2025 年的 AI Coding 生态，正在为 2026 年的程序员定义一个新角色。答案可能藏在一堆冒烟的 Markdown 文件里。 这半年，Spec 驱动开发火到爆炸。仓库里迅速堆起一层层面向 Agent 的"Markdown 脚手架"，它被捧为 AI Coding 的最前沿解法：用一份契约，逼 Agent 真的干活。 但问题来了：这套契约，真能接住软件工程几十年的复杂度吗？还是说，程序员的终极价值，将从"写 代码"转向"定义规则"——用 AI 听得懂的自然语言，驯服这场技术革命？ 1 补全的天花板，与 Agent 的必然上位 AI Coding 的演进，已经清晰地分为了两个时代。 第一波由 Copilot 与 Cursor 开创：这是一种以人为主导的编程方式，AI 的角色是预测"下一个字 符"或"下一个编辑位置"，在局部范围内提高速度和流畅度。 这种范式的边界其实非常清楚。补全必须足够丝滑，才能不打断心流，这意味着端到端时延被严格压在 几百毫秒量级，可用模型规模和上下文长度都受到天然约束：模型参数不能太大，上下文长度也远不可 能用全。 与此同时，补全的能力却在不断被拉长——从行内预测走向跨行、跨函数、 ...