近日，某科技公司宣布技術研發序列全體員工必須全員強制使用AI編程，并且面臨考核，不能很好適應AI編程的員工，將面臨末尾淘汰。

在過去一年，部分程序員還僅僅使用AI編程作為輔助手段，如今，Copilot 和 Cursor 變成了考核績效里的硬性指標，甚至不使用 AI 就要面臨末位淘汰，程序員這個職業框架正在發生劇烈變動。那些曾經定義了“編程”之魂的邏輯、嚴謹與創造力，在“Vibe Coding”（氛圍感編程）的狂歡中，正變得模糊不清。

在程序員的世界里，曾經存在著一種古典主義的驕傲：手握編譯器、在深夜的黑底綠字間構建邏輯大廈，然而，這種驕傲正在被對效率的追逐所擊垮。

不用 AI 編程，就末位淘汰

近日，科技公司昆侖萬維明確宣布：所有技術研發序列員工必須強制使用OpenAI Codex或Claude Code，公司每月提供100美元額度支持，并將AI編程能力納入績效考核，未能達標者將面臨末位淘汰。

這種做法，本質上是試圖通過行政手段，在最短時間內完成公司內部從“代碼生產”向“提示詞生產”的工業化轉型。

在小紅書等社交平臺上，這種強制性的改革引發了劇烈的陣痛和反諷。有網友直言：“以前卷加班，現在卷 Prompt。以前是跟產品經理斗智斗勇，現在是跟 LLM 玩盲盒?！?/p>

有激進的評論認為，這是一種新型的“降本增效”騙局——當所有人都能用 AI 輸出海量代碼時，單個代碼行的價值會迅速貶值，最終結果就是公司可以用更少的錢雇傭更少的“代碼搬運工”，而那些真正具備深厚功底的程序員，卻可能因為“AI 使用率”不夠高而在績效曲線上顯得平庸。這種將工具使用率等同于工作能力的考核邏輯，讓職場變成了一個巨大的“數字流水線”。

這種焦慮在深圳、北京的辦公大樓里蔓延。

付迎春是一位在行業里摸爬滾打了十年的架構師，他告訴我們，他手下的年輕人現在幾乎不翻閱官方文檔，所有的問題都會先扔給 AI。

“以前我們需要理解整個項目的上下文，現在大家只關心局部功能的實現，只要 AI 跑通了，就直接上線?！?/p>

這種“強制 AI 化”的背后，其實是企業對 Token 成本下降和生產力爆發的極致渴求。然而，當一個組織開始用“是否使用 AI”來定義一個人的價值時，它其實在潛意識里已經默認了：人的獨特性已經不再重要，重要的是你作為一個“碳基接口”，能為硅基智能提供多少指令。這種“末位淘汰”的壓力，正在讓編程從一種智力游戲，變成一種機械的指令投喂。

如果越來越多人開始 Vibe Coding

“Vibe Coding”（氛圍感編程）這個詞最初帶有一種戲謔的味道，它描述的是這樣一種狀態：開發者不再關心代碼的具體語法、不再深究每一個類和方法的底層實現，而是通過一種模糊的、帶有直覺色彩的指令，指揮 AI 按照某種“氛圍”去拼湊代碼。

這就像是一位指揮家，他不需要自己會拉小提琴，只需要知道什么時候該進入高潮，什么時候該減速。

Andrej Karpathy 曾感嘆，“編程的門檻正在從‘理解語法’轉向‘理解意圖’”。在 Vibe Coding 的語境下，一個完全不懂 Python 的人，只要具備足夠的邏輯感和審美，也能在幾分鐘內折騰出一個看起來像模像樣的 Web 應用。

這種趨勢正在徹底改變程序員的成長路徑。

一個冷知識是，計算機專業的學生在學校里最痛苦的課程往往不是編程技術，而是計算機組成原理、操作系統內核、編譯原理等底層學科。這些學科不教你如何寫出一個酷炫的 UI，而是告訴你計算機的血液是如何流動的。

但在 AI 編程時代，這些“硬功夫”似乎變得越來越像一種冗余的裝飾。當 AI 可以瞬間生成一個高性能的排序算法或是一個復雜的并發模型時，從業者很容易陷入一種“掌控一切”的幻覺。

在這種幻覺中，重要的不再是技術原理，而是持續掌握最新的模型能力。于是，程序員的職業焦慮從“我能不能寫出來”變成了“我能不能問對問題”。

然而，這種對“原理”的拋棄是極度危險的。我們可以把 Vibe Coding 類比為自動駕駛：當路況良好時，每個人都能享受科技帶來的便利；但一旦系統出現邏輯盲區，或者遇到了從未見過的邊緣案例，缺乏底層思維的“氛圍程序員”將束手無策。

編程的本質并非單純的代碼產出，而是對復雜系統邏輯的嚴密構建。如果未來的開發者只掌握了“指揮 AI”的技術，而失去了對計算機系統底層邏輯的敬畏和認知，那么我們正在構建的這個數字世界，其實是建立在沙灘上的。那些被 AI “玩廢”了的程序員，最終可能會發現自己失去了獨立解決問題的能力，淪為了大模型的附庸，而非它的主人。另外，我們也可能損失曾經擁有的創新能力。

過分依賴 vibe coding，不利于個體和行業發展

如果任由“Vibe Coding”這種重結果、輕過程的思維蔓延，軟件行業的根基，開源社區，或許會首先面臨一場無聲的滅絕。

開源精神的內核在于“分享與維護”，在于每一個開發者在閱讀他人代碼時產生的共鳴和改進欲望。但當互聯網上充斥著海量的、由 AI 生成的、甚至連作者自己都解釋不清楚邏輯的代碼時，開源項目的維護成本將呈指數級增長。

大量看似工作正常、實則潛藏漏洞的代碼污染了代碼倉庫，使得后來者在排查問題時如同進入了一個邏輯迷宮。當沒有人再愿意深挖每一行代碼的意義，開源社區將不再是智慧的交流場，而變成了一個巨大的垃圾填埋場。

更深層次的問題在于，我們正在經歷從“Vibe Coding”到“Vibe Engineering”的危險跳躍。

在軟件工程中，嚴謹性、可維護性和安全性是三個不可逾越的底線。而 AI 生成的代碼往往具有一種“隨機的正確性”——它在 90% 的情況下看起來很完美，但在剩下的 10% 關鍵時刻卻可能引發系統性災難。這種“賭博式編程”讓軟件的質量控制變得極其困難。

過分依賴 AI 的個體，正在失去建立“工程化思維”的機會。一個真正的工程師知道什么時候該拒絕一種看起來快捷但不穩定的方案，而一個“氛圍開發者”往往會因為 AI 給出的答案足夠快，而忽略了它可能帶來的技術債。這種債，最終是要由整個行業和用戶來償還的。

我們要警惕的是，AI 編程不應該變成一種懶惰的借口。

行業的未來不屬于那些只會在對話框里輸入“幫我做一個類似微信的 App”的投機者，而是屬于那些能夠將 AI 能力作為杠桿、同時依然保有深厚技術洞察力的先行者。

我們需要的是“AI 加持的專家”，而不是“被 AI 替代的文員”。如果程序員失去了對技術原理的渴望，如果公司只一味追求 Token 的消耗量而忽視了人的創造價值，那么我們最終得到的將是一個平庸、脆弱且缺乏靈魂的代碼世界。

參考資料：

https://mp.weixin.qq.com/s/msM-h0Q9oCrH7CS-a1UB7Q

https://www.huxiu.com/article/4835946.html

https://www.huxiu.com/article/4831991.html

https://www.huxiu.com/article/4817931.html

https://mp.weixin.qq.com/s/OFW4UcBU7xFuh2dqD7-gJw

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