在当今科技飞速发展的时代，大语言模型（LLMs）和生成式人工智能（GenAI）技术如雨后春笋般涌现，逐渐渗透到各行各业的工作和生活中。作为一名长期关注和使用这些技术的开发者，对于它们给编程世界带来的影响，我有着自己的观察和思考。尽管大语言模型为我们的生活和工作提供了丰富的辅助，但我始终保持着一条清晰的界限——尤其是在“Vibe-Coding”的使用上。 如今，无论是在社交媒体上，还是在各种行业会议中，大语言模型的身影无处不在。它们能够快速处理和总结海量信息，帮助理解复杂概念，激发新的思路，还能在排查代码缺陷时提供支持。就像拥有了一个超级版的Stack Overflow，再加上一个耐心细致、尽管偶尔会犯错但总在身边的同事。
我曾多次将一个代码库交给大语言模型，让它帮助我解析架构设计，甚至进行代码的双重检查。从这个角度看，LLMs确实为开发者提供了极大的帮助和便利，这种辅助体验极大地提高了我的工作效率。然而，事情的复杂性在于，当涉及到实际的生产环境代码编写时，我拒绝让大语言模型“vibe-code”，即根据直觉风格生成代码，而没有经过严格验证和理解。 所谓的“vibe-coding”就是让AI根据感觉作出代码输出，这类代码表面看起来合理却往往存在复杂冗余、细节错误或逻辑混乱的隐患。这样的代码不仅完成不了正确的功能，有时还会导致难以排查的bug，反而可能浪费更多的时间和精力。它像是在用大量无用信息掩盖问题，给人一种“token计费”式的生产感受：多产出才显得有价值，但质量未必过关。
社区中的开发者对于这种现象有着共鸣，许多幽默的梗反映出大家的无奈和心照不宣。例如，“告诉我你按token计费，而不直接说你按token计费”这样的话语揭示了输出内容堆砌的现象。还有“你说的对！”这一句AI语言风的智能应答，实际上意味着“我并不真正理解你说的，但我还是给你来了200行代码”。“Rick Rubin耳机”梗形象地描绘了开发者只是安静聆听，而AI在背后费力工作的状态。类似地，“Vibe-coding就像Vibe-cooking，有时候能做出美味，有时却让人食物中毒”，以及“沙漠困境”——轻松生成但调试成噩梦——这些梗不仅诙谐，也精准表露了其背后的挑战。 这些调侃并非仅仅是玩笑，它们真实反映了许多开发者在尝试依赖AI辅助编程过程中的痛点。
Vibe-coding虽给人快速产出的错觉，但往往带来效率的折损。浪费时间在修复AI生成的错误代码上，明显抵消了本应节省的成本和精力。此外，盲目依赖这种自动生成的代码也削弱了开发者对项目的理解和掌控，长远看来并不利于个人成长和团队协作。 基于自身经验，我明确了与AI辅助编程的界限。首先，我更多地将大语言模型视为学习和研究的助手，而非自动化的编码工具。它们帮助我快速消化文档信息、了解新技术、梳理思路，甚至为我提供代码审查的“第二双眼”。
这些贡献对于日常的技术提升非常重要，也让我能保持独立思考和对代码的深刻理解。 我不会让AI单独完成生产环境的代码。任何AI生成的代码我都必须投入大量时间进行审查、调试和优化。尤其是在涉及核心业务逻辑和安全关键模块时，完全依赖AI是不负责任的。保留对代码的完全掌控权，能够避免产生隐患和技术债务。此外，AI生成的代码往往过度复杂，缺乏简洁表达的能力，这违背了软件工程的原则。
在原型设计和尝试阶段，我可以适当地利用“vibe-coding”快速搭建原型，帮我探索方向，刺激创意。但这绝对不等于允许AI直接生成可直接交付生产的代码。把AI看作辅助工具，让它发挥辅助思考和分析的作用，而非取代人类的创造力和判断力，这才是合理的使用策略。 关于当下关于AI替代程序员的各种夸张言论，我持谨慎乐观态度。大语言模型的真正价值在于增强人类能力，而非全面取代。它们帮助我们看到细节上的盲点，解释复杂难解的知识，带来新颖的视角，但并不能也不应该完全“接管”代码项目。
正是人类的创造力、直觉和判断力奠定了软件开发的基础，这些是当前AI难以替代的核心优势。 总结来看，大语言模型为开发者带来了前所未有的辅助力量。它们犹如身边的智能同事，帮助我们提升效率、拓展视野、加速学习。然而，与之相伴的是一片“vibe-coding”带来的暗流涌动：过度依赖、盲目生成的代码可能给项目带来不可预知的风险。作为开发者，需要对这些工具保持理智和谨慎，明确界限，善用AI助力而非放任自动化操控。 我选择用它们促进学习和反思，用它们作为沟通和调试的桥梁，享受被启发的“aha”时刻，但绝不放弃对代码核心的理解和把控。
至于那些花里胡哨的“vibe-coding”代码，留给快速试错的实验和娱乐，生产环境的代码，还是要靠自己亲手打磨。 未来，随着技术进步和AI能力的提升，这些界限或许会随着时间自然调整。但不变的是，我们作为技术从业者的使命：既拥抱新技术，同时保持清醒的头脑和责任感。这样，才能真正实现人机协同，开创更加美好的开发未来。
