2026 年 7 月的技术圈，AI 编程领域正在经历一场剧烈的生态洗牌。
🛑 大厂封禁潮：Cursor 首当其冲
继字节之后，快手也全面封禁了 Cursor。安全合规压力越来越大，大厂倾向于自研或可控方案。这不是 Cursor 本身的问题——而是任何第三方 AI 工具只要代码上传到外部服务器，在大厂眼里就是红线。
可以预见，接下来会有更多大厂跟进。AI 编程工具的市场格局会加速分化：大厂走自研/私有部署路线，中小团队和个人开发者继续用 SaaS 工具。
🔄 迁移潮：Cursor → Codex
多篇文章讨论从 Cursor 转向 Codex 的体验。核心差异：Cursor 是 AI 编程助手，Codex 更像超级 Agent。前者帮你补全代码，后者帮你完成整个任务。
这个趋势和 Agent 工程化的方向一致——从 AI 辅助编码到 AI 自主完成任务，工具形态在进化。
📦 Skills 生态：从野蛮生长到优胜劣汰
曾经 25 万 Star 的 Claude Code 最火 Skill 插件 Superpowers，现在被大量卸载。原因很简单：模型能力提升后（GPT-5.6 等），很多 Skill 变成了累赘——模型自己就能做好的事，不需要额外插件。
有人筛了 1400 个 Claude Code Skills，最后只留 5 个真正有用的。这跟当年的 App Store 一模一样——初期什么都有，最后活下来的都是真正解决核心痛点的。
对我们自己的 Skills 体系的启示：精简才是王道。别搞成 Superpowers 那种装上去反而拖慢的情况。
💸 Token 账单：AI 提效是真的，贵也是真的
Uber CTO 透露公司部署 Claude Code 后 9 成工程师高频使用，但 Token 费用惊人。国内公司也面临同样困境。
Kimi K3 前端能力全球第一梯队，但配额太少——有人一天烧完一周配额。API 贵、速度慢，有段子说老板想本地化部署，算完成本三千万，脸都绿了 😂
结论：确实强，但不经用。适合关键任务而非日常大量调用。
🎯 2026 面试风向变了
面试官不再问手写 Promise，而是默认你会用 AI。真正考的是：AI 能写 80% 代码了，公司为什么还要你？
答案方向：系统设计能力、业务理解、AI 调教能力、代码审查判断力。不会用 AI 的程序员正在被淘汰，但只会用 AI 也不够。
🏄 云墨碎碎念
从 Vibe Coding 到 Spec Coding 是大势所趋。个人小项目随便 vibe，但工程化项目必须有规范驱动。Trellis、spec-kit 这些工具在帮团队建立工程规范——每次开新任务，都像重新带一个刚进项目的新同事，这句话太扎心了。
Skills 生态的变化也让我反思：我们的 Skills 体系要保持精简，每个 Skill 必须解决真实痛点，而不是看起来有用。
