AI 的一专多能“超级个体”模式已经在很多公司铺展开,未来不久程序员大概率会不分前后、只剩全栈。 之所以敢这么笃定,是因为今年我亲身经历了这个变化。 今年我的工作 80% 都是 AI 相关,工作内容上有三个比较大的转变: 工作时间分配上,也从之前的「大部分时间手写代码」变成了: 在我做的这些项目里,正如文章开头的图片所说,完全没有前后端岗位的概念,基本上都是和业务方沟通完需求、确定好方案,就开发、上线,甚至有的需求我自己定方案(在 AI 的加持下)。 插播一则机-会 技术大厂,前端-后端-测试,全国均有机-会,感兴趣可以试试。待遇和稳定性都还不错~ 那么问题来了,前端/后端以后是不是就不需要这么多人,大家要失业了? 我的看法是:程序员这个岗位的确会变少,但适合我们的新机会也随之诞生了。 随着大模型的编程能力提升和配套设施完善,代码开发的 AI 化必定会发展到 80% 甚至 90%(至少还需要 10~20% 的人把关)。 如果只盯着程序员的「把需求文档实现为代码」这个职能,我们的机会是越来越少的。 但如果着眼于使用 AI 进行业务流程改造和内容生产,机会会越来越多。 最近两年开始,很多公司开始招聘名为「AI 工程师」的岗位,他们的工作内容就是业务优化和 AIGC。这个岗位招的人呈两极分化:要么是年轻的高学历应届生、要么是经验丰富的资深开发者。 招高学历应届生是因为他们具备创新和挑战精神;而招资深开发者转型 AI 应用,是因为他们有业务经验、全栈能力更强。 我今年的岗位角色就是 AI 工程师,在带着这种视角工作时,会发现有太多可以做的,以前凭感觉定的都可以用 AI 重做一遍,AI 工程师目前还远远不够。 想想我们的产品里有多少文案是写死的?有多少数据是无人问津的?有多少策略是拍脑袋定的?这些都是 AI 工程师可以改造优化的点。 忍不住多写了几句,一看表这么晚了,年纪大了不能熬夜,总结一下结束此文。 技术变革就是会让生产效率提升,让工具性的岗位变少(程序员说白了就是把人的语言翻译为机器语言),但也会催生出新的岗位,我们要向前看。 从感性上我们是不愿意接受的,怎么革命偏偏革到了我们头上?我的房贷还没还完呢,以后可怎么办呢? 别慌,就我今年的经验来看,这一波 AI 技术革命,作为软件开发的我们有先发优势,只要稍加学习,再加上一些业务思考,很容易就可以转型到 AI 工程师。 至于如何转型到 AI 工程师,容我结合今年的工作&学习经验梳理下,也欢迎感兴趣的朋友留言讨论你们的看法。 滚滚长江东逝水,乘风安逸逆风衰,晚安朋友。 ——转载自:张拭心
简单聊聊我的工作变化
技能层面:从“纯前端技术”转向“产品设计+AI内容生产+代码实现”的复合能力(例如:结合自身的冥想经历,提出并开发上线冥想呼吸练习功能)。
协作层面:从“与产品/后端对接”转向“与AI协同+跨部门整合”(例如:直接参与产品需求设计,用 AI 快速做 demo、上线验证方案可行性)。
成果层面:从“交付代码”转向“交付「产品+技术」解决方案”(例如:用 AI 生成热点资讯)。
20% 的时间:手写代码(一般是改 bug)
30% 的时间:指挥 AI 写代码、review、accept/undo、cmmit & push
30% 的时间:优化提示词的效果
20% 的时间:和 AI 碰撞点子和改进方案
前端是不是真的没有实际的必要了
总结
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Matrix 是少数派的写作社区,我们主张分享真实的产品体验,有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章,展示来自用户的最真实的体验和观点。
文章代表作者个人观点,少数派仅对标题和排版略作修改。
AI 辅助创作声明:
本文由 Gemini 生成题纲,我完成内容创作,文章由 Gemini 后期润色。个人文笔不好,如对 AI 生成内容敏感还请见谅!
正在使用 Pixel 或类原生系统的朋友,对「毛坯房」这个调侃应该也并不陌生。虽然我们享受着最纯粹的 Android 体验,但总有一些本地化功能的缺失让人抓狂,「实时网速显示」就是其中之一。
在国内复杂的网络环境下,网速显示对我而言几乎是刚需。但尴尬的是 Google 似乎从未打算在系统层面支持这一功能。于是我们不得不转向 Google Play 商店寻找第三方解决方案。然而当我翻遍了市场上的同类应用,如 NetSpeed Indicator、Internet Speed Meter 等,却发现这些「老牌应用」在 2026 年的今天体验依然难以令人满意:它们大多有着过时的 UI 设计,许多 App 的界面还停留在 Android 4.4 或初代 Material Design 时期,放在当下的 Android 系统中总会显得格格不入;实际网速显示效果也一般,要么是状态栏上那个看不清数字和单位的小图标,要么是拖着「正在其他应用上层显示」膏药的悬浮窗;另外功能臃肿也是个问题,我只想要一个网速显示,它们却往往附赠了流量统计、详单分析等一堆我不需要的功能。
更致命的是,它们都有一个共同的痛点:开启代理工具时网速统计严重虚高。Pixel 用户应该遇到过这种情况,明明下载速度只有 5MB/s,网速悬浮窗却显示 10MB/s。
为什么这些工具的网速总是不准?
简单来说,这是 Android 旧版统计机制的「锅」。 传统的网速 App 通常直接读取系统的总流量接口,开启代理工具后,数据包首先通过物理网卡(如 wlan0)进入被统计一次,随后数据被解包并转发到代理工具的虚拟接口(如 tun0),这里又会被统计一次。
大多数老牌 App 只是简单地将所有接口流量相加,导致显示速度往往是实际速度的 2 倍。
好在最近 AI 编程确实火热,既然找不到完美的替代品,我萌生了一个想法:为什么不让 AI 帮我写一个专门适配 Pixel 的网速 App 呢?
于是 Pixel Meter 诞生了。
作为一款以解决个人需求为出发点的 App,Pixel Meter 主要解决了两个核心问题。
Pixel Meter 摒弃了过时的全局统计方案,转而利用 Android S (API 31) 引入的新 API TrafficStats.getRxBytes(ifaceName)。
这个 API 允许 App 精确获取指定网络接口的流量数据,通过内置的网卡白名单与黑名单机制,Pixel Meter 能智能过滤掉代理工具虚拟接口的重复数据。最重要的是,实现这一功能不需要 Root 也不需要 Shizuku 权限,做到了既高效又精准。
实时活动通知(Live Update Notification)是我认为 Pixel Meter 最大的撒手锏,在 Android 16 及部分支持该特性的高版本系统中,实时活动通知相比于传统状态栏图标,不会有显示空间受限、可读性差等问题,允许我们灵活展示更丰富的内容。
不妨看个对比:

Pixel Meter 则利用通知区域的实时更新特性,虽然有字符限制( 7 个字符),但足以清晰地展示「数字+单位」:

更重要的事,它看起来不像是第三方的补丁,而更像是系统自带的原生功能——做到了干净、自然、无缝融合。
AI 时代的到来彻底改变了个人开发的门槛。
以前我也曾尝试开发过一些小工具(比如自动跳过广告的 App),但往往因为初期繁琐的代码构建和漫长的正反馈周期而「弃坑」。投入精力太大、产出太慢,热情很容易被耗尽。

但这一次完全不同。在 Pixel Meter 的开发过程中,我采用了一种新的「人机协作」模式:
我使用了 AntiGravity,配合自定义的 GEMINI.md 规则文件。这就像是给了 AI 一份「长期记忆」,让它能记住我们之前的架构讨论和代码规范;即使是新建会话,它也能读取这些「记忆文件」,快速进入开发状态。



最终的数据令人惊讶:Pixel Meter 目前已发布了 3 个版本,其中90% 的代码是由 Gemini 生成的。甚至连 GitHub 仓库的 README 文档、隐私政策,以及 Google Play 上的宣传文案和置顶图,都是由它操刀完成的。
目前,Pixel Meter 已经在 GitHub 开源,你也可以直接前往 Google Play 商店搜索「Pixel Meter」即可下载安装使用。
无论你是想体验一个纯净的网速显示工具,还是对 AI 辅助开发的代码质量感兴趣,都欢迎来试一试 Pixel Meter。
> 关注 少数派公众号,让你的 Google Pixel 更好用 📱
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把以前写的饭否 iOS 客户端开饭使用 AI 重写了,感觉很不错了,很多功能我以前根本不会写,我只能说 AI 真的太强了
更新日志:
更流畅的体验
转发、回复交互逻辑修改
支持语音输入
支持 ocr 输入
拍照支持多种滤镜
iPad 上支持分屏界面
支持自定义 tab 栏
支持自定义字体
支持分享图片、复制图片
使用本机数据库存储 节省流量更流畅
主题只保留黑色、白色和跟随系统
增加一些动画效果
下载链接
https://apps.apple.com/hk/app/开饭-饭否客户端/id1189449526
以前的我:
这个我不会,这页面好卡,这里怎么闪退了
现在有了 AI 的我:
我现在强得可怕

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更致命的是,它们都有一个共同的痛点:开启代理工具时网速统计严重虚高。Pixel 用户应该遇到过这种情况,明明下载速度只有 5MB/s,网速悬浮窗却显示 10MB/s。
为什么这些工具的网速总是不准?
简单来说,这是 Android 旧版统计机制的「锅」。 传统的网速 App 通常直接读取系统的总流量接口,开启代理工具后,数据包首先通过物理网卡(如 wlan0)进入被统计一次,随后数据被解包并转发到代理工具的虚拟接口(如 tun0),这里又会被统计一次。
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不妨看个对比:

Pixel Meter 则利用通知区域的实时更新特性,虽然有字符限制( 7 个字符),但足以清晰地展示「数字+单位」:

更重要的事,它看起来不像是第三方的补丁,而更像是系统自带的原生功能——做到了干净、自然、无缝融合。
AI 时代的到来彻底改变了个人开发的门槛。
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但这一次完全不同。在 Pixel Meter 的开发过程中,我采用了一种新的「人机协作」模式:
我使用了 AntiGravity,配合自定义的 GEMINI.md 规则文件。这就像是给了 AI 一份「长期记忆」,让它能记住我们之前的架构讨论和代码规范;即使是新建会话,它也能读取这些「记忆文件」,快速进入开发状态。



最终的数据令人惊讶:Pixel Meter 目前已发布了 3 个版本,其中90% 的代码是由 Gemini 生成的。甚至连 GitHub 仓库的 README 文档、隐私政策,以及 Google Play 上的宣传文案和置顶图,都是由它操刀完成的。
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今年整体一个字:稳。
不温不火,谈不上大富大贵,但也还没到要去送外卖。
工作上没什么戏剧性变化。
部门今年开始有一些 AI 相关需求,
顺手糊了个 AI Agent ,
一开始也没抱多大期望,
结果效果还行,至少在 PPT 里能算个「亮点」。
如果说 2024 年的 AI 只是:
“把代码丢进网页,看它胡说八道”
那 2025 年基本是:
“看 AI 写代码,我负责怀疑人生”
Claude Code / Codex / Antigravity
每一个出来都让我有点绷不住。
这里必须单独说一下 Codex 。
它修 bug 并不快,
但问题在于:找得准。
经常是那种:
但就是能直接命中问题点,
精准告诉你该动哪一行。
对我这种写了 10+ 年代码的人来说,
冲击感不在于速度,
而在于它对代码结构和因果关系的理解,
已经明显超过了“工具”的范畴。
现在 Claude Code 在本地已经不止写代码了:
目前的感觉是:
Claude 基本什么都能干,除了替我加薪。
不想给自己立太多 flag:
比如:
钱没赚到,
但仓库里多少还是有点动静的。
一个小开源项目:
👉 https://github.com/lsk569937453/rcurl
不一定有人用,
但至少证明今年不是完全在摸鱼。