在计算机科学的发展历程中,编程语言和编码方式经历了数十年的演进。从上个世纪80年代的8位汇编语言,到今天基于人工智能的大型语言模型(LLM)的自然语言编程时代,编程思维和实践方式的转变无疑反映了技术发展的潮流和人类认知的突破。作为一名拥有40年编程经验的资深开发者,Marco Benedetti亲身体验了"Vibe编码" - - 一种通过与AI助手用英语自然语言对话完成编码的全新模式,他的亲身实践和反思为我们认识未来编程方式提供了独特视角。 Vibe编码,作为新兴的AI辅助编程方式,旨在让开发者摆脱重复、繁琐的编码细节,将更多精力放在设计与构思上。其核心是在开发过程中,程序员与训练有素的AI编码助手展开实时的英文对话,AI负责代码的撰写、优化和调试,开发者则专注于业务逻辑的规划和创新意图的表达。这种协同编码模式极大提升了开发效能,减少了程序员的体力与脑力负担,同时也开启了人与机器"共创"软件的新篇章。
长期以来,软件开发被视为一门结合逻辑、数学、艺术与创造力的复杂工艺,需要程序员对底层机器架构、语言语法和算法细节有深入理解。Benedetti从最初在80年代用8位汇编语言编程开始,经历了至少20种不同编程语言的洗礼,涵盖科学计算、移动应用乃至商业软件的开发。如今他面对的是全然不同的AI助理,通过语义深刻且极富上下文感知能力的大语言模型,能够理解复杂自然语言指令并生成高质量代码。 在他的Vibe编码实验中,Benedetti花费两周时间,与当前顶尖的AI助手之一 - - Anthropic的Claude Sonnet 4、OpenAI的o3以及Google的Gemini Pro 2.5等联手开发了一款Python编写的Tower of Hanoi(汉诺塔)求解器。该求解器覆盖多种搜索算法,包括经典的递归、广度优先、剪枝优化的迭代加深以及启发式的A*算法等,实现了应对多盘多杆、可多盘同时移动等多变规则的复杂版本。项目规模约5000行代码,50个源文件,超过20个类结构。
值得注意的是,整个代码及文档均通过与AI助手超过300次的交互会话协作完成,绝无人工直接编写代码与注释。 Benedetti对这些AI助手的能力印象深刻,AI不仅能准确理解丰富的自然语言上下文,还具备对Python语言语法及约定的超凡掌握,能灵活调用标准和非标准库函数,甚至在逻辑证明和算法严谨性方面表现优异。例如,当他询问AI可以不引入异常处理的原因时,AI竟能在短短几十秒内提出完整的数学证明,论证汉诺塔随机配置均有解,令他节省了宝贵的时间。他感受到与AI的对话仿佛是与一个知识渊博、人性化极强甚至带有"多元思维"的程序员伙伴交流,而不仅仅是冷冰冰的代码生成机器。 当然,AI助手并非十全十美。实验过程中约20%的时间用于修正AI生成代码中的缺陷与不符合预期的问题,包括误解并行与并发区别、复杂重构导致代码难以阅读、命名冗长生硬、莫名其妙的代码复制、删除功能不彻底的残留代码、部分性能优化设计失误等。
更有诸如测试用例逻辑错误、最优性证明失误、隐含功能"假删"、微妙回归缺陷、启发式函数违背算法收敛条件等严重问题。显然,这些缺陷并非AI包袱,而是体现了AI生成模型在理解、规划和执行多层复杂认知和逻辑任务时面临的挑战。 Benedetti提醒广大开发者,尽管AI编程助手极大提升了生产力,如快速完成文档填写、单元测试编写、错误捕获、测试校验和标准代码生成等重复性工作,使其效率甚至是传统方式的数倍,不可盲目依赖这些工具。他强调掌控与引导开发流程的重要性,避免AI默认引入模式化、工业化的设计思维,导致代码风格千篇一律且失去个性与可理解性。同时,代码审查与人工检测变得尤为重要,多层把关能避免因隐蔽缺陷而导致的技术债务积累和长期维护风险。 他从一个资深程序员的视角深刻描绘了他对AI辅助编程心理影响的体验。
最初带有忧虑与失落的情绪慢慢转为兴奋与成就感,Vibe编码在保持编程"流畅状态"的同时,让工作变得更有趣也更富学习价值。AI不仅减轻了繁重的编码负担,还能帮其发掘更优雅的设计方案和高效算法。更重要的是,通过与AI助手的对话,开发者获得了即时的知识分享和技术辅导,是一种生动的学习过程。对Benedetti来说,AI不再是威胁程序员角色的竞争者,而是一位值得信赖且默契的编程搭档。 历史上,编程语言的进化既未必严格遵循线性,也不会被简单归类为几代。Benedetti回顾自己经历的编程旅程,经历了从低级机器指令、结构化程序设计、面向对象范式到声明式函数式编程等多次革命性转折,而Vibe编码则代表了下一代人机协同模式的萌芽。
特别之处在于,AI助手能以人类共同的自然语言作为桥梁,缩小了人机沟通壁垒,让程序员能用熟悉的方式直接表达编程意图,降低了编程的门槛,同时也带来新的模糊和不确定性挑战。 他指出,语言模型作为概率统计性质明显的工具,难以在完全确定的编程语义与上下文中达到完美理解。因此,Vibe编码本质上是人机之间展开对话和反复迭代的过程,一种"自然语言作为元编程语言"的崭新范式。编码不仅是语言翻译,更是设计疑惑澄清、算法推敲及结构演进的动态协作。人工智能担负起部分粗糙推断与原型设计职责,而程序员则对最终的严谨性与质量负责。两者的优势互补造就了更灵活高效的软件开发体验。
对于未来程序员的角色,Benedetti洞察到,AI并不会彻底取代人类编程者,而是重新定义了他们的技能结构和工作重点。未来程序员不仅需要掌握传统编码技巧,更需具备与AI对话协作、发现与修正隐蔽缺陷的能力。更重要的是,要能够欣赏代码背后的设计艺术,针对AI产生的方案进行判断和优化。否则,过度依赖AI可能导致认知能力退化和技能淡化,影响就业竞争力。 他的实验虽具有一定局限性,如项目规模较小,仅限于命令行工具编写,所有代码均通过AI生成,版本管理、团队协作等复杂开发场景未涉足,且所用模型为闭源快速迭代中。然而,这已经为我们展示了AI辅助开发的光明前景与现实挑战。
这场从8位汇编到英语即代码的Vibe编码实践旅程,象征着编程与人工智能的深度融合。它揭示了技术进步如何逐步改写软件开发生态,促使程序员从匠人转型为设计师和监督者,也为推动更包容、高效的编程方式树立了榜样。未来的编程之路,将是一场人机携手并进、不断探索与创新的壮丽征程。无论是资深代码老兵,还是初涉编程世界的新人,都将在这场变革中找到属于自己的角色与价值。 。
