理查德·索彻和布莱恩·麦肯发布了35个2026年预测，指出LLM革命已结束，资本回归基础研究。传统编码将在12月消失，AI将负责编写代码，人类则负责管理。MCP、RAG和AI代理分别解决不同问题，MCP标准化工具使用，RAG提升答案质量，AI代理执行任务。

理查德·索彻和布莱恩·麦肯发布了35个关于2026年的预测，指出大型语言模型革命已达顶峰，资金将回流基础研究；“奖励工程”将成为新职业；传统编码将在12月消失，AI将负责编写代码，人类则负责管理。

大型语言模型（LLMs）改变了我的编码体验，我从vim转向Cursor，减少了输入，提高了代码理解和调试效率。虽然AI能快速生成代码和模板，但有时会引入不必要的更改。我对传统编码方式仍有怀念。

文章讨论了“氛围编码”的误解，指出现代软件开发工具虽然提高了编码的抽象性，但仍需明确目标。开发者需评估输出质量，且这种评估具有主观性。最终，文章认为这不是新范式，而是对传统编码方式的延续。

选择低代码/无代码解决方案时，需要考虑其与业务目标的契合。低代码平台允许开发者以较少编码创建应用，而无代码平台适合非技术人员。尽管这些解决方案能快速开发，但在复杂功能和定制化方面不及传统编码。每种方法都有优缺点，需根据组织需求做出明智选择。