数学难题被秒杀、Agent集群能搞出国家级的黑客攻击

以前觉得通用人工智能（AGI）还是个远期目标，但现在看各层技术栈的进化速度，完全没有减速的迹象。很多领域的前沿模型表现出的智力已经顶破天花板了。这种时候最焦虑的其实不是技术本身，而是它带来的颠覆。丢工作可能只是最轻微的影响，真正的冲击在于整个社会运行逻辑的重构。

作为开发者，我现在的应对策略就是尽可能地把自己的工作流“Agent化”，而不是单纯地把AI当成一个聊天机器人。如果一个任务能被自动化，我绝对不会手动去跑第二次。我现在主要在折腾怎么构建一个能自我迭代的开发闭环，比如用 Claude Code 配合自定义的脚本，让它在写完代码后自动运行测试，报错了自己修，修好了再提交。

具体到实操，我给自己搞了一套简单的自动化验证链路，大致逻辑是这样的：

一、编写一个触发脚本，将当前 Git 的 Diff 传给 LLM 审计
二、让模型生成针对性测试用例并写入 tests/ 目录
三、执行 pytest 或 npm test，将 stderr 直接回传给模型
四、模型根据报错信息循环修正，直到所有 Case 通过

# 一个极其简陋的自动化循环 Demo
while ! npm test; do
  git diff | claude-code "Fix the failing tests based on this diff"
  git commit -am "AI auto-fix"
done

这种工作流虽然现在还很初级，但它让我意识到，未来的竞争不是比谁写代码快，而是比谁能更高效地驱动一群 AI Agent。与其担心被替代，不如赶紧把一个能自我驱动的 AI 团队给搭起来。