如果你已经在使用 AI 写代码，其实可以先做一件很重要的事：确认自己站在什么位置。因为 AI 辅助编程并不是一个 “开或不开” 的开关，而是一条明显的演进路径。你所处的阶段，决定了效率上限，也决定了你主要消耗的能力到底是 “写代码”，还是 “做判断”。
第一阶段：零或接近零人工智能
这一阶段，AI 的存在感很弱。最多是代码补全、语法提示，或者偶尔把问题丢给聊天工具。AI 解决的是 “记不住” 和 “懒得查” 的问题，本质仍然是人工驱动开发。你写的每一行代码，都必须完全理解，否则就会不安。
第二阶段：IDE 中的编码代理（受控权限）
AI 开始以代理形式进入 IDE，但权限非常谨慎。它可以读代码、生成建议、调用部分工具，但每一步都需要你确认。这个阶段的核心变化是：你开始让 AI“参与过程”，而不是只回答问题，但你仍然掌控所有关键决策。
第三阶段：IDE 中的代理，YOLO 模式
信任度显著提高。你不再逐条确认，而是允许代理直接修改代码、运行命令。你从 “写代码的人” 转变为 “改动审核者”。代码第一次明显从 “手工产物” 变成 “机器生成 + 人类校验” 的结果。
第四阶段：IDE 中的宽屏代理
代理窗口逐渐占满屏幕，你很少再一行一行敲代码。你的注意力集中在 diff 上：哪些地方被改了，逻辑是否成立，风险在哪里。IDE 变成了一个 “代码审查终端”，而不是创作工具。
第五阶段：CLI 单代理
你开始脱离 IDE，在命令行中与代理协作。代理自动执行任务，差异以滚动形式展示。你可以选择详细查看，也可以快速略过。这一阶段，人类介入点明显减少，更多是在关键节点做判断。
第六阶段：CLI 多代理并行
单线程已经无法满足需求，你同时运行 3 到 5 个代理实例。它们并行修问题、写模块、跑分析。效率飞跃，但新的挑战出现了：你必须清楚每个代理的上下文和边界，否则结果会迅速失控。
第七阶段：大规模代理协作
代理数量上升到十个以上。你几乎不再 “写代码”，而是在分配任务、合并结果、处理冲突。此时，真正的瓶颈不再是工具能力，而是人的注意力和系统理解能力。你已经站在 “人类可管理复杂度” 的边缘。
第八阶段：构建自己的编曲器
最前沿的阶段。你不再关心具体用哪个代理，而是把多个代理、工具和流程编排成稳定的自动化系统。AI 成为基础设施的一部分，你负责的是流程设计、约束定义和最终裁决。
结语
这八个阶段，并不是能力高低的评判，而是工作重心的迁移轨迹。越往后走，代码能力的重要性反而下降，工程判断、系统思维和风险意识变得更关键。
你现在所处的位置，决定了你接下来最该提升的，不一定是 “写得多快”，而是 “判断得多准”。