撰写于2026年8月22日，Twitter 上有一个 meme，说 "编程现在已经解决了"。我不确定它解决到什么程度，但有一件事是相当明确的：熟悉一种语言的行为不再重要，一些对人类来说重要的摩擦对代理来说并不重要。因此，LLM（大语言模型）使得语言选择变得不再像以前那样重要。如果你不喜欢这个选择，你似乎可以用另一种语言重写它，你甚至可以让它选择一种你完全不熟悉的语言。反过来，这意味着人们可以且确实更多地根据语言的营销来做出选择。作为一名长期使用 Rust 的程序员，我发现看到现在有人发布 Rust 代码，这些人以前可能不会选择它，真是令人着迷。我将这一现象至少归因于两个最近的氛围变化：人们对于快速软件的讨论增多，以及对于 LLM 在不回归行为的情况下优化代码的卓越能力的讨论增多。像 Mitchell Hashimoto、Charlie Marsh、Jarred Sumner、Daniel Lemire 和许多其他人，一直沉迷于快速和高效的软件，他们也对代理编写代码持开放态度。也许因此，或者无关的人们现在也加入进来。这是因为在自主研究等事情上，你甚至不一定需要知道所有的技巧：你只需要派一个代理过去——尽管知识能够大大帮助！如果你四处看看，有许多项目希望既快速又小巧，它们越来越多地选择“困难的语言”。而不仅仅是 Rust 受益。即使是 Zig——尽管其创造者和部分核心社区对整个 AI 事情持比较负面的态度——也是如此。例如，Cloudflare 的新 Artifacts 服务使用了一个纯 Zig 的 Git 协议引擎，编译成大约 100 KB 的 WebAssembly 模块，而 Vercel 发布的 fx 是一个被宣传为小巧和快速的 Zig 编码代理。据我所知，所有这些项目在很大程度上都是由 LLM 辅助的。但并不仅仅是人们选择不太常见的语言，而是他们越来越多地与“更困难”的技术合作。突然间，我看到人们在 DWARF 文件、eBPF、自定义网络驱动程序、自定义加密和非常老旧的计算硬件上做了一些非常令人印象深刻的事情。许多这些东西在以前对很多开发者来说都是禁区。在某些情况下（例如：加密），你甚至会因为这些事情受到故意的门槛保护而被推开。所以，也许这个世界将会有更多的“糟糕代码”，但也可能会有更多的开发者希望事物变得快速而小巧。此条目标记为 AI、编程和思考。