人工智能在软件开发领域的应用正在快速扩展，从自动补全到代码生成，AI 模型带来的辅助已经不可忽视。然而，在实际编程场景里，尤其是使用 Common Lisp 语言开发复杂交互式游戏时，AI 仍显捉襟见肘。以“Vibe 编程”系列中基于 GPT-4o 模型尝试实现扫雷游戏（Minesweeper Clone）的案例为例，我们能深刻体会到 AI 在代码生成的优势和局限。作者 Joe Marshall 用大量时间和精力细致指导 AI 生成代码，代表了当前人机协作编程的真实写照。在开发过程中，AI 明显无法理解 Lisp 的跨包符号前向引用问题，也难以完全掌控游戏机制中的状态转移和事件响应逻辑。为了保证代码健壮性，作者不得不亲自编写初始化、游戏循环和资源管理核心部分，避免复杂的事件句柄对游戏的影响，并通过精确的英文命令告诉 AI 如何实现细节，如“每个格子可处于隐藏、插旗、已插旗、撤旗、揭露中和已揭露六种状态”，其中隐藏状态到插旗状态不能简化为直接切换，必须通过状态跃变来防止因按键抖动产生异常行为。
该设计充分体现了游戏交互的细腻与准确控制需求。AI 在代码括号配对上的表现出人意料地精准，仅有个别函数出现多余括号的问题，需要人工反复修正。此外，AI 生成的状态更新函数冗余传入了鼠标悬停和按键状态的正反值，体现出它对输入逻辑的理解不够深刻。虽然 AI 能完成大部分渲染代码，处理纹理贴图、状态着色和突出显示，但是它采用传递多个纹理参数的方式缺乏扩展性，没有使用纹理资源表管理，这对更复杂的游戏项目来说是明显的隐患。游戏主循环采用 SDL2 库的事件轮询方法，但对处理花费的时间不做精确计时，导致如果出现动画需求时容易出现帧率不均匀问题。所有图像资源在游戏启动时加载到内存，虽然简单实用，但缺乏分阶段动态加载机制，难以适应更大规模游戏。
更为引人注意的是 AI 实现的胜利条件检测函数存在逻辑错误，判定胜利的条件模糊不清，既没有准确验证所有非地雷格子是否被揭露，也未能确认所有插旗的格子是否对应地雷。这个错误反映了 AI 在规则理解和条件识别上的不足，提示人类程序员不可盲目依赖自动生成代码。游戏界面中，失败时会显示透明的“GAME OVER”覆盖层，字体渲染由 SDL2-TTF 库实现，这部分代码较好地体现了现代游戏中界面设计的基本要素。整体开发过程表明，尽管 AI 没有自行完善游戏功能，但通过约束准确详细的自然语言指令，能够显著减少重复劳作，让编程更接近“精确指令驱动的协同创作”，而非传统意义上的“凭感觉编码”。作者反复提到“这不是 vibing，而是严谨编程”，强调了在当前阶段，AI 仍然是程序员思维和严密表达的附庸，不能替代人的抽象思考、设计决策和调试能力。文章中还讨论了 AI 模型选择的影响，GPT-4o 虽代表先进水平但仍不足以解决所有问题；其他模型如 sonnet 3.7、o3-mini-high 可能提供不同体验，编辑器集成程度也极大影响交互效率。
社区留言中也指出“更新不等于更好”，任何统计语言模型都缺乏真正的推理能力。对于 Lisp 这类简洁高效的语言，自动生成代码的优劣并非易事：代码量简洁是其优势，AI 自动编写的冗长模板化代码反而掩盖了这一优势。最后，文章作者总结道，程序设计是一门需要训练和纪律的工艺，语言和抽象选择才是提升效率的根本，而非简单依赖模式匹配的 AI。AI 辅助编程是有益的辅助工具，但挑战依然存在。无论技术如何进步，能够精确定义问题、拆解逻辑、设计稳健状态机、处理边界条件的程序员仍不可替代。未来的发展方向应当是人机共融，AI 加速低层次机械工作，程序员聚焦创造性思考和复杂问题解决。
通过本案例，我们可以看到 AI 编程并非灵丹妙药，而是在严谨指令体系和周密监督下的有力助手。透过扫雷这一经典小游戏，也折射出现代编程思想的深刻演变和未来可能的变革方向。
