Vibe 编程:当下与未来

Vibe 编程是一个炒作阶段,而不是目的地。AI 不会消失,但谈论它会让代码变得便宜,而决策变得昂贵。以下展示了软件工程在炒作结束后会是什么样子。

1、前Vibe 编程时代

在 AI 之前,每一行代码都有成本。时间、注意力、心理能量。因为代码很昂贵,它相对经过深思熟虑。架构决策是在会议上明确讨论、记录在 Wikis 中、并且由特定的人负责。

架构是由人类明确设计的。架构决策是在会议上讨论、记录在 Wikis 中,并且由特定的人负责。

质量意味着可读性、稳定性和可维护性。当某物出现故障时,你通常可以找到编写它的人并询问他们当时在思考什么。理解是更改的前提,因为你无法更改不理解的东西。

知识存在于人员、代码审查和对话中。它是有限的但连贯的。变更成本很高,所以变更都是相对经过深思熟虑的。

2、Vibe 编程的到来

现在代码大规模生成。每行的成本趋近于零。数量增长的速度超过了理解的系统。这从根本上改变了关于我们思考软件工程的方式。

架构通常是涌现的,这是一个礼貌的方式说明它是偶然的。架构决策是通过提示隐含的,没有人完全理解。系统边界变得模糊,因为 AI 不关心你精心规划的模块结构。

质量现在意味着"至少在演示中能用",而不是"在复杂系统中稳健运行"。生成可能令人印象深刻,但生成的代码通常充满边缘情况、缺乏文档,并且在生产环境中崩溃时难以调试。审查工作被分散在多次提示中,而不是集中的拉取请求中。

知识是碎片化的。它分散在代码、提示和上下文之间,从来没有被记录。当原作者离职时,重要的决策理由就永远丢失了。变更是快速和频繁的,使得很难追踪为什么做出某项决定。

嗨,我的名字是 Tom Smykowski,我是一名为数百万人构建和扩展产品的员工软件工程师。我构建和扩展到数百万用户的产品。

Vibe 编程不会消失。讨论它只会让代码变得便宜,而决策变得昂贵。就像今天我们不"在文本编辑器中编写代码"一样,明天我们也不会"在 IDE 中编程"——工具在变,但基本原则保持不变。

3、后Vibe编程时代

在炒作结束后,软件工程看起来像这样:

  • 代码是昂贵的:开发时间、审查、测试都需要投资
  • 决策很重要:架构选择影响整个系统
  • 知识是有价值的:系统文档、领域专长、历史上下文
  • 质量很重要:可读性、可维护性和正确性优先于"能编译"

在炒作结束后,软件工程看起来像这样:

  • 代码很便宜:提示很便宜,生成速度很快
  • 决策隐含在提示中:没有人完全知道为什么选择某个架构
  • 知识是分散的:关键逻辑隐藏在 LLM 的"黑箱"中
  • 质量意味着"能用就行":可以编译但可能在生产环境中失败

4、未来展望

我预计软件工程会分裂成两层:

1. 纯粹代码生成器:为非工程师或低价值用途生成快速原型。这些工具会继续在质量、成本或稳定性方面遇到困难。

2. 系统工程师:专注于架构、数据建模、系统集成和可靠性。他们的工作不能被简单的提示替代。

这种分裂是必要的,因为:

  • 快速原型(Vibe 编程)和稳健系统(软件工程)服务于不同的需求
  • 每一层都需要不同的技能组合
  • "AI 辅助"工具应该被集成到工程工作流中,而不是替代它们

短期效应(1-3 年)

在接下来几年里,我将预期:

成本结构变化

  • 开发成本将上升,因为系统复杂性增加(更多的集成、更多的边缘情况、更多的测试)
  • AI 成本可能会下降,但需要系统可靠性的额外投资

角色专业化

  • "Vibe 编程师"可能会作为原型创建者出现,快速生成功能想法
  • "系统架构师"将成为关键角色,确保 AI 工具集成得当
  • "AI 系统工程师"将专注于可靠性和性能

新的工作流程

  • AI 辅助功能原型(例如,用 Cursor/Claude 编写逻辑)-> 人类审查-> 集成到工程系统
  • "审查驱动开发"将成为一种常见模式:快速生成、人类优化、合并

中长期预测(5 年+)

在更长时间范围内:

"智能基础设施"的兴起

  • 知识图谱(例如,"Knowledge Bound"方法)成为标准实践
  • 自动化系统评估(持续测量代码质量、性能和可维护性)
  • 混合开发环境(人类 + AI 工具协作)成为常态

软件工程技能溢价

  • 系统设计能力
  • 跨领域理解(理解业务 + 技术 + 数据)
  • 集成和架构经验
  • 可靠性和性能工程

那些能将 AI 工具与强大、可靠的系统架构相结合的人将获得优势。

5、Vibe编程的幸存者

以下是在 Vibe 编程炒作结束后蓬勃发展的人:

1. 系统架构师:他们理解整个系统、知道各个部分如何交互,并可以做出 AI 无法做出的复杂决策。他们的工作不能被提示替代。

2. 领域专家:他们理解业务逻辑、技术约束和用户需求。当 AI 生成符合业务逻辑的代码时,他们可以验证并优化。

3. 质量工程师:他们专注于长期稳定性、性能和可维护性。当 AI 生成"能用就行"的代码时,他们可以识别潜在问题、添加测试、确保可扩展性。

4. 产品负责人:他们可以连接业务需求与技术实现。他们知道什么时候使用快速原型(AI 辅助),什么时候使用工程方法,以及如何平衡这两者。

6、结束语

Vibe 编程是一个阶段,而不是目的地。它改变了代码生成的经济格局,但没有改变软件工程的基本原则。

核心技能——理解系统、做出深思熟虑的架构决策、确保质量、管理复杂性——在炒作结束后实际上变得更加重要,而不是更不重要。

工具在变,但基本原则保持不变。优秀的软件工程始终关乎:

  • 知道什么以及为什么
  • 构建可靠的系统
  • 使明智的权衡决策
  • 保持代码和文档的一致性

那些掌握这些技能的人——无论是人类还是 AI 辅助——都将在未来蓬勃发展。那些依赖炒作而不投资深度的人将落后。


原文链接: The Vibe Coding Bubble Has Popped; Here’s What Survives

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