近年来，人工智能技术特别是基于大语言模型（LLM）的辅助编程工具如Claude、GitHub Copilot等崛起，极大地影响了软件开发的方式。一些企业高层领导如CEO和CTO开始推崇“vibe coding”，即通过引导工程师使用AI生成代码，甚至鼓励删除现有测试文件，依赖AI重新生成代码和测试。这种趋势在技术人员特别是有一定经验的工程师中激起了广泛的争议和担忧。很多工程师担忧这种趋势会导致技术能力的停滞甚至倒退，更担忧3年后自己需要管理“AI生成的意大利面代码”（spaghetti code）。这引发了一个核心问题：在被迫采用AI主导编码流程的环境中，技术人员是否应当考虑离职？ 首先，我们需要认识“vibe coding”背后的逻辑和现实。企业希望快速提升开发效率，降低人力成本，AI编程似乎提供了一条捷径。
AI能够在短时间内生成大量代码和测试用例，节省了传统编码中冗长的手工过程。然而，这种依赖往往忽略了代码质量、架构合理性和长期维护的挑战。AI生成的代码因为缺乏上下文理解，极易出现安全漏洞、不符合最佳实践，甚至产生逻辑错误。更糟的是，若完全依赖“无脑替换”测试文件，排除人工调试，测试的意义将大打折扣，问题只会被掩盖而非解决。 对于一个有5年经验、注重个人技术成长的资深工程师而言，这种模式无疑是令人心烦的。原本通过解决复杂问题、进行深度调试而提升的能力，将被“复制粘贴”AI脚本削弱。
技术負债会积累，未来需要重构的成本和风险增加，工程师也将不得不花大量时间“扫雷”、修复AI生成的除错难题，而非创新性工作。这样环境下，留守的工程师很难保持技术新鲜感和竞争力，个人成长的路径变得模糊。 从职业规划角度看，除非工程师能主动调适心态，掌握如何有效使用AI工具以提升自我价值，否则可能面临技能落后的风险。经验丰富的行业人士建议，面对企业推动的AI浪潮，最佳策略是在当前岗位吸收先进技术的优点，深入了解AI工具的利弊，积累相关经验。同时保持警觉和独立思考，不盲目崇拜，不完全依赖，是职业成熟的重要表现。 此外，保持外部求职渠道畅通，搜索那些仍然注重工程质量，合理利用AI而非盲目依赖的企业，是明智而慎重的选择。
毕竟市场上依旧存在对严谨开发实践的需求。跳槽一定要建立在明确的职业目标和合适的岗位匹配上，而非情绪化逃离。财务安全和职业生态的稳定性也必须考虑。 技术社区中也有不少观点认为，这一轮的AI辅助编程浪潮有其必然性和革命性，就如往昔的面向对象编程、云计算、移动互联网等技术革新般，将不可逆转地重塑软件开发生态。年轻一代程序员和管理者天生与AI工具共事，未来主流编程方式将包含AI助力成分。逃避这一趋势，技术人员可能逐渐被边缘化。
因此，技术人员要做的是掌握AI编程的“武艺”，既不会全盘接受也不会盲目抵制。通过使用AI加速原型设计、辅助文档、整理代码，减轻重复劳动，提高效率。同时保留人工思考判断，保持代码质量和结构健全。做好AI生成代码的充分审核和测试，以防技术债务膨胀。该过程虽痛苦，却也是成长的契机。 综合来看，是否因企业推行“vibe coding”而离职，关键在于个人职业价值观和发展愿景。
如果你感到当前环境极大抑制了技术成长，且领导层缺乏倾听和调适的空间，开始寻找更合适的平台是合理的选择。但在找到更优机会之前，建议先掌握AI工具技能，将“被迫”转为“主动”，把握行业脉搏，避免陷入失业和技能断层的风险。 未来几年，AI辅助编程无疑会成为软件开发的标配环节。但对于工程师来说，最重要的仍是深刻理解算法原理、软件设计与架构、测试策略及团队协作等核心技能。AI工具是双刃剑，使用得当是“增益”，滥用则是“毒药”。当前的“vibe coding”风潮更像是行业在摸索适合AI与人类协同的最佳实践阶段，技术人员应持续关注变化，保持适度批判性，培养适应力，准备迎接数字化时代的新挑战。
在选择职场时，建议侧重于公司文化、技术治理和领导力的成熟度，理解领导层对于AI技术的态度是否理性务实。“盲目热爱”AI的CEO、CTO往往是风险信号。寻找明确强调工程质量与技术持续投资的企业，才不至于被沉重的技术债务和管理混乱拖累。 最后，软技能同样不可忽视。与领导层沟通，建设性表达对于AI代码质量和开发效率的担忧，推动制定合理的工作流程及AI使用规范，是对自身职业和团队负责的表现。职场本身是技术与人文交织的生态，技术人需要耐心和智慧在变革浪潮中驾驭方向盘，而不是被推着走。
唯有如此，个人价值、技术团队和企业整体才能平衡发展。 总之，面对日益普及的AI辅助编程和“vibe coding”风潮，软件工程师应充分认识其利弊，脚踏实地积累经验，理性审视所在企业的技术文化，结合个人发展目标，慎重决策去留。由此，方能在波涛汹涌的技术大海中掌舵前行，不被浪潮吞没，赢得属于自己的职业航向。
