代码行数换了身新衣服，还是那个老问题

cover

David Curlewis 写了一段话，你可能在某个瞬间有同样的感觉：

十五年前，两个高级开发，一个比另一个多写 40% 的代码。谁更厉害？当然是多写代码的那个，对不对？

不对。那些年我们花了无数时间和力气才让大家明白：代码行数是最蠢的衡量标准。你更关心的是什么交付了、对客户有什么影响、系统是不是更稳定了。行数？那只是随机波动的噪声。

然后到了 2026 年，AI 厂商们把同样的东西贴满了广告牌。

我数数他们说了什么#

Google 说：75% 的新代码是 AI 生成的。

Anthropic 说：约 80% 的生产代码是 Claude 写的，工程师每季度交付的代码量增加了 8 倍。

OpenAI 说：大概也是 80%。

Cursor 说：每天用我们的工具写超过 1 亿行企业代码。

每一句都是一个”量”的宣称。代码行数换了一身更漂亮的衣服，找了一个更好的公关。David 说得很毒：“75% 的代码是 AI 写的”可以是真实的，而且会一直往上涨，无论产品有没有变好。

两年前 GitHub 的广告是怎么说的？“开发者用 Copilot 完成任务快 55%。” 你喜不喜欢这个研究另说，但至少它在说的事是可以被验证的——任务完成时间是可以测量的。

2026 年的数字不一样。它们不会失败。如果 AI 的代码占比在涨，那只能说明采用率在涨——而采用率涨这件事是大家早就知道的。它根本不告诉你代码质量、交付速度、事故率、客户满意度这些真正重要的东西有没有变化。

这叫 vanity metric。

如果你真的去翻这些 AI 编程的研究，会发现情况远没有广告牌上那么明朗。

最早的结果是正向的：5000 个开发者的研究显示 AI 让任务完成率提升了 26%，初级开发者获益最大。但紧接着 GitClear 发现代码流失率上升、重构数量下降。METR 的研究说经验丰富的开发者在自己的代码库里反而慢了 19%。

然后事情变得更妙了。2026 年 2 月，METR 自己把结论吃了回去——他们的后续估计变成了”有加速”，但误差大到毫无参考价值。而且他们完全放弃了原本的研究设计，因为开发者现在拒绝不用 AI 工作，也无法准确自报时间。

Anthropic 给了个绝妙的对比。一边是”8 倍代码产出”的大字报，另一边是他们自己的随机对照试验：AI 辅助的开发者对所写代码的理解度下降了 17%，而且没有统计上显著的生产力提升。同一个公司，两个不同的部门，完全相反的结论。

David 说了一句点题的话：AI-native 工程的定义是什么？Augment 调研了 219 个工程负责人，得到了 219 个不同的答案。

没人知道自己在测什么，但每个人都在报一个很大的数字。因为代码行数不会说谎——它只不过什么真话都不说。

其实大家都心知肚明。代码行数从来不是好指标，AI 写的代码行数也一样。但当一个数字能证明”你的工具正在被采用”的时候，很少有人会拒绝把它贴到网站上。这就是 2026 年的 AI 行业现状：所有的度量衡都换了一个更会说好话的公关。

来源：Hacker News | David Curlewis