一个996程序员的“摸鱼实验”

凌晨2点，北京某大厂的程序员小林盯着屏幕，机械地敲着键盘。连续三周的加班让他筋疲力尽，直到同事甩给他一串Manus的邀请码：“试试这个，据说能自动写代码！”

他半信半疑地输入需求：“优化项目里的祖传Bug。”20分钟后，Manus生成了一份代码分析报告，甚至附上了测试用例。小林盯着屏幕喃喃：“这货比我周报写得还工整……”但当他尝试让Manus重构一段图形渲染代码时，AI却卡在“正在调用OpenGL库”的进度条上，最终弹出一行冰冷的提示：“建议人工介入检查。”

这一夜，小林的心情像过山车——从狂喜到失落，再到沉思。

观点一：技术整合的“乐高大师”，但积木是别人的

程序员群体对Manus的评价呈现两极分化。

有人对manus大加赞赏:

北美某大厂工程师测试Manus编写“死循环检测代码”时，发现其能精准指出“该问题无通用解”，转而通过资源监控实现侧面解决，代码逻辑堪比资深程序员。在GAIA基准测试中，Manus以85.6%的Level 3任务成功率碾压同类产品，甚至有开发者戏称：“它把GitHub上的AutoGPT从玩具变成了工具。”

也有人对manus嗤之以鼻:

老程序员们一针见血：“Manus不过是API的‘胶水侠’。”其底层依赖GPT-4、Claude等现成模型，核心能力来自多Agent协同和工具链封装，如同“用别人的积木搭城堡”。更致命的是封闭环境限制——无法调用本地硬件或安装新软件，被吐槽为“浏览器插件的高配版”。

观点二：交互革命 vs 虚假掌控感

Manus的“任务清单狂魔”式交互引发热议：

程序员快乐瞬间：

当AI实时播报“正在爬取数据→生成图表→编译代码”，开发者终于不用对着黑盒AI“瞎念咒语”。这种流程透明化设计，让调试效率提升50%。

扎心真相：

但用户干预空间极其有限。“它像极了外包团队——活干得漂亮，但别想中途改需求。”有开发者抱怨，Manus自动生成的PPT配色丑到窒息，却无法实时调整。

观点三：行业狂欢下的“智商税”争议

垂直整合的胜利：

创业公司Monica将多模型调用、任务拆解、UI创新融合，被赞为“工程能力的教科书”。其创始人肖弘的连续创业史（从微信工具到AI Agent），更被看作中国技术人的突围样本。

泡沫预警：

二手平台5万元的天价邀请码、自媒体清一色“炸裂”测评，让业内人士警惕：“这像极了2023年的元宇宙炒作。”资深开发者游也直言：“Manus最擅长的标准化任务，本就是人类不想干的脏活，谈何颠覆？”

程序员 VS AI，谁能笑到最后？

在技术论坛Reddit上，一条高赞评论道破天机：“我们怕的不是被AI取代，而是它既不能帮我们背锅，也不会吐槽PM的奇葩需求。”

或许正如开发者小林所说：“Manus像极了刚入职的实习生——能跑腿查资料，但别指望它搞定祖传屎山代码。与其焦虑失业，不如教会它写周报，省下时间研究量子计算。”

Manus的火爆，揭开了AI Agent时代的冰山一角。它或许不是技术革命的终点，却为程序员指明了一条进化路径：从“代码劳工”转型为“AI驯兽师”。毕竟，能驯服机器的人，永远不会被机器淘汰。