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      Vibe Coding 是一場生產力騙局嗎?

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      2026年的智能體時代已經過去了四個月,Vibe Coding(氛圍編程)這個詞也在口口相傳。

      有人說,編程變成了一項零門檻的工作,曾經被認為最不可替代的程序員也要失業了。

      也有人說,Vibe Coding就是個玩具,每次寫出來的都是爛攤子(shit mountain),壓根取代不了人類。

      這些茶余飯后的吐槽,被GitHub上的一次PR拉上了臺面,搖身一變成為了一個值得整個AI領域深思的議題:

      Vibe Coding到底是不是一場生產力的騙局?

      時間回到今年1月,知名的JavaScript運行時環境Node.js的核心貢獻者Matteo Collina在GitHub上提交了一個PR,用于給Node.js引入內置的虛擬文件系統node:vfs。

      這種底層架構級別的重量級更新,本來應該理所當然地成為社區期待已久的里程碑。

      然而,真正引起關注的,卻是他在PR描述中坦承的一句話:

      “我使用了大量的Claude Code token來創建這個PR,并且已經親自審核過所有改動?!?/p>

      令人細思極恐的是,這次PR足足有19000行代碼,其中大部分全部由AI生成。

      在程序員的圈子中,這就像是往平靜的湖面扔下了一顆核彈。

      無論是GitHub還是Hacker News,國內外論壇瞬間激起辯論,支持者、中立者、懷疑者、否定者各成一派,眾說紛紜。

      兩個月后,重量級的回應登場了。

      Node.js技術指導委員會(TSC)前成員Fedor Indutny發起了一份請愿書,并迅速火爆全網。


      《You Don’t Know JS》的作者Kyle Simpson、Zig創始人Andrew Kelley等一眾軟件工程師大佬接連實名簽字,目標只有一個:

      要求投票禁止使用大語言模型生成的代碼直接重寫核心模塊。

      事情發展到這個地步,已經遠遠不止于一場關于AI代碼質量的爭論,它還揭露了一個更深層的職業危機:

      Vibe Coding正在全方位挑戰傳統軟件工程的底層邏輯。

      01

      Vibe Coding的三階段困境

      說起Vibe Coding,第一次見到這個詞可能覺得有些奇怪,但親手使用過就知道這個命名方式其實極為準確。

      開發者無需再沉溺于每一行代碼語法的精雕細琢,只要描述意圖,調整“氛圍”,就可以驅動AI代理來實現自己的目標。

      與其稱之為一項AI時代新誕生的技術,不如說它是AI編程發展到一定階段時的必然產物。

      3年前,在那個OpenAI封禁東亞區IP導致人們只能使用中轉的“盜版”ChatGPT-3.5時,為了完成讀研期間的課程作業,我試圖讓AI幫我實現一些最基礎的金融數據調用和分析。

      那時的AI還很笨拙,數據源的API或是找不到,或是胡編亂造,python語法也是各個版本混用,寫出來的代碼別說“能用”,連順利運行都需要若干次調試。

      盡管功能實現極不靠譜,但那時的AI編程卻有幾個令人十分驚喜的閃光點:

      第一,它編寫代碼的思路大體是正確的,這意味著在用戶只提供最終目標的情況下,它能選取正確的技術路徑;

      第二,它的語法、格式和結構是標準的,沒有各種新手常犯的原則性錯誤或是錯誤拼寫、縮進;

      第三,它對于python中各種常用庫的調用十分熟練,用戶需要懂一點python,但完全不用對著接口文檔一行行查找。

      其實,這就是Vibe Coding的雛形,這些如今看起來不值一提的功能,已經足以讓過去的程序員們欣喜若狂。

      但現在,對于Vibe Coding的看法卻開始兩極分化。

      視頻網站上到處都是用Vibe Coding教人賺錢的教程,可實際使用后的反差感讓程序員們吃盡了苦頭:


      這就是程序員們在各種Coding Agent中最常見的反饋。

      在實際的工程落地中,Vibe Coding正面臨著一個殘酷的“三階段衰退曲線”:

      前期(發展期):AI展現出驚人的爆發力,能迅速生成邏輯閉環的小型功能或樣板代碼,也就是三年前的“高光時刻”;

      中期(拉扯期):隨著系統復雜度增加,模塊之間的耦合越發微妙。此時,人類需要介入,排查AI生成代碼中的細微邏輯錯誤,成本逐漸與人工編碼持平。

      后期(崩潰期):隨著長上下文累積,AI的指令遵循能力出現斷崖式下跌,頻繁出現“錯的地方沒改對,對的地方改錯了”的現象。

      這也解釋了為什么Vibe Coding發展至今,人們的心理落差反而越來越大。

      現有的Vibe Coding最擅長的是“實現功能”,而軟件工程追求的是“推出成品”。

      前者所需的無非邏輯跑通,但后者要求健壯性、可維護性、安全性、架構一致性缺一不可。

      Vibe Coding幾乎清除了從0到0.5的門檻,但在0.5到1的路上讓無數開發者陷入了“生成→混亂→重來”的死循環。

      02

      當Review變成一種懲罰

      Vibe Coding的這種特點,利好了那些完全不懂編程的用戶和輕度程序員,但卻引起了開源社區的極大不滿。

      開源社區之所以能夠良性運轉,核心機制在于一種隱形的社交契約:

      我嘔心瀝血寫出來的優雅代碼,你出于對專業精神的敬畏進行深度的審查。

      這種彼此認真、嚴謹對待代碼的態度,推動了技術的公開和進步。

      但是,如果說Vibe Coding是一種無視契約的捷徑,那Collina的1.9萬行PR就等同于讓這一紙契約直接作廢。

      畢竟,用戶自娛自樂Vibe Coding出來的代碼對其他人沒什么影響,可這1.9萬行代碼是實實在在要被嵌入到Node.js的底層機制中,并被數以百萬計的人們實際應用的。

      它在各種各樣的應用場景中都不能出錯,同時還要兼顧效率,因此必須要經過重重審核才能使用。

      一位Hacker News用戶的評論一針見血:

      按每行代碼需要審查2分鐘計算,看完這1.9萬行需要90個工作日。你動動嘴皮子5分鐘生成的代碼,要讓社區管理員付出3個月的時間來審閱?這不是效率問題,而是對他人的極度不尊重。

      Vibe Coding讓代碼的產出成本無限趨近于token的價格,但審查成本卻依然保持線性增長,于是開源社區的審查流程就變成了一種純粹的“體罰”。

      有人會問,為什么不能讓AI審查以降低成本呢?

      答案是強化學習機制的存在,使得AI在面對Vibe Coding生成的代碼時無法學習到任何有用的知識。

      而人類審查員面對鋪天蓋地而來的AI代碼模板,同樣無法積累任何技能,只能在重復的勞作中耗盡熱情。

      03

      法律的灰色地帶與官方的妥協

      盡管事到如今Vibe Coding生成的代碼已經被大部分程序員和業內人士定義為“爛攤子(shit mountain)”,但必須承認,它的本質仍然是一份代碼作品。

      而AI生成代碼和AI生圖、AI配音、AI生視頻一樣,都不可避免地要面對版權問題。

      在美國,司法機構傾向于認為純AI生成的作品不受版權保護。

      這就意味著,如果一個核心項目包含大量AI生成的代碼,它可能無法通過現有的MITApache等開源協議進行授權。

      為了規避法律風險,Indutny的請愿書中也明確寫道:AI的訓練數據來源存疑,我們不能讓Node.js這種支撐了數百萬臺服務器的基礎設施,建立在偷來的代碼和法律的沙堆之上。

      在開源社區中,Vibe Coding的代碼版權問題還只是爭議;但在閉源的商業競爭中,這就是赤裸裸的利益侵占。

      面對洶涌的反對浪潮,Node.js的母基金會OpenJS展開了密集的內部辯論。

      在Issue Is AI-assisted development allowed? #1509中,雙方可謂是針鋒相對。

      ljharb主張“一刀切”,禁止一切“看起來像AI生成”的代碼;而Collina則反擊:“在這個時代禁用Copilot或Cursor,無異于摧毀項目的貢獻率。”

      但結果,大家都已經心知肚明。

      畢竟,2026年如雨后春筍般誕生的各種Coding Plan和桌面代理背后的商業利益已經給出了答案。

      最后,OpenJS基金會也宣布,允許AI輔助開發。


      理由很務實,禁止AI在現實中已經根本無法執行,因為沒人能證明一段代碼到底是不是人寫的。

      基金會表示,未來將成立AI工作組,指定IP政策,并為維護者提供處理AI濫用的指南。

      04

      程序員的傲慢與無私

      在這場爭論中,有關程序員的兩種極端觀點也交織在一起。

      有人說,程序員是傲慢的。

      他們守著多年前手敲代碼的習慣,看不起AI生成的爛攤子,拒絕Vibe Coding給不懂編程的人帶來生產力的提升。

      這種傲慢源于對匠人精神的執著,每一行代碼都應該是思考的結晶,精準而優雅。

      也有人說,程序員是無私的。

      如果少了這種近乎偏執的演進,就不會誕生GitHub這種自愿貢獻的開源技術社區。

      他們深知自己提交的每一行代碼都會成為別人的負擔或基石,所以讓代碼整潔、抽象合理、易于維護都是義務所在,不給別人添麻煩才是開源精神的底色。

      Vibe Coding帶來的矛盾正在于此:它鼓勵開發者快速交付、延后思考,但項目的嚴謹性要求必須抵制這種未經審視的“平庸”。

      Anthropic此前發布的一篇AI相關就業調查報告顯示,大部分程序員其實并沒有受到AI沖擊而失業的影響。

      如今看來,未來每家企業內程序員的分工都將被劇烈重塑:

      有人會作為AI使用者,使用自然語言指揮AI完成一次性、低風險、可丟棄的任務,比如內部工具和原型設計;

      有人會作為代碼審閱者和集成者,他們具備“能看懂并糾正AI錯誤”的核心競爭力,不一定寫代碼最快,但“兜底”能力一定最強;

      有人會作為系統架構師,定義規范,構建那些AI無法預測、需要人類工程判斷力的核心架構。

      Vibe Coding就像一面鏡子,照出了AI在當前復雜工程中的疲軟,和程序員在生產力爆炸面前的迷茫。

      它帶來的趨勢不可阻擋,軟件工程最終也會演化成一場關于“意圖”的概率游戲。

      人類唯一不可替代的資產,可能只剩下“對確定性的敬畏”。

      至少,在那1.9萬行代碼背后,想要支撐起這個數字世界,目前還不能只靠token。

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