今天我想从两个角度，聊聊我的一些思考：一是 AI 编程的发展阶段，二是为什么我认为它最适合懂技术的产品经理。
1. AI 编程的发展阶段：从补全到“贾维斯”
网上有人把 AI 编程分成 L1-L5 阶段，但结合我的实际使用体验，我更喜欢用下面的方式来理解：
第一阶段：智能补全 就像是“自动补全的进化版”。相比传统 IDE 的提示，它会更聪明，能根据上下文推测你真正想写的代码。
第二阶段：任务级 这里 AI 已经能帮忙解决一些小任务，比如修复一个 bug，或者写个小功能。很多人第一次觉得“AI 真能写代码了”大概就是在这一阶段。
第三阶段：模块级 输入一份清晰的需求文档，它能实现一个完整模块，还能考虑现有技术栈和接口衔接。这个阶段的体验非常接近“交付能力”。
第四阶段：项目级 这个阶段更有意思。你丢给它一个需求，它能自己走一遍研发流程，最后交付一个可运行的应用。像 Cursor 的 Background 模式、Qoder 的 Quest、TRAE 的 SOLO，已经在摸这个方向了。
第五阶段：团队级 这就是未来的“贾维斯”了——多个智能体协同工作，各自扮演研发团队中的不同角色，最后完成复杂项目。目前大多数产品还只是探索，离真正落地还有距离。
有意思的是，我觉得 Claude Code 已经“超纲”了。它的 sub-agent 模式，在高手手里已经能一定程度模拟团队协作，只是还没有做成一个成熟的产品方案。
2. 为什么 AI 编程最适合懂技术的产品经理
过去我们常说，AI 会提升所有岗位的效率。但在软件行业，我发现受益最大的，可能是懂技术的产品经理。
原因很简单：现阶段的 AI 工具在具体环节上都很强，但还不能完整接管整个流程。这时候就需要一个“调度员”来把这些碎片化的 AI 能力串起来。
而产品经理恰好就是那个既懂业务全局，又有一定技术背景的人。你能看懂 AI 在不同环节的能力边界，也能把它们组合起来，让研发流程变成“半自动化”。
这点在国内更明显。国内的产品经理往往本身就身兼多职——既要懂需求，也要能和技术聊架构，甚至还要自己撸点代码。在 AI 编程的环境里，这种复合型的能力，反而能发挥更大的优势。
总结
AI 编程的发展让我看到一个趋势：工具的边界会越来越靠近“团队级”，但在完全落地之前，真正懂技术的产品经理，会是 AI 编程最大的受益者。
我个人很享受这种“调度 AI 的感觉”。它就像突然多了几个小助手，你只需要把工作拆解、安排，再用合适的工具衔接起来，就能完成原本需要一个团队才能做的事情。