我对vibe coding的看法和观点
2023：初识与落差
AI 及相关工具的出现，实实在在地改变了我的开发流程和体验。2023 年初，我第一次接触 ChatGPT，并很快把它用进了项目开发。但期待有多高，落差就有多大：AI 并没有我预期的那样智能：它写的代码，绝大部分达不到我对质量的要求（这句吐槽，现在依然成立）。
所以很长一段时间里，我把它定位为辅助工具，而不是写代码的主力。
2023-2024：辅助工具时代
从 2023 年 4 月到 2024 年 12 月，我基本维持一种模式：代码编写、测试等核心工作自己做；AI 生成的部分代码，我几乎都要手动重构一遍，才能达到自己的质量规范。
这个阶段 AI 对我最大的价值是查资料：吐槽归吐槽，它有时真能找到我自己找不到的资料。那两年我用 Kimi 比较多。现在回头看，那时 Agent 工具还没火起来（可能只有概念），网上也还没有如今这一堆”自制 XXX””我做了一个 XXX”的软件开发视频。
2025：R1 的震撼与”半古法编程”
转折点在 2025 年 1 月 20 日：DeepSeek 发布了 deepseek-r1。第一次体验确实震撼，但只是暂时的。深入使用之后发现，以前的痛点并没有被解决，我依然保持着”半古法编程”的模式。
不过这一年开始，视频网站上的”自制 XXX””我做了一个 XXX”明显变多了：大概是 Agent 及相关工具的雏形在这一年出现并快速发展。
2026 上半年：”许愿机”时刻
2026 年上半年，deepseek v4 预览版发布。这时我看到不少人开始用 Claude Code 编程，于是也试了试。第一次使用时的感受，真的如同瘫坐在椅子上、仿佛看到原子弹爆炸：这个梗来自 Sam Altman 首次体验 GPT-5 时的说法。
AI Agent 变成了许愿机：任何事情，只要对着对话框输入、回车。结果不一定完美，但方便省事是实打实的。
抵制期：vibe coding 的软件，说实话有点差了
但也正是从这时候开始，我抵制起了一些 vibe coding。原因很直接：当时 vibe coding 出来的软件，设计丑陋、bug 很多；同时它还让更多非相关专业的人涌入这个行业，吐槽：大部分是未成年小屁孩。
而且我看过不少 AI 生成的代码，完全就是为了实现而实现：功能跑通就算完事，设计模式、编码规范、工程质量，没有一项达标的。这种代码能用是能用，但离”好用”还差得远：没有测试、没有错误处理，改一处崩一片，维护起来就是灾难。
我也实际用过几个带 vibe coding 色彩的软件，体验说不上好：功能列表看着齐全，真用起来却处处是坑：就像一件衣服，远看像模像样，穿到身上才知道线头到处都是。
也是从这时候起，我在网上看到一些视频，有人理直气壮地问：“我没学过代码，就不配做开发吗？” 这种逆天言论，我只觉得好笑。至于那些没学过代码就往这行里挤的外行人，”这也算程序员？”的鄙视，就是为他们准备的：没摸过方向盘的人，质问凭什么不让他开车上路，答案不就在问题里吗？
说实话，我不认为一个没有接受过专业知识的人能做出什么优秀软件，现在也是。毕竟姜还是老的辣，打铁还需自身硬。
转变：模型进步快得超出预期
但到了 opus 4.8、fable 5、deepseek v4 flash 正式版上线的时候，我的看法又变了。今年上半年 AI 发展速度真的很快：只要加上合适的提示词和 skill，AI 已经能像模像样地做到和人工差不多的水平：入门水平，但大多数事都能完成了。
现在：从执行到决策
我的角色从”执行者”变成了”决策者”：大部分耗时的工作丢给 AI，我来指挥方向、和 AI 探讨技术选型。
不过即便如此，我依然保留代码 review 和手工编程的习惯：质量这关不能丢。AI只是能做但并不能达到我的要求(如API设计的是否user-friendly、有没有遵守设计模式规范、代码是否符合规范、静态检查是否通过无警告等)，所以很多时候还是要我自己去编写代码才能达到我较高的要求。
需要说明的是，我并不是在否定 AI 参与编码。恰恰相反，随着科技进步、时代发展，AI 参与编码是必须的：时间是程序员最宝贵的资源，把时间花在重复劳动上，是对它最大的浪费。批判归批判，拥抱归拥抱：批判的是业余者的态度，拥抱的是它给认真的人省下的时间。
批判：业余在挑战专业
AI Agent 确实让”人人可以编程创作”变成了现实，但这句话要听清后半句：是”创作”，不是”专业”。创作的门槛降到了零，专业的门槛一分没降。
于是我们看到了这个时代特有的荒诞：不少人拿自己的业余去挑战别人的专业。用 AI 拼出几个半成品软件，就去质疑深耕多年的从业者”不过如此”；看了几个”自制 XXX”视频，就觉得专业团队的工作可以被轻易替代。工具赋予的是”能动手”，不是”懂行”：会敲回车和会做产品之间，隔着无数个别人踩过的坑。
我抵制 vibe coding，抵制的不只是那些 bug 一堆的软件，更是这种用业余轻蔑专业的态度。别人学了几年的专业知识，不是靠 AI 轻而易举就能替代的：AI 能替代的只有知识，替代不了经验：知识可以灌输，经验只能靠时间积累。AI 应该是让专业的人更专业，而不是让业余的人误以为自己已经专业。
结尾
回头看这三年：从 2023 年觉得 AI 不过如此，到 2026 年把大部分工作交给它，变化的不是某一家模型，而是整个工具链的成熟：模型在进步，Agent 在成熟，提示词和 skill 的玩法在沉淀。
而且我认为，AI 时代对很多行业的冲击都很大，不只是程序员。现在行业正面临一场重构与快速转型：旧的岗位在被重新定义，新的分工在快速形成。身处其中的人，与其焦虑”会不会被替代”，不如想清楚重构之后自己站在哪一侧。
但我更愿意这样理解 AI 的替代逻辑：它替代的是低端编码，不是计算机科学。算法、系统设计、架构能力，这些东西 AI 替代不了，反而因为 AI 更值钱了。当写代码变得廉价，”会写代码”就不值钱了；而”懂计算机科学”会越来越值钱。
工具越强，掌舵的人越不能松手。AI 负责干活，我负责把质量关：姜还是老的辣，打铁还需自身硬，这句话三年前成立，现在依然成立。
说到底，科技的发展就是为了服务于人类。工具再强，也只是工具：它的意义不止于让人的价值更好地发挥，还大大提升了生产力效率、降低了人们的负担。守住人的判断、责任和时间，这才是这个时代真正重要的事。
本文由 deepseek v4 flash 进行润色