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爆火的「氛围编程」 ， 如今让无数程序员沦为了「AI保姆」 。
入行15年 ， Carla Rover用了Vibe Coding之后 ， 不得不重启项目 ， 爆哭半小时 。
或许听起来太离谱 ， 但这是真真实实发生的故事 。
Vibe Coding一词 ， 最先由Karpathy提出 ， 一夜席卷了AI圈 。
不论是Cursor、Copilot ， 还是Codex、Replit等AI工具 ， 全部成为了开发者们AI编码的得力助手 。
但实际体验 ， 只有用过的人才深有体会 。
Rover的经历 ， 成为了当今很多资深程序员 ， 用AI编程的典型写照——
自己成为了「AI保姆」 ， 需要不停地重写、核对AI输出的代码
前段时间 ， Fastly一份报告显示 ， 近800名开发者中 ， 至少95%的人要额外时间去修复AI生成的代码 。
而核查的重点 ， 大半都压在了高级开发人员身上 。
更有趣的是 ， 「氛围编程」的兴起 ， 又催生了一种全新职业：「氛围编程清理专家」（Vibe Code Cleanup Specialist） 。
有网友调侃 ， 氛围编程清理专家 ， 最少每年能拿到10万美金 。
「氛围编程」到崩溃
15年程序员痛哭
Carla Rover是资深Web开发者 ， 从10年入行 ， 已经在软件行业从业15年 。
如今 ， 她正与儿子一起创办一家初创公司 ， 为各类市场构建定制化的ML模型 。
就像AI工具吹得天花乱坠那样 ， Rover为了赶创业进度 ， 干脆搞起了「氛围编程」 。
我当时就想着快点出成绩 ， 走了个捷径 ， 自动审查完的文件连看都没看 。
结果 ， Rover手动检查时 ， bug多到离谱 ， 随后用第三方工具检查 ， 发现了更多的问题 。
到头来 ， 他们只能把整个项目推倒重来 ， 为此Rover直接崩溃 ， 痛哭了半个小时 。
在采访中 ， Rover回忆称 ， 「我当时真把Copilot当员工用了 ， 啥都丢给AI处理 。 从这次经历中 ， 我真学到了教训」 。
Rover将「氛围编程」比作一张鸡尾酒餐巾 ， 让开发者随心所欲勾勒想法 。
但她同时吐槽道 ， 处理那些AI生成 ， 还指望能直接上线的代码 ， 简直比「带娃还累」 。
因为 ， 这些AI模型 ， 总会用各种你意想不到的方式 ， 把工作搞得一团糟 。
Linux之父曾调侃 ， VIBE代表着「效率很低 ， 但娱乐性拉满」
在实操中 ， 一些高级开发员发现 ， AI生成代码的bug满天飞——
有时AI会瞎编根本不存在的包名 ， 有时会莫名其妙地删除关键信息 ， 甚至还偷偷埋下了安全漏洞 。
要不是仔细检查 ， 用AI写出来的代码 ， 最终做出产品可能要比人写的还要多一堆毛病 。
对此 ， Rover又打了一个特别形象的比方——用AI编程 ， 就像让一个聪明但只有6岁的小孩帮你端咖啡 ， 给全家人每人倒一杯 。
他能不能做到？也许能 。
但他会不会搞砸？100%会 ， 而且最要命的事 ， 搞砸之后八成不会告诉你 。
不过 ， Rover认为 ， 倒不是孩子不聪明 ， 只是这种活儿真不能完全甩手交给他 。
一件事说15遍 ， 比小孩还难带
另一位开发者Feridoon Malekzadeh ， 也觉得用氛围编程 ， 就像在带小孩 。
他在这一行干了20多年 ， 曾在产品开发、软件、设计岗位任职 。
目前 ， Malekzadeh也创办了一家自己的初创公司 ， 常常用Lovable这种「氛围编程」的平台 。
出于兴趣 ， 他还用AI搞了一个小应用 ， 专门为60-70多岁一代的人生成「Z世代」互联网黑话 。
Malekzadeh很喜欢能独自完成项目 ， 不仅省钱又省时 ， 但他也发现 ， 「氛围编程」和雇佣实习生、初级程序员完全不是一回事 。
「这更像是雇了你家那个又犟又横的青春期孩子来帮忙」 。
他吐槽道 ， 「一件事你得反复说十五遍 ， 结果你要求的它只做了一部分 ， 顺手做了一堆没要求的 ， 还搞砸了别的东西」 。
有网友还汇总了一些「翻车指令」 ， 再现「氛围编程」中 ， 程序员被AI逼到抓狂的名场面 。
Malekzadeh大致估算了下 ， 在「氛围编程」中自己的时间分配——
50%写需求 ， 10-20%「氛围编程」 ， 剩下30-40%全在「氛围修复」（vibe fixing） 。
也就是 ， 大部分时间都在改AI代码搞出来的bug ， 以及一堆用不上的「脚本」 。
实际上 ， 「氛围编程」并不具备「系统性思维」高级能力 ， 即洞察一个复杂问题如何影响全局的过程 。
在Malekzadeh看来 ， AI 生成的代码倾向于解决更表层的问题 。
他举例解释 ， 假设做一个通用功能 ， 优秀的工程师只会写一次 ， 在所有需要的地方随时调用 。
而「氛围编程」 ， 如果五个地方都需要 ， 它会生成五种不同的写法 。 用户不仅会懵 ， 连AI自己都会乱套 。
另一边 ， Rover也发现 ， 只要真实数据和AI内置指令一冲突 ， AI就直接「死机」 。
「它可能提供误导性建议 ， 遗漏关键要素 ， 甚至在你正在形成的思路上横插一脚」 。
她还发现 ， AI从不认错 ， 反而会硬掰、甚至编造结果 。
有一次 ， Rover直接质疑AI给出的结果 ， AI居然开始滔滔不绝 ， 假装自己是基于自己上传的数据得出的 。
直到Rover拆穿 ， AI才承认自己根本没用到 。
代码天坑 ， 自己填
更麻烦的是 ， AI编码安全问题 ， 也足以让人头大 。
Fastly开发总监Austin Spires ， 同样编程了20多年 。
基于个人经验和客户反馈 ， 他发现「氛围编程」倾向于图快、不求稳 ， 结果动不动就搞出一些新手才会犯的低级错误 。
通常的情况是 ， 工程师需要审查代码 ， 纠正AI犯的错误 ， 并告诉它「你这儿搞砸了」 。
AI会立即秒回 ， 「you’re absolutely right」 ， 态度好得让人没脾气 。
IT管理公司NinjaOne首席技术官Mike Arrowsmith ， 在软件和安全这行摸爬滚打了二十年 。
他表示 ， 「氛围编程」正搞出一打波新的IT盲点和安全坑位 ， 尤其是初创公司 ， 特别容易踩进去 。
「氛围编程」经常会跳过严格的审查 ， 但这些流程 ， 本来就是传统写代码的根基 ， 没它们 ， 漏洞根本藏不住 。
痛 ， 并快乐着
几乎所有人都认为 ， AI生成代码和「氛围编程」在很多场景下有用 。
但他们也一致认为 ， 在依靠它来构建商业项目之前 ， 人工审查必不可少 。
尽管被吐槽的厉害 ， 但「氛围编程」确实已经 ， 彻底改变了许多开发者的编码工作流 。
Rover称 ， 「氛围编程」帮她做出了更好的用户界面；Malekzadeh直言 ， 虽然改代码花时间 ， 但有了AI帮手 ， 最终干掉的活还是比以前多 。
Fastly调查还发现 ， 高级开发人员将AI生成代码 ， 投入生产环境的可能性是初级开发人员的2倍 。
这是因为 ， 他们认为这项技术 ， 的确帮助自己加快了工作速度 。
年轻工程师Elvis Kimara正亲身经历这些 ， 硕士毕业后 ， 正做一个AI交易平台 。
和许多程序员一样 ， 他觉得「氛围编程」反而让工作变得更难了 ， 而且特别没有成就感 。
AI轻而易举就搞定了 ， 自己动手解决问题所带来的多巴胺已经荡然无存了 。
在上一份工作中 ， 他表示 ， 公司有些资深开发者也不愿意带新人了——有些人还没搞懂「氛围编程」 ， 有些人干脆把带人这事也甩给了AI 。
即便如此 ， Kimara坚定地表示 ， 就算自己成为了高级工程师 ， 也会继续「氛围编程」 ， 这对自己是真正的加速器 。
AI编程的未来 ， 不止于写代码 ， 更要引导AI ， 在出问题时承担责任 ， 并且扮演着AI顾问的角色 。
看起来 ， 花更多时间 ， 在「氛围编程」的「杂草堆」里埋头修bug ， 已经成为了开发者用这项创新不得不交的「税」 。
参考资料：
【15年大佬深夜痛哭！氛围编程巨坑曝光，95%程序员沦为AI保姆】https://techcrunch.com/2025/09/14/vibe-coding-has-turned-senior-devs-into-ai-babysitters-but-they-say-its-worth-it/
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