這是一篇再國外討論非常火的帖子，我覺得不錯所以把它翻譯成了中文。

大語言模型和ai只能提的發展衍生出了一個東西叫"vibe coding"（氛圍編程）——用自然語言描述需求，讓AI生成代碼，看起來不用寫代碼就能做出產品。

但這玩意兒本質上是個陷阱。它培養的不是開發者，而是一羣只會生成代碼、卻看不懂也改不了代碼的"中間商"。

對新手來説，這不是什麼職業捷徑。這是條斷頭路，而且很多人正往裏衝。

氛圍編程到底是什麼

簡單説就是往AI裏灌提示詞，一直生成到程序"能跑"為止。不寫代碼，不調試，只管不停重新生成。

有個獨立開發者把這叫"coding without coding"（不編程的編程）。

問題在於它讓人跳過了最關鍵的成長階段。問題拆解、debug能力、系統設計這些基本功全都被提示詞工程替代了。

結果就是產生一種虛假的能力感——能輸出代碼，但完全駕馭不了。等代碼出問題（肯定會出），你手裏啥工具都沒有，也不知道問題出在哪兒。這根本不叫編程，這叫把自己的理解能力外包出去。

效率提升是個徹頭徹尾的謊言

METR最近做了個研究，讓AI協助經驗豐富的開發者完成246個真實編碼任務。開發者主觀感覺自己快了20%，覺得效率大漲。

實際結果呢？生產力下降了19%。

主觀感受和客觀現實之間差了整整39個百分點，為什麼？因為AI生成的代碼就是個雷區，只有39%能直接用。你以為省下的時間，全都十倍奉還在審查代碼、修bug、理清AI犯的各種低級錯誤上了。

真實案例：一次徹底的崩盤

氛圍編程失敗的時候不會温柔地報個錯，而是整個系統性崩潰。

有個獨立開發者用AI搞了個完整的SaaS產品，在X（Twitter）上火了一陣子，被吹成"無代碼運動"的典範。

幾周之後就塌房了。

用户開始繞過付費訂閲。數據庫記錄開始損壞。某個安全研究員發現他的API密鑰直接暴露在客户端。

代碼對他來説就是黑盒。因為他看不懂，所以改不了，修不好。面對一個自己生成卻完全不理解的系統，他唯一的選擇就是把整個產品關了。

這不是偶然事件，是必然結果。安全專家確認AI生成的代碼到處都是經典漏洞：SQL注入、訪問控制形同虛設，該有的問題一個不少。

教訓很殘酷：沒有基礎，AI不是加速器，是風險放大器。

許願精靈的陷阱

氛圍編程的核心問題在這兒：

AI像個精靈，它只按字面意思執行指令，從不管你真正想要什麼。它會給你任何你要的東西，但代價是隱形且致命的。

在不懂安全的情況下讓它"做個登錄系統"，它會很高興地給你造一扇漂亮的門，只是沒裝鎖而已。等被入侵了你才發現自己根本不知道怎麼補救。你不是建築師，只是個拿着壞掉魔法燈的普通人。

這就引出了AI的核心悖論：

AI在最不需要它的人手裏才最強大。

AI是技能的乘數而非替代品。基礎不牢的話，你建立的不是職業生涯，是隨時會倒的紙牌屋——模型一更新或API一改就塌。

這不是什麼職業道路，這是讓自己成為最容易被淘汰那個人的最快方式。

新手正在被批量去技能化

初級開發者是AI炒作週期裏第一批受害者。氛圍編程沒在教他們當工程師，而是在培訓"代碼組裝工"。

這些人會提示詞，但看不懂代碼邏輯，更別提修復問題了。他們錯過了那些痛苦但必要的磨練過程：漫長的debug、架構討論、一點點建立起來的系統性認知。

現在市場上訓練營出來的新手已經氾濫了，氛圍編程只會讓競爭力更差。

AI不會取代真正的開發者，它只會淘汰那些本來就不算開發者的人——那些能提示出方案、卻在週二凌晨2點系統崩潰時束手無策的人。

技術債的定時炸彈

氛圍編程就像借高利貸搞開發。

它給你功能上線的即時滿足感，但在代碼庫裏埋了一堆沒法維護、沒有文檔的垃圾代碼。賬總會要還的，半年後就會以通宵改bug和項目延期的形式找上門。

AI生成的代碼通常是這樣：

臃腫。三行能搞定的事情寫了十行。混亂。沒註釋，結構不清晰。脆弱。簡單場景能跑，碰到邊界情況就崩。不安全。到處是人類一眼就能看出來的安全漏洞。

真正的痛苦在後面。代碼肯定會壞，到時候得有人修。那個人可能就是你。

你得在一團亂麻裏翻找，git提交信息就寫着"AI fix"，試着理解機器當時在想什麼。debug花的時間能是AI寫代碼時間的十倍。

你以為在做產品，實際上在給自己挖坑。

誰在販賣這個夢

説實話，給你兜售"氛圍編程"夢想的都是些什麼人？

需要流量的網紅 、賣課程的培訓機構、靠你急着找工作焦慮賺錢的騙子。

他們展示十分鐘做出來的華麗demo，但從不讓你看下面那堆沒法維護的爛代碼。賣給你的是精剪過的高光時刻，不是真實情況。

新手開發者是他們的精準目標。你買單是因為急着往前走，但買到的不是技能——你在用廉價的短期成就感換職業生涯。

他們不會告訴你的殘酷真相是：

最會用AI的人恰恰是最不需要它的那批人。他們是用AI加速而非猜答案的專家。

正確的使用方式

道路很明確：AI是工具不是替身。用它加速工作而不是代替思考。你才是專家，AI只是助手。

用它增強能力而不是取代能力，這裏有幾個原則：

✅ 永遠驗證，從不盲信

把AI生成的每行代碼都當成實習生提交的PR，你還不太信任那種。你是最終審核者，對上線代碼負責的是你不是AI。

✅ 定期脱離AI編程

每週至少一次從零開始解決真實問題。不能讓核心能力退化。如果只能靠AI寫代碼，那就不算真的會寫代碼。

✅ 能解釋才算真懂

如果寫不出清楚的註釋來説明AI代碼為什麼work，就説明你理解得不夠深。這是檢驗真實理解程度的試金石。

✅ 把AI當學習材料而非答案

AI生成了聰明的解決方案時別直接複製，深挖"為什麼"——用了什麼設計模式？調用了哪個庫函數？這樣才能把臨時捷徑變成永久技能。

✅ 基礎永遠是第一位的

AI是個變化的目標，你對debug、系統設計、安全原則的深度理解才是職業基石。工具會變，原則不會。

目標不是成為提示詞大師，而是成為AI撞牆時能獨立構建、調試、拿下問題的那個開發者。

這就是偽開發者和不可替代的人之間的區別。

最後總結

現在路分兩條。

一條是氛圍編程的輕鬆路：看似捷徑實則通向依賴和脆弱根基的職業生涯。另一條更難：打磨真本事，掌握基本功，學會把AI當成力量倍增器而不是枴杖。

行業很快會充斥依賴AI的編碼者，稀缺且不可替代的會是AI失靈時還能獨立思考、定位問題、解決問題的那批人。

職業生涯別建在捷徑上。建在紮實的技能上，你就會成為AI替代不了的那種開發者。

https://avoid.overfit.cn/post/2a46955681c246d3a1a3ef19db7ae8f6

作者：Paolo Perrone