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linux.do · 2026-04-18 06:51:23+08:00 · tech

今天看到一篇帖子: 10年内,小白和大牛用ai工具vibecoding,能做到几乎没差别吗 我看完了下面的所有的评论,在我自己所在一些AI群里曾经看到过好多次群友提出类似的问题,我跟身边的同事朋友也经常会谈论到这样的话题,我其实已经做了一些Research,所以与其在帖子下面留言,我想自己开一篇表达一下自己的想法。 本篇完全手搓,不过有借助AI整理思路和提纲同时做数据收集,希望是合规的,如果不是也请告知,今天是我入L站的第二天 。 首先我自己的工作是某大厂的IT项目经理,管理开发团队10年有余,团队里一大把30年以上工作经验的资深构架师和程序员,我自己爱人也是20年以上的Senior SW Engineer,当然也有不少大学刚毕业的实习生和毕设学生。所以对于我以下所提到的观点和结论自认还是站得住脚的。 关于Vibe Coding, 应该追溯到2025 年 2 月,Andrej Karpathy 发了一条推文,定义了一种新的编程方式:完全沉浸在感觉里,拥抱指数级增长,忘掉代码本身的存在。他管这叫 vibe coding 。 这条推文截止我写文现在已经有了 680 万次浏览。同年11月,Collins 词典把它评为年度词汇。 现在 2026 年已经快过去一半,92% 的美国开发者已经在用 AI 编程工具,GitHub 上 46% 的新代码由 AI 生成。一个 85 亿美元的市场,从一条推文里长了出来。 但一个问题也跟着浮出水面: 小白用 AI 写代码,做出来的东西 bug 满天飞,项目稍大就是屎山。大牛用同样的工具,生产率却在飞涨。 (源于原帖主) 随着 AI 工具不断进化,小白和大牛之间的差距会缩小吗?10 年后,一个编程零基础的人,能靠 vibe coding 做出和资深工程师一样水平的东西吗? 这个问题的答案能决定不少人的命运,至少几百万吧。如果 AI 能抹平差距,"学编程"这件事的意义就要被重新定义。如果相反差距在扩大,那正在用 vibe coding 做项目的小白们,可能正在铤而走险。 为什么这么说呢?我们来看下面这组数据。具体数据来源参考最后的参考链接。 数据给出了一个反直觉的答案: 用了 AI 反而更慢 2025年 一个叫 METR 的研究机构做了一项严格的随机对照试验,让 16 名资深开发者完成 246 个编码任务。用 AI 工具 (Cursor+Claude) 的那一半,完成速度 慢了 19% 。但魔幻的是他们自认为快了 20%。感知和现实之间差了 39 个百分点 。 与此同时,高级开发者报告了 81% 的生产力提升,32% 的人超过一半代码由 AI 生成。初级开发者呢?只有 13% 达到同样比例,Anthropic 的研究还发现他们的代码理解力 下降了 17% 。 同一个工具,让强者更强,弱者更弱。 工具救不了判断力 我至今所看到的小白卡的几个地方: 描述不清需求。 小白说"帮我做个登录功能",大牛会指定 JWT 认证、bcrypt hash decrypt、rate limiting、OAuth2。两个 prompt 产出的代码质量天壤之别。大牛脑子里有完整的安全威胁模型,小白根本不知道自己漏了什么。 看不见安全漏洞。 2026 年初,安全公司 Escape 做了一项大规模扫描。他们检查了 5600 个公开部署的 vibe coding 应用 。发现 2000 多个高危漏洞和 400 多个泄露的密钥。 Veracode 的研究更系统,他们测试发现 45% 的 AI 代码含 OWASP Top-10 漏洞,两年的模型改进没有改善这个数字。对小白来说 AI 输出是黑盒,对大牛来说是白盒。 屎山不可避免。 AI 生成的代码是局部最优的。没有人在全局层面做架构决策,完美的代码片段拼在一起也会变成灾难。项目越大,这个问题越致命。 Token 消耗就是知识税。 大牛一个精确的 prompt 就能拿到正确代码,小白可能要 10 轮对话、5 次返工、3 次推倒重来。多出来的 token 本质上是在为"不知道自己要什么"和"不知道怎么判断结果好坏"付费。你的知识越少,同样的结果你付出的代价越高。 大牛的 81% 从哪来 高级开发者的提升来自三件事: 用 AI 消灭样板代码等重复劳动 用 AI 加速对陌生技术栈的探索 用 AI 扩展自己的能力边界(比如后端工程师用 AI 写前端)。 这三件事有一个共同前提:你得有足够的知识来判断 AI 输出的质量。AI 工具越强大,能执行的指令越复杂,而越复杂的指令越需要深厚的技术功底才能发出。 就像给所有人一架钢琴。钢琴越好,郎朗和初学者之间的差距越明显。好钢琴能更忠实地反映演奏者的水平。 回到原帖的问题:十年后会怎样 我想大概有三种可能。 地板上升: 小白从 20 分涨到 80 分,大牛从 90 分涨到 99 分。差距缩小了,但当所有人都能做到 80 分时,80 分就不值钱了。就像智能手机让人人都能拍出 80 分的照片,但专业摄影师并没有失业。 差距扩大: 如果 AI 工具继续朝"更强大的 agent"方向发展,高级用户获得更多控制权,初级用户并没有获得更多保护网。差距可能从 2 倍变成 10 倍。 职业重构: 如果 AI 能自主完成从需求到部署的全部工作,"程序员"这个职业本身会被重新定义。写代码的差距消失了,但"理解问题"和"做决策"的差距可能更大。 最准确的判断可能是按项目规模来分:做小应用,差别不大。做平台级产品,差距依然巨大。 回到本帖的问题 Vibe Coding 能抹平小白和大牛的差距吗? 我的回答是:在某些维度上,差距会缩小到可以忽略。在另一些维度上,差别会大到让人绝望。 而决定你站在哪一边的,从来 都是你脑子里装了什么。 如果觉得这篇对你的认识的更新产生了影响,请点一个免费的小心心 ,也欢迎留言表达你的想法。 参考链接 METR 研究:AI 工具让开发者慢了 19% particula.tech – 13 Mar 26 AI Coding Tools Make Developers 19% Slower: What the Research Says A gold-standard RCT found experienced devs are 19% slower with AI tools—while believing they're 20% faster. Here's what the data actually means for your engineering team. The state of vibe coding in 2026 hashnode.com The state of vibe coding in 2026: Adoption won, now what? tldr: 92% of US developers use AI coding tools daily. 46% of new code is AI-generated. Trust in that code has dropped from 77% to 60%. Vibe coding won the adoption war. The quality war is just startin Forbes: Vibe Coding Has A Massive Security Problem https://www.forbes.com/sites/jodiecook/2026/03/20/vibe-coding-has-a-massive-security-problem/ 高级开发者 81% 生产力提升 https://blog.vibecoder.me/vibe-coding-for-senior-developers 24 个帖子 - 16 位参与者 阅读完整话题