2026年的智能體時代已經(jīng)過去了四個月，Vibe Coding（氛圍編程）這個詞也在口口相傳。

有人說，編程變成了一項零門檻的工作，曾經(jīng)被認為最不可替代的程序員也要失業(yè)了。

也有人說，Vibe Coding就是個玩具，每次寫出來的都是爛攤子（shit mountain），壓根取代不了人類。

這些茶余飯后的吐槽，被GitHub上的一次PR拉上了臺面，搖身一變成為了一個值得整個AI領域深思的議題：

Vibe Coding到底是不是一場生產(chǎn)力的騙局？

時間回到今年1月，知名的JavaScript運行時環(huán)境Node.js的核心貢獻者Matteo Collina在GitHub上提交了一個PR，用于給Node.js引入內置的虛擬文件系統(tǒng)node:vfs。

這種底層架構級別的重量級更新，本來應該理所當然地成為社區(qū)期待已久的里程碑。

然而，真正引起關注的，卻是他在PR描述中坦承的一句話：

“我使用了大量的Claude Code token來創(chuàng)建這個PR，并且已經(jīng)親自審核過所有改動。”

令人細思極恐的是，這次PR足足有19000行代碼，其中大部分全部由AI生成。

在程序員的圈子中，這就像是往平靜的湖面扔下了一顆核彈。

無論是GitHub還是Hacker News，國內外論壇瞬間激起辯論，支持者、中立者、懷疑者、否定者各成一派，眾說紛紜。

兩個月后，重量級的回應登場了。

Node.js技術指導委員會（TSC）前成員Fedor Indutny發(fā)起了一份請愿書，并迅速火爆全網(wǎng)。

《You Don’t Know JS》的作者Kyle Simpson、Zig創(chuàng)始人Andrew Kelley等一眾軟件工程師大佬接連實名簽字，目標只有一個：

要求投票禁止使用大語言模型生成的代碼直接重寫核心模塊。

事情發(fā)展到這個地步，已經(jīng)遠遠不止于一場關于AI代碼質量的爭論，它還揭露了一個更深層的職業(yè)危機：

Vibe Coding正在全方位挑戰(zhàn)傳統(tǒng)軟件工程的底層邏輯。

01

Vibe Coding的三階段困境

說起Vibe Coding，第一次見到這個詞可能覺得有些奇怪，但親手使用過就知道這個命名方式其實極為準確。

開發(fā)者無需再沉溺于每一行代碼語法的精雕細琢，只要描述意圖，調整“氛圍”，就可以驅動AI代理來實現(xiàn)自己的目標。

與其稱之為一項AI時代新誕生的技術，不如說它是AI編程發(fā)展到一定階段時的必然產(chǎn)物。

3年前，在那個OpenAI封禁東亞區(qū)IP導致人們只能使用中轉的“盜版”ChatGPT-3.5時，為了完成讀研期間的課程作業(yè)，我試圖讓AI幫我實現(xiàn)一些最基礎的金融數(shù)據(jù)調用和分析。

那時的AI還很笨拙，數(shù)據(jù)源的API或是找不到，或是胡編亂造，python語法也是各個版本混用，寫出來的代碼別說“能用”，連順利運行都需要若干次調試。

盡管功能實現(xiàn)極不靠譜，但那時的AI編程卻有幾個令人十分驚喜的閃光點：

第一，它編寫代碼的思路大體是正確的，這意味著在用戶只提供最終目標的情況下，它能選取正確的技術路徑；

第二，它的語法、格式和結構是標準的，沒有各種新手常犯的原則性錯誤或是錯誤拼寫、縮進；

第三，它對于python中各種常用庫的調用十分熟練，用戶需要懂一點python，但完全不用對著接口文檔一行行查找。

其實，這就是Vibe Coding的雛形，這些如今看起來不值一提的功能，已經(jīng)足以讓過去的程序員們欣喜若狂。

但現(xiàn)在，對于Vibe Coding的看法卻開始兩極分化。

視頻網(wǎng)站上到處都是用Vibe Coding教人賺錢的教程，可實際使用后的反差感讓程序員們吃盡了苦頭：

這就是程序員們在各種Coding Agent中最常見的反饋。

在實際的工程落地中，Vibe Coding正面臨著一個殘酷的“三階段衰退曲線”：

前期（發(fā)展期）：AI展現(xiàn)出驚人的爆發(fā)力，能迅速生成邏輯閉環(huán)的小型功能或樣板代碼，也就是三年前的“高光時刻”；

中期（拉扯期）：隨著系統(tǒng)復雜度增加，模塊之間的耦合越發(fā)微妙。此時，人類需要介入，排查AI生成代碼中的細微邏輯錯誤，成本逐漸與人工編碼持平。

后期（崩潰期）：隨著長上下文累積，AI的指令遵循能力出現(xiàn)斷崖式下跌，頻繁出現(xiàn)“錯的地方?jīng)]改對，對的地方改錯了”的現(xiàn)象。

這也解釋了為什么Vibe Coding發(fā)展至今，人們的心理落差反而越來越大。

現(xiàn)有的Vibe Coding最擅長的是“實現(xiàn)功能”，而軟件工程追求的是“推出成品”。

前者所需的無非邏輯跑通，但后者要求健壯性、可維護性、安全性、架構一致性缺一不可。

Vibe Coding幾乎清除了從0到0.5的門檻，但在0.5到1的路上讓無數(shù)開發(fā)者陷入了“生成→混亂→重來”的死循環(huán)。

02

當Review變成一種懲罰

Vibe Coding的這種特點，利好了那些完全不懂編程的用戶和輕度程序員，但卻引起了開源社區(qū)的極大不滿。

開源社區(qū)之所以能夠良性運轉，核心機制在于一種隱形的社交契約：

我嘔心瀝血寫出來的優(yōu)雅代碼，你出于對專業(yè)精神的敬畏進行深度的審查。

這種彼此認真、嚴謹對待代碼的態(tài)度，推動了技術的公開和進步。

但是，如果說Vibe Coding是一種無視契約的捷徑，那Collina的1.9萬行PR就等同于讓這一紙契約直接作廢。

畢竟，用戶自娛自樂Vibe Coding出來的代碼對其他人沒什么影響，可這1.9萬行代碼是實實在在要被嵌入到Node.js的底層機制中，并被數(shù)以百萬計的人們實際應用的。

它在各種各樣的應用場景中都不能出錯，同時還要兼顧效率，因此必須要經(jīng)過重重審核才能使用。

一位Hacker News用戶的評論一針見血：

按每行代碼需要審查2分鐘計算，看完這1.9萬行需要90個工作日。你動動嘴皮子5分鐘生成的代碼，要讓社區(qū)管理員付出3個月的時間來審閱？這不是效率問題，而是對他人的極度不尊重。

Vibe Coding讓代碼的產(chǎn)出成本無限趨近于token的價格，但審查成本卻依然保持線性增長，于是開源社區(qū)的審查流程就變成了一種純粹的“體罰”。

有人會問，為什么不能讓AI審查以降低成本呢？

答案是強化學習機制的存在，使得AI在面對Vibe Coding生成的代碼時無法學習到任何有用的知識。

而人類審查員面對鋪天蓋地而來的AI代碼模板，同樣無法積累任何技能，只能在重復的勞作中耗盡熱情。

03

法律的灰色地帶與官方的妥協(xié)

盡管事到如今Vibe Coding生成的代碼已經(jīng)被大部分程序員和業(yè)內人士定義為“爛攤子（shit mountain）”，但必須承認，它的本質仍然是一份代碼作品。

而AI生成代碼和AI生圖、AI配音、AI生視頻一樣，都不可避免地要面對版權問題。

在美國，司法機構傾向于認為純AI生成的作品不受版權保護。

這就意味著，如果一個核心項目包含大量AI生成的代碼，它可能無法通過現(xiàn)有的MIT或Apache等開源協(xié)議進行授權。

為了規(guī)避法律風險，Indutny的請愿書中也明確寫道：AI的訓練數(shù)據(jù)來源存疑，我們不能讓Node.js這種支撐了數(shù)百萬臺服務器的基礎設施，建立在偷來的代碼和法律的沙堆之上。

在開源社區(qū)中，Vibe Coding的代碼版權問題還只是爭議；但在閉源的商業(yè)競爭中，這就是赤裸裸的利益侵占。

面對洶涌的反對浪潮，Node.js的母基金會OpenJS展開了密集的內部辯論。

在Issue Is AI-assisted development allowed? #1509中，雙方可謂是針鋒相對。

ljharb主張“一刀切”，禁止一切“看起來像AI生成”的代碼；而Collina則反擊：“在這個時代禁用Copilot或Cursor，無異于摧毀項目的貢獻率。”

但結果，大家都已經(jīng)心知肚明。

畢竟，2026年如雨后春筍般誕生的各種Coding Plan和桌面代理背后的商業(yè)利益已經(jīng)給出了答案。

最后，OpenJS基金會也宣布，允許AI輔助開發(fā)。

理由很務實，禁止AI在現(xiàn)實中已經(jīng)根本無法執(zhí)行，因為沒人能證明一段代碼到底是不是人寫的。

基金會表示，未來將成立AI工作組，指定IP政策，并為維護者提供處理AI濫用的指南。

04

程序員的傲慢與無私

在這場爭論中，有關程序員的兩種極端觀點也交織在一起。

有人說，程序員是傲慢的。

他們守著多年前手敲代碼的習慣，看不起AI生成的爛攤子，拒絕Vibe Coding給不懂編程的人帶來生產(chǎn)力的提升。

這種傲慢源于對匠人精神的執(zhí)著，每一行代碼都應該是思考的結晶，精準而優(yōu)雅。

也有人說，程序員是無私的。

如果少了這種近乎偏執(zhí)的演進，就不會誕生GitHub這種自愿貢獻的開源技術社區(qū)。

他們深知自己提交的每一行代碼都會成為別人的負擔或基石，所以讓代碼整潔、抽象合理、易于維護都是義務所在，不給別人添麻煩才是開源精神的底色。

Vibe Coding帶來的矛盾正在于此：它鼓勵開發(fā)者快速交付、延后思考，但項目的嚴謹性要求必須抵制這種未經(jīng)審視的“平庸”。

Anthropic此前發(fā)布的一篇AI相關就業(yè)調查報告顯示，大部分程序員其實并沒有受到AI沖擊而失業(yè)的影響。

如今看來，未來每家企業(yè)內程序員的分工都將被劇烈重塑：

有人會作為AI使用者，使用自然語言指揮AI完成一次性、低風險、可丟棄的任務，比如內部工具和原型設計；

有人會作為代碼審閱者和集成者，他們具備“能看懂并糾正AI錯誤”的核心競爭力，不一定寫代碼最快，但“兜底”能力一定最強；

有人會作為系統(tǒng)架構師，定義規(guī)范，構建那些AI無法預測、需要人類工程判斷力的核心架構。

Vibe Coding就像一面鏡子，照出了AI在當前復雜工程中的疲軟，和程序員在生產(chǎn)力爆炸面前的迷茫。

它帶來的趨勢不可阻擋，軟件工程最終也會演化成一場關于“意圖”的概率游戲。

人類唯一不可替代的資產(chǎn)，可能只剩下“對確定性的敬畏”。

至少，在那1.9萬行代碼背后，想要支撐起這個數(shù)字世界，目前還不能只靠token。