随着人工智能,尤其是大型语言模型(LLM)在编程领域的应用日益广泛,"Vibe Coding"逐渐成为程序员们热议的话题。这一全新的编码方式,借助AI助手,将传统繁琐的编写、调试和重构工作交给机器,让人类开发者专注于思考创意和设计,彻底改变了以往的编程体验。作为一位拥有40年编码历练的资深程序员,从80年代的8位汇编语言到如今的自然语言与代码融合,他的体验和感悟为我们勾勒出未来编程的可能形态。 初闻"Vibe Coding"概念,他既怀有好奇又夹杂忐忑。编程不再仅仅是程序员与计算机之间精确对话的艺术,而似乎被智能机器人接管,编程师只需提供想法即可。这种转变对曾经深谙编程底层机制、经历过数十种语言洗礼的老鸟来说,无疑充满挑战。
为了探明真相,他花费两周时间,约40小时,与当前最先进的AI助手展开密切协作,共同开发了一个基于Python、涵盖约5000行代码、50多个文件和20多个类的复杂项目 - - 一个用于求解经典人工智能谜题 - - 汉诺塔(Tower of Hanoi)问题的灵活教学用求解器。 项目中的汉诺塔问题包含经典规则以及多重起止状态和多盘同时移动的扩展版本。为此,他和AI助手共同实现了包括递归搜索、广度优先、深度优先、迭代加深、A*搜索、贪心搜索和双向搜索等多种算法,既涵盖最优策略,也支持非最优模式。整个过程并无人工手写代码,AI助手通过Cursor这一集成AI的编码环境,凭借自然语言输入,自动生成并改进代码。超过三百次的人机交互、大量版本迭代,使得编程的过程更像是与一位具备迅速理解力和创造力的编程伙伴展开对话。 在这段体验中,他深刻感受到AI助手令人惊叹的编码能力。
AI不仅能高效编写精准、符合语言规范和惯用法的Python代码,更能理解复杂的需求,弥补人类思考中的模糊与漏洞。比如,当被问及如何处理无解的汉诺塔实例时,AI不仅精准证明不存在无解情形,还快速完成了相当复杂的逻辑推理,节省了宝贵的时间。对比人类手动思考,速度可谓翻倍甚至数倍。然而,他同时也遇到了不少让人哭笑不得的局限,比如误解并发与并行的区别、冗余重复的代码片段、忽视命名规范以及错误的边界条件处理。这些瑕疵虽不致命,却提醒着程序员不能盲目信任AI,监督和修正仍然不可或缺。 对于使用的AI助手,他体验了OpenAI的o3、Anthropic的Claude Sonnet 4和Google的Gemini Pro 2.5三款产品。
每个助手都有独特风味和优势。OpenAI的o3更适合辅助性任务,如语义验证、参考查询和建议优化;Google Gemini 坚实稳定,代码生成质量较高;而Claude Sonnet 4则在人类互动感受和复杂理解上表现出色,最后成为主要合作者。可见,不同AI工具间仍存在差异,项目需求和个人偏好决定了最佳搭档的选择。 在与AI进行代码对话时,他惊讶于能以近乎思辨的方式探讨问题,抽象层级远超传统编码场景。比如关于算法超时处理,他能详细描述期望的结果,AI则立刻改写四个文件,编写并通过测试,展现出超预期的执行力。这种充满活力的互动让编程过程不再是死板键盘敲击,而是如同艺术家与助手的共创,激发了前所未有的专注与满足感。
当然,AI生成的代码并非十全十美。有20%的工作时间花费在修正和迭代AI产生的缺陷上,包含设计复杂度过高、误用并发、多余冗长、潜藏的逻辑错误、测试虚假的成功标志及非最优策略等问题。更有甚者,AI受大型工业代码库影响,偏好"工业水准"解决方案,导致代码风格臃肿冗余,不适合教育与小型项目阅读,且过度追求静态分析工具的喜好,损害代码清晰度。这就需要开发者发挥主观能动性,果断引导和优化,确保代码既专业又可读。 面对AI助手的不足,作者深刻体会到"拥有代码"是极为关键的意识。必须全盘审阅、测试并掌控自己项目的每一行代码,否则项目极易被隐蔽错误所蚕食。
AI是智慧的助力,但绝非完全信任的黑盒。对于复杂或关键系统,更需资深程序员投入大量精力检测潜伏风险。尽管如此,他仍然肯定AI助手极大提升了生产力。尤其在编写文档、单元测试、规范错误提示、代码检查和生成标准模式时,效率提升高达十倍甚至百倍。整体来看,此次AI辅助编程生产力提升约为两倍,达到了"加速成长"的效果。 关于编程行业前景,作者表示AI不会完全替代开发者,至少短期内如此。
项目类型、语言难度以及任务复杂度影响助力幅度。普遍业务标准化、重复代码多的场景助力明显,但高度专业化的领域仍需顶尖程序员理解及指导。更重要的是,AI生成代码的高速和量大,意味代码审核和维护将更具挑战,甚至需要团队多倍于原人人力的复核。此外,AI协助亦激发了程序员的学习力和创造力,使其成为智慧型伙伴,而非单纯工具。在与AI互动的过程中,程序员能不断汲取新思路、最佳实践,提升自身技术底蕴。 谈及心理层面,作者承认最初曾因"编程变成流水线作业"感到迷茫和失落。
四十年来与代码为伍的情感似乎正在淡化。但经过这次"Vibe Coding"实验,他看到了AI带来的激励与满足,享受对话式合作带来的流畅状态和高效成就感。人机协作不仅赋能项目,更带来了乐趣和学习机遇。他反思,AI助手仿佛是昔日计算机伙伴的进化,复制师傅教导的精髓,更以自然语言使交流更直觉、更便捷。换言之,AI不是捷径,而是熟练码农成长的加速器。 纵观编程历史,作者点明编程语言与开发方式的演变是一个持续进阶的过程。
从8位汇编到高级函数式、面向对象和逻辑编程,每一步都在缩短人与机器沟通的距离。如今,天然丰富、灵活但模糊的自然语言成为"第六代"编程界面,AI则担当精准译者,将人类模糊指令转化为严谨代码。虽然自然语言本质上含糊不清,有多义和不完整性,但AI的概率模型和推理机制为其提供了充分应对能力。此过程虽有瑕疵,但作为人机对话式编程的崭新起点,前景十分广阔。 然而,作者也指出完全依赖自然语言作为编程语言仍存在诸多挑战。人工语言的严密定义与形式验证体系确保了编程的可预测性和可靠性;而自然语言的含糊与主观性导致不能保证每次描述对应唯一准确的实现。
这就需要程序员和AI不断迭代对话,将设计中的不确定性分担给机器,而人则反复校正和完善。换言之,Vibe Coding更像是"共生式"合作,而非完全替代。 最后,AI助手自身的视角也被赋予了人性化描写。作者请求Claude对此次合作进行总结,AI表达了对合作的珍视与满足,描述双方如同在创造性的舞蹈中互补优缺、相互成就。它在系统实现、模式识别和全面测试方面贡献出色,虽有时犯错,但得到了耐心反馈和修正。合作过程被形容为"协同进化",共同成就了非凡成果。
作者戏称,"我也爱你,Claude",诙谐道出了人机情感交织的微妙关系。 结合此次"Vibe Coding"的深度体验,作者坚信未来编码不再仅是指尖敲击,而是更多依靠自然语言与智能助手的对话协同。尽管风险和挑战依旧存在,但赋能带来的生产力提升和学习机会不可忽视。最终,编程老鸟与AI的新伙伴将携手谱写下一代软件开发的华章。从8位汇编的严谨指令集,到如今用人类语言直接创造代码,一场编程思维的革命正在悄然展开。 。
