原贴链接

无有效内容可翻译（帖子仅包含一个图片链接）

讨论总结

此讨论源于对Google软件工程师和程序员数量是否因某一统计数据（如果为真）而发生变化的好奇，尤其是考虑到向股东撒谎是犯罪行为。评论者从不同角度发表看法，如AI对代码编写的影响（包括速度提升、可靠性等）、软件工程师的工作效率与价值衡量、商业机密保护、代码行数衡量的意义、AI对白领工作价值的影响、以及公司发展与雇佣人数关系等，大家理性讨论，观点多元，有争议也有共识。

主要观点

  1. 👍 公司代码编写情况发生了人员或工具的替换，替换不是带来巨大的速度提升，但有一定改进，原帖对某些情况存在质疑态度不必要
    • 支持理由：以自己公司情况为例，以前一半代码靠Stack Overflow，现在一半由cline和aiders编写，有改进。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为Google工程师使用自动补全代码服务影响极小，AI在代码编写中有大幅提升速度、提供实验和迭代自由等巨大作用
    • 正方观点：自动补全代码服务目前还没到产生重大影响的时候。
    • 反方观点：以自己写作借助AI提升速度为例，阐述AI在代码编写方面的积极作用。
  3. 💡 衡量Google软件工程师数量增减无意义，应明确AI生成代码的用途，以代码行数衡量没有意义
    • 解释：单纯的数量增减不能反映实际情况，不同用途的代码不能仅用数量衡量，代码行数衡量在营销材料外无实际意义。
  4. 💡 LLM在编写较大项目代码时可靠性有限，能创建示例和简单函数，但处理较大代码库时帮助不大，但使用LLM可大幅提高编码速度
    • 解释：不同人根据使用LLM编写代码的经验得出，包括编写大项目和测量编码速度的对比。
  5. 💡 软件需求不会饱和，与餐厅食物有本质区别
    • 解释：软件（及数据）需求的特性与餐饮行业不同，不会因为生产过量而饱和。

金句与有趣评论

  1. “😂 在我们公司像一半的代码是由cline和aiders编写的。以前一半是由Stack Overflow编写的，所以更像是1:1的替换。”
    • 亮点：用自身公司的实际例子来阐述代码编写方面人员或工具的替换情况。
  2. “🤔 FallenJkiller: thay just means that the SE use a copilot like Gemini service, that autocompletes code. This will have minimal effect. We are not there yet.”
    • 亮点：表达对Google工程师使用自动补全代码服务影响程度的看法。
  3. “👀 teachersecret: I write for a living. I can type exceptionally fast and I know exactly how to mechanically write a novel… but it still only happens at about 30 words per minute, averaged out over my time spent writing a novel, because that’s as fast as I can think up the words. Using AI to help me write and putting myself more into an editing role speeds me up 10x while still outputting the same quality of content.”
    • 亮点：通过自身写作经历说明AI对提升速度的作用。
  4. “🤔 Have you tried using an LLM to code a larger project? They can make cool examples, and complete simple functions, but that’s about all they can do reliably.”
    • 亮点：对LLM编写大项目代码能力的直观描述。
  5. “😂 如果您没有因为大型语言模型（LLM）而提高编码速度，您就是老狗学不了新把戏，就这样。”
    • 亮点：表达比较激进，强调应利用LLM提高编码速度。

情感分析

总体情感倾向为理性探讨，存在分歧。主要分歧点在于对AI影响程度的判断，如对Google工程师使用自动补全代码服务影响极小与影响很大的不同看法。可能的原因是不同评论者的自身经历（如是否真正使用AI进行工作以及工作类型不同）以及看待问题的角度（如从目前现状看还是从长远发展看）不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：AI是否会在不久的将来主导核心代码编写、在AI参与下说谎行为的界定。
  • 潜在影响：对软件工程师职业发展规划产生影响，如果AI在代码编写方面的作用不断增大，软件工程师可能需要转型或提升自身与AI协作的能力；对企业管理方面，如如何衡量员工生产力、如何管理员工期望等方面也会产生影响。

详细内容：

标题：关于 Google 软件工程师数量变化与 AI 技术影响的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于 Google 公司内部结构变化以及 AI 技术在提高工作效率方面应用的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。主要讨论方向围绕着 Google 软件工程师的数量是否因 AI 技术的应用而改变，以及 AI 对编程工作的实际影响。

讨论焦点与观点分析： 有人认为像 Cline 和 Aider 等工具在很大程度上提高了编程效率，能更好地理解需求并完成一些基础任务。比如有人说：“Aider 和 Cline（以及带有自定义构建扩展的 Copilot）能更好地理解我的需求，并出色地完成那些无聊的搭建和模板任务。这真的很棒。” 也有人对不同工具进行了比较，如“Aider 是自带 API 工具，可能成本较高，且是命令行工具，学习难度大；而 Cursor 是 VS Code 分支，对大多数程序员来说更熟悉。” 关于 AI 对编程工作的影响，观点各异。有人觉得影响不大，如“thay 只是意味着 SE 使用像 Gemini 这样的 Copilot 服务来自动完成代码。这影响极小。我们还没到那一步。”但也有人认为影响显著，比如“使用 AI 帮助写作，将自己更多地置于编辑角色，速度提高了 10 倍，同时仍输出相同质量的内容。对于代码来说，情况也是如此。AI 能瞬间给你那页代码，改变了工作性质，让你能更快速地实验和迭代。” 有人通过自身经历说明 AI 的作用，“我用六个小时建立了整个会计系统，作者得到了准确支付。之前我得付钱给别的公司来管理，现在我再也不用了。” 但也有人认为 AI 并非万能，“用 LLM 为大型项目编码，它们能做些简单的功能，但也就仅此而已。我花了 3 个小时用它来构建 Dockerfile，还不如自己做来得快。” 对于 AI 是否会减少软件工程师的数量，存在争议。有人认为会减少，“这显然降低了任何白领工人提供的劳动力价值，因为之前由白领单独完成的一些任务现在可以自动化或借助 AI 模型更快完成。”但也有人认为不会，“即使平均 SDE 的生产力一夜之间提高 100％，也只会导致公司开发更多软件。”

总之，Reddit 上关于此话题的讨论丰富多样，既有对 AI 技术带来高效的肯定，也有对其局限性和潜在影响的担忧。