聊聊这半年的 Vibe Coding：当我不写一行代码之后

今年 6 月的时候，我突然意识到一件事：2026 年过了一半，我居然一行代码都没写过。

2025 年的时候其实还不是这样。那时候虽然重度依赖 AI，但大体上还是人脑和 AI 五五开：核心的框架、关键的逻辑我自己写，AI 帮我补全或者生成一部分，我再去手动改。但到了 2026 年，我基本上连一行代码的改动都没自己做过了。很多时候甚至只是替换一个变量名，我都懒得动手，直接一句指令让 AI 去改。

整个人彻底变懒了，什么都靠 AI 来做。

作为一个做 NLP 出身的人，这几年看着各种工具的演进，从最初的辅助到现在的纯 Vibe Coding，心态其实挺复杂的。有爽的地方，有觉得拉胯的地方，当然也有很真实的焦虑。趁着周末有空，把这几年的经历和想法随手记一记。

工具是怎么一步步变过来的 #

回顾一下过去这几年，我的编码工具和习惯变化其实非常明显：

• 2023 年中：ChatGPT 刚火的时候，我主要是用网页版。那时候的感觉它就像个「大号的 Google」，遇到什么报错或者不懂的库，问一嘴，当成高级搜索工具来用。
• 2024 - 2025 年：在 AI 的帮助下，我开始做一些以前不熟悉的事情，比如写 C++、写前端，甚至去摸了一点点 Rust。到了 2025 年底，模型越来越强，网页版 ChatGPT 偶尔显得有点吃力，我就转到 Google AI Studio 里用 Gemini。当时的感觉是 Gemini 在处理长上下文和复杂任务时确实比网页 ChatGPT 强不少。后来公司开放了 Windsurf，我也体验了一段时间，但因为那时候还没有成熟的 Agent 模式，底层给的模型可能也没拉满，整体体感依然停留在「智能代码补全」上。
• 2026 年初：真正的转折点是试用了一个月的 Claude Code。它完全没有 IDE 界面，就是一个纯命令行的终端对话框。但用了之后发现，仅仅靠这个对话框，就已经能搞定我日常的大部分工作了。

也是从那时候开始，我的主力编辑器慢慢从 VS Code 换成了 Zed。

原因很搞笑：以前用 VS Code 是因为需要它庞大丰富的插件生态、各种语言服务和复杂的配置；但现在大部分事情都被终端里的 Agent 搞定了，那些插件根本用不上。我现在只需要一个启动极快、占用极低、能顺便看看文件的轻量编辑器就行了。

去年 AI 和人脑的投入大概还是 50/50，但今年开始，基本变成了 80/20 甚至更低。直到这个时候，我才觉得这算是真正的「Vibe Coding」了。

作为一个 NLP 人的技术感受 #

我自己本身是做 NLP 出身的，所以从最初的 Transformer，到 BERT、T5、GPT-3，再到 ChatGPT 以及后面的各类 Agent，中间的各类技术（LoRA、CoT、Function Call 等）算是一路跟过来的。

坦白说，在最开始的时候，我是极其怀疑「Next-Token Prediction（预测下一个词）」这种形式能搞出什么真正智能的。单靠文字接龙，怎么可能理解逻辑？

但现实确实教育了我。现在回过头来看，主要有两点感触：

第一，「大力出奇迹」是真的。看似一个简单的自回归任务，只要加上极其庞大的高质量数据，再加上不可思议的算力，确实能把智能给推出来。

第二，全世界最聪明的一帮人都在跟进这项工作，在极致的工程细节上做出了巨大成果。如果客观去看，现在最顶尖的模型和最初 2017 年的 Transformer 相比，底层架构并没有本质上的颠覆。但比如 Position Embedding（位置编码）的优化、训练策略和数据配比的打磨、底层显存处理、多卡分布式并行……这些东西严格来说可能都算不上学术意义上的突破性 Research，基本上都是 Engineering（系统工程）层面的极致优化。

但也就是这帮全世界最厉害的工程师，硬生生把一个文字接龙的模型，一步步堆到了现在这种弱智能、能实际干活的状态。不得不承认，确实很厉害。

跨领域的低门槛：它不是名师，但绝对是个合格的陪练 #

说回 Vibe Coding 和 LLM 本身，它对人的帮助确实非常大，尤其是能让人以极快的速度切入一个新领域。

如果把 AI 当作老师，它可能算不上一个真正的好老师（因为不会因材施教，也不会带着你深挖原理），但它至少是一个极其合格的老师。

以前我们学新东西，只能看静态的教材和文档。静态内容最大的问题是不可交互，遇到了卡点没人问。比如一个完全没有技术背景的文科生想学 Python，可能光是一个环境配置或者 pip 报错，就能卡住折腾大半天，最后直接劝退。但现在有 AI 在旁边，遇到任何细碎的问题都可以直接问，它几乎总是能给出一个可以继续往下走的解法。

更夸张的是，现在对任意一个不熟悉的领域，你都可以让 AI 在几秒钟内给你一个大概 70-80 分的结果。这不仅限于写代码——做一些初步的法律常识咨询、生病时的初步症状梳理，甚至是家庭的理财资产配置，我都会让 AI 先帮我列个方案。虽然它给出的东西肯定不是 100% 准确，但作为一个快速入局的参考，效率实在太高了。

当比例变成 80/20 之后，我发现的问题 #

但当人脑和 AI 的比例真正来到 20/80 之后，各种问题就不可避免地冒出来了。

第一，理解是短暂且不可靠的。

以前自己一行行敲代码，脑子里会有一张很清晰的上下文地图。现在 Vibe 出来的代码，虽然在提需求的时候思路是我的，生成之后我也大概扫一眼 review 了一下，当时觉得自己完全理解了。但这种理解极其短暂——基本上到了第二周，我再回来看这段代码，感觉就完全是陌生的了。AI 让干活的速度变快了太多，但也确确实实剥夺了人对代码细节和深层逻辑的理解。

第二，AI 一旦卡住，人很难接手。

写一些小 demo 或者小脚本，AI 表现很好。但只要项目稍微大一点，AI 写代码的硬伤就很明显：它没有全局架构观，写出来的东西往往是局部拼凑的，逻辑混乱而且冗余。

平时一直顺风顺水地 Vibe，你可能觉得没所谓。可一旦它陷入死循环、改不动、修一个 bug 引发另外三个 bug 的时候，灾难就来了。因为整套代码从头到尾你都没有细致推敲过，面对这样一座完全陌生的屎山，你根本不知道怎么帮它修。很多时候我的第一反应甚至不是 debug，而是想：算了，全删了让我重新开个对话从头来吧。

第三，微妙的心理变化：从搬砖工到「监工老板」。

这也是一个挺有意思的现象。AI 让人有了一种「发号施令」的感觉，从原来一线码字搬砖的，变成了在旁边指手画脚提要求的。工作的愉悦感确实明显提升了，编程不再是那种需要咬牙盯着枯燥细节的苦差事。

甚至有时候到了周末，手头其实完全没有什么非做不可的需求，但我也会忍不住打开 Claude Code，让它帮我跑点这个跑点那个。看着终端里代码疯狂往外吐，心里居然有一种莫名的快感——就像那种哪怕没事也希望员工在工位上加班的老板一样。这其实挺荒谬的。

危机感：资深与初级的壁垒正在被抹平 #

最后想说的，也是最真实的感受，就是越来越强烈的危机感。

Vibe Coding 带来的另一个直接结果，是资深开发和初级开发之间的差距正在被飞速缩小：

• 2024 年的时候，感觉 AI 的水平连 1 年工作经验的新人都比不上；
• 2025 年的时候，感觉它已经能稳稳替代 1 年工作经验的初级员工了；
• 到了 2026 年的现在，配合好一点的 Agent 工具，它甚至已经可以顶替 3-5 年经验工程师的大部分日常输出了。

我有时候在想，如果不考虑推理成本、Token 近乎无限的话，这个行业到底会变成什么样？

当然，并不是说现在的 AI 就能立刻把 Google 的所有工程师给换掉。但对于很多以纯业务逻辑为主、技术并不需要多前沿的公司（比如大量业务交付团队、外包团队），现实情况完全可能是：用 10% 真正懂业务、有架构思维的核心人员，配上顶尖的 AI Agent，就能完成过去 100% 团队的工作量。

这根本不需要 AI 能 100% 独立完成所有任务。只要它在做着和你一样的工作，只要它能低成本地分担掉你大部分的核心产出，替代其实就已经悄然发生了。

想想看，这确实是一件挺让人后背发凉的事情。

2026 年才刚过一半，未来的演进只会更快。希望未来几年，我们大家都能有好运吧。