这就是大厂的AI「氛围编程」：老工程师现身说法后，大家绷不住了_ai|人工智能

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机器之心报道
编辑：Panda
氛围编程（vibe coding），这个由 Andrej Karpathy 带火的热词，已经成为了一种相当流行的编程方式。但这种编程方式的流行程度究竟如何，目前还没有什么比较可靠的统计数据。不过，近日的一篇 Reddit 热帖，却可以让我们窥见一些端倪：看起来，氛围编程可能比我们预想的更受欢迎， FAANG 等大型科技公司也不乏 vibe coder—— 虽然人们对这个工作流程算不算是氛围编程存在很大争议。

这篇帖子发布在 r/vibecoding ，发帖者 u/TreeTopologyTroubado 自称是一位拥有十多年工作经验的 AI 软件工程师，并且其有一半的时间都是在 FAANG（即 Meta、亚马逊、苹果、Netflix 和 Alphabet 五大科技巨头）工作。他职业生涯前半段是系统工程师，而不是开发者，不过他现在已有 15 年左右的编程经验了。
然后，他分享了使用 AI 开发产品代码的方法。简单来说，就是始终从可靠的设计文档和架构开始，然后在此基础上逐步构建。始终先编写测试。
更具体而言：
你仍然需要从技术设计文档开始。这是工作的主体。一开始，设计文档是一份提案文档。如果你能让足够多的利益相关者认同你的提案有价值，你就可以开始开发系统设计本身。这包括完整的架构、与其他团队的集成等等。在开始开发工作之前进行设计评审。这指的是让高级工程师彻底揉碎评估团队的设计文档。这是个很好的做法。我认为这可以减轻开发过程中的痛苦。如果通过审核，就可以开始开发工作了。最初的几周，我们会针对各个开发团队即将构建的各个子系统编写更多文档。待办事项开发和冲刺规划。开发人员需要与项目经理和技术项目经理协作，确定各个开发人员需要处理的独立任务及其执行顺序。软件开发。终于，我们可以拿起键盘，开始处理任务单了。这正是 AI 展现强大实力的地方。我们使用的方法是测试驱动开发（Test Driven Development），也就是让 AI 编程智能体先为要构建的功能编写测试。之后，我才会开始使用这个智能体来构建这个功能。代码提交审核。在将代码合并到人工代码之前，我们会有两个开发人员进行审批。 AI 在协助审核方面也展现出巨大的潜力。在预发布版本中进行测试。如果预发布版本一切正常，我们就会将其推送到生产版本。该帖在 Reddit 和 X 上都引起了广泛讨论。其中一个很大的讨论点是， FAANG 等大型科技公司竟然允许员工氛围编程！
即便谷歌曾宣称其现在大约一半的代码都是 AI 编写的，但这一说法也备受质疑，一些开发者还曾表示谷歌可能把自动代码补全的部分也算成 AI 生成的代码了，也有不少人质疑谷歌究竟在生产环境中部署了多少这些 AI 生成的代码。

不过，也有人认为，根据该帖子的描述，这个流程其实不能称之为「氛围编程」，因为其中依然有大量必须人类参与的环节 —— 这或许是该帖子最引人争议的地方。

Hyperbolic 联创CEO Yuchen Jin 也认为这样的工作流程对人类工作者来说很痛苦，不够 vibe 。

同时，这也表明，即便有 AI 加持，大型科技公司繁琐的流程还是会拖延研发速度 —— 这似乎对独立创始人来说是好事。

尽管如此，也有不少开发者从中看到了可取之处。
比如开发者 Frank Lin 认为这可以成为使用 AI 的最佳实践，即详细的技术规格，在编程之前先审查解决方案，并首先编写测试代码。

而其中，编程是最轻松和乏味的阶段，工程师的价值则是体现在「设计、头脑风暴、编写规范、测试等」方面，也就是要弄清楚需要编写什么代码。

也有人分享了自己的经验。

对此，你怎么看？或者有什么经验与我们分享吗？
参考链接：
https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1myakhd/how_we_vibe_code_at_a_faang/
https://x.com/Yuchenj_UW/status/1959661025319608603
【这就是大厂的AI「氛围编程」：老工程师现身说法后，大家绷不住了】https://x.com/rohanpaul_ai/status/1959414096589422619

这就是大厂的AI「氛围编程」：老工程师现身说法后，大家绷不住了

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