傳統編程，真要終結了？

11天，6778次提交，超過100萬行新代碼。全程Token燒掉約16.5萬美元。

最近Bun 1.4正式發布，直接把Bun的大量底層代碼，從Zig重寫成Rust。

GitHub上的合併記錄顯示，一次改動就達到「+1,009,257行、-4,024行」。

誇張的是，這100萬行代碼，並不是幾百個程序員一點點敲出來的。

主導整個項目的核心開發者Jarred Sumner，先搭了一套Agent工作框架，然後放AI進去並行重寫。

11天后，主體工程基本成型。

隨後幾個月，Agent繼續改Bug、跑測試、反覆打磨。

直到今天，這套代碼跟着Bun 1.4正式發布，跑在了數百萬開發者的電腦上。

InfluxDB創始人Paul Dix看完後，直接寫了一篇文章：《The end of programming》。

他直接下判斷，我們熟悉的那種「程序員親自寫代碼，再讓另一個程序員逐行Review」的軟件開發方式，正在走向消亡。

100萬行代碼

人類根本看不過來了

Paul Dix真正被震到的，這100萬行代碼，多到人已經看不過來了。

如果一個開發者一周只能交幾個PR，那當然可以認真Review。

但他觀察到，OpenAI和Anthropic內部一些開發者，現在一周能交幾十甚至上百個PR。

到了這個量，逐行看代碼基本就成了不可能完成的任務。

他們的工作方式已經開始變了。

寫Prompt、搭Harness、做測試、設驗證條件，然後把Agent放進去循環。

代碼讓機器自己產，人盯結果。Bun 1.4就是這套打法一個很極端的案例。

Jarred沒有親手把100萬行Rust敲出來。

他乾的活更像搭流水線：先告訴Agent應該怎麼遷移，什麼結果算正確，再讓多個Agent並行推進。

第一版出來後也沒有結束，接着繼續跑、繼續測、繼續修。

所以Paul Dix覺得，很多人說「這不就是把Zig翻譯成Rust嗎」，多少低估了這件事。

翻譯出100萬行代碼不稀奇。

能把這100萬行代碼一路修到穩定發布，纔是關鍵。

A社和OpenAI員工

已經活在「一年後」

Paul Dix還有一個很有意思的判斷。

A社和OpenAI的開發者，現在其實活在「普通程序員一兩年後的世界」。

他們能用最新模型，而且Token幾乎管夠。

普通開發者還在算每周額度，他們已經可以讓最強模型一天到晚在後台狂跑。

Bun這次重寫，相當於把這種工作方式提前公開演示了一遍：

一個足夠聰明的模型，加近乎不限量Token，再加一套靠譜的Harness，到底能把軟件生產速度推到什麼程度。

當然，人類手寫代碼不會明天就沒了。

大公司流程、責任制度、安全審查，都會讓老辦法繼續存在很多年。

Paul Dix自己也認為，傳統編程方式可能還會拖上十年。

但最快的那批人，已經不太像傳統程序員了。

他們開始決定需求、拆任務、搭Agent流水線、做驗收。

至於下面到底生成了5000行、5萬行還是100萬行代碼，可能都不會親眼讀完。

真正值錢的，從代碼變成驗證

AI生成代碼越多，並不意味着軟件天然越好。

恰恰相反。未來一定會出現海量Bug、垃圾代碼，以及沒人願意維護的軟件。

Paul Dix自己也承認這一點。真正變化的是，生產軟件的方法。

以前，代碼本身就是核心資產。

未來，大量代碼可能從出生到上線，根本沒有任何一個人類完整讀過。

人類真正需要死死抓住的，是系統行為、測試結果、性能指標、安全邊界和用戶體驗。

代碼從「作品」，變成了機器自動生成的中間產物。這也解釋了為什麼Harness突然變得如此重要。

100萬行Rust，可能只是個開始。

以後最值錢的程序員，未必是敲代碼最快的人。可能是那個最會讓一群AI幹活的人。