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近年来，随着大语言模型（LLM）在编程领域的广泛应用，一种新兴的开发方式悄然流行：人类提出需求，AI写代码，程序员仅需“监督”甚至“甩锅”。这种方式被开发者戏称为“vibe coding”（摆烂式编码）。
一开始看起来就像魔法：你说一句，AI做十句，效率暴涨，BUG都懒得亲自修了。但这真的是通往技术圣殿的高速路吗？本文以某位开发者的亲身体验，深度剖析了“vibe coding”的本质陷阱与职业价值悖论。
一开始：AI写代码真的太香了！
作者启动了一个不算复杂但也不算简单的项目：一个带仪表盘和实时更新的Telegram机器人，前端用React，后端REST API，数据库Postgres。
他全程使用Claude等AI工具完成开发，甚至配置了多个agent在不同分支上并行作战，一天三五个新功能轻松落地，文档也由AI同步生成。
“这简直是疯了，我啥都不用写，功能蹭蹭上！”
AI变成了全天候不请假的“初级开发团队”，速度飞快，生产力爆炸。
然而，好景不长……
随着项目复杂度提升，AI开始频繁重复错误、陷入死循环。上下文切换的负担变得沉重，AI再也无法“一口气”生成完整方案。开发者不得不手动介入，精细控制每个步骤。
“我发现自己比以往任何时候都更疲惫，花了大量时间写提示词、查bug、测试，远远超过自己动手写这点代码的投入。”
更糟糕的是，上线后用户瞬间“把系统玩炸了”：数据错乱、用户错配、信息不同步……开发者焦头烂额，只能祈祷AI“别再犯错”。但AI就像个出问题的Roomba，跑偏后你只能手动清扫战场。
摆烂式开发，其实和“外包地狱”没什么两样
开发者发现，自己逐渐变成了AI的项目经理：大量PR堆积、代码质量低劣、理解困难、协作混乱。这种状态让他回想起曾经与某外包团队合作的痛苦经历——没人关心代码是否优雅，只要能跑就行。
“我成了AI项目经理，还得审查我根本看不懂的代码。”
提示词不等于技术深度
有人说：“学会写Prompt才是核心竞争力。”这话乍一听有理，但仔细一想就很滑稽。Prompt调教方式不过就是“描述目标+不断追问是否理解”，这不需要什么编程功底。
相比之下，学一门Rust语言需要时间沉淀和抽象思维能力。而真正的程序员，是能根据场景设计出未来可拓展、易于调试和维护的系统架构。
“Prompt只是接口换了而已，底层逻辑你还是得懂。”
AI并没有让程序员“10倍效率”
AI在样板代码、简单CRUD确实省时，但在真实的生产系统中，代码的编写往往只占一小部分。更多时间花在理解需求、设计架构、协调团队、修复BUG等“非代码工作”上。
“真正拉垮项目的，从来不是敲字速度，而是架构混乱、需求模糊、沟通失效。”
而AI生成的代码不可控、需大量测试保障，反而加重测试与管理负担，所谓“10x效率”往往只是幻觉。
你以为在提效，其实是在自废武功
长期依赖AI开发，会让程序员对代码的掌控力下降。逐渐不再愿意手动修代码、丧失上下文记忆力，甚至连按钮在哪个文件都记不清。
“到最后，我只知道在哪报错，却不知道为何出错。”
人脑的系统建模能力一旦退化，就很难再精确驾驭复杂代码结构。
所以，不该用AI写代码了吗？
当然不是。
作者本人就坦言，AI帮他润色文章，提升表达；AI也能胜任一些“低风险、明确目标”的辅助任务，比如写测试、补文档、生成模板等。
但那种“完全放养、让AI接管开发流程”的全自动幻想，不仅不靠谱，甚至危险。
“我用AI不是问题，问题是当你不懂装懂、把所有希望都寄托在AI上，那不是高效，而是懒惰的代名词。”
每个人都能当程序员？你太天真了
确实，AI降低了编程门槛，像Excel、no-code工具、LLM prompt都能产出产品。但“做出一个能运行的App”和“做出一个值得长期维护、稳定扩展的系统”根本不是一回事。
“不是我Gatekeeping，而是我见过太多AI代码留下的烂摊子。”
专业程序员之所以值钱，靠的不是写功能的速度，而是设计架构、保障安全、理解业务、长期运维的能力。
AI不会取代你，但懂AI的人会？
这句“口号式威胁”听起来很吓人，实则逻辑不通：
- 如果AI离全面取代人类还很远，你不必焦虑；
- 如果AI马上就能全自动开发，Prompt工程师也没有任何稀缺价值，程序员这行也就彻底没了意义。
换句话说，不存在一个“高薪的中间地带”，让你靠Prompt混个好前途。你要么成为深度技术专家，要么被工具淘汰。
LLM的未来：未必无限风光
作者还指出，LLM的发展受限于三大瓶颈：
- 数据瓶颈：高质量文本快被用光，合成数据效果差；
- 算力瓶颈：全球电力基础设施不足，供电与环保矛盾日增；
- 创新瓶颈：Transformer架构已用7年，缺乏颠覆性突破。
随着大模型每次更新的“惊艳程度”递减，我们很可能面临一个技术停滞期。
如果一切都错了，那我也没亏
“如果我判断错了，AI真的全面取代程序员了，那我这行也就没啥可留恋的了。”
作者最后的总结发人深省：与其押注于不断过时的Prompt技巧，不如脚踏实地打磨自己的核心技术能力。
写在最后：技术从不反人类，但人类可能反自己
AI不会毁灭程序员，真正让程序员消亡的，是对深度思考的逃避，是对责任与专业的卸载，是盲目追逐幻象式工具带来的短期快感。
想成为一个更高效的开发者，先别急着“把工作交给AI”，而是问问自己：
“我是否真正理解了自己在构建什么，为什么这么构建？”
别让AI替你写完代码的同时，也替你写下了技术生涯的休止符。
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