这是一篇关于人工智能代码能力的文章，主要观点如下：

• 同事程序员案例：作者将与同事的合作经历比作与“程序员”（实际指 GitHub Copilot 等工具）的合作，同事不懂系统、不读工单、随意更改全局状态，导致系统崩溃，而老板却只看重其打字速度，这反映出工具虽能提高速度但可能带来问题。
• 工具的两面性（Props）：Copilot 有其优点，如能快速提供语法帮助、列出盲点、构建基础代码等，但也存在缺点，如不懂边缘情况、缺乏 nuance 、需要监督等。
• 程序员自身：作者强调程序员应亲自编写代码，而不是依赖 AI 生成的 boilerplate，否则会导致代码质量下降、工程师停止探索和改进。真正的程序员应尊重机器，深入理解代码。
• 计算机作为机器：人类能够理解机器的运作原理，而 AI 则毫无头绪，它不懂缓存、无法进行性能分析，只会提供虚假的建议。如果要构建快速、优秀的系统，应抛弃 AI 并学习。
• 结论：AI 容易获取，导致黑客灵魂的缓慢消亡，吸引了本不想从事编程工作的人，去除了进入编程领域的门槛，使行业充斥着只注重输出而不注重理解的人，将当前的糟糕编程状态视为巅峰，若此情况持续，真正的程序员将被淹没。

关键信息和重要细节：

• 作者通过与同事的合作经历，展示了工具使用不当带来的问题，如同事不懂系统却随意修改代码导致系统崩溃。
• Copilot 在提供语法帮助和列出盲点方面有一定作用，但在理解和处理复杂问题上存在不足。
• 强调程序员应亲自编写代码，尊重机器，深入理解代码，否则会导致代码质量下降和工程师停止进步。
• 对比人类与 AI 对机器的理解，指出 AI 不懂机器运作原理，只会提供虚假建议。
• 对 AI 导致编程行业现状的担忧，认为会使真正的程序员被淹没，行业充斥着平庸之人。