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15年大佬深夜痛哭! 氛围编程巨坑曝光, 95%程序员沦为AI保姆

15年大佬深夜痛哭! 氛围编程巨坑曝光, 95%程序员沦为AI保姆

更新时间: 浏览次数: 258

爆火的「氛围编程」,如今让无数程序员沦为了「AI保姆」。

入行15年,Carla Rover用了Vibe Coding之后,不得不重启项目,爆哭半小时。

或许听起来太离谱,但这是真真实实发生的故事。

Vibe Coding一词,最先由Karpathy提出,一夜席卷了AI圈。

不论是Cursor、Copilot,还是Codex、Replit等AI工具,全部成为了开发者们AI编码的得力助手。

但实际体验,只有用过的人才深有体会。

Rover的经历,成为了当今很多资深程序员,用AI编程的典型写照——

自己成为了「AI保姆」,需要不停地重写、核对AI输出的代码

前段时间,Fastly一份报告显示,近800名开发者中,至少95%的人要额外时间去修复AI生成的代码。

而核查的重点,大半都压在了高级开发人员身上。

更有趣的是,「氛围编程」的兴起,又催生了一种全新职业:「氛围编程清理专家」(Vibe Code Cleanup Specialist)。

有网友调侃,氛围编程清理专家,最少每年能拿到10万美金。

「氛围编程」到崩溃

15年程序员痛哭

Carla Rover是资深Web开发者,从10年入行,已经在软件行业从业15年。

如今,她正与儿子一起创办一家初创公司,为各类市场构建定制化的ML模型。

就像AI工具吹得天花乱坠那样,Rover为了赶创业进度,干脆搞起了「氛围编程」。

我当时就想着快点出成绩,走了个捷径,自动审查完的文件连看都没看。

结果,Rover手动检查时,bug多到离谱,随后用第三方工具检查,发现了更多的问题。

到头来,他们只能把整个项目推倒重来,为此Rover直接崩溃,痛哭了半个小时。

在采访中,Rover回忆称,「我当时真把Copilot当员工用了,啥都丢给AI处理。从这次经历中,我真学到了教训」。

Rover将「氛围编程」比作一张鸡尾酒餐巾,让开发者随心所欲勾勒想法。

但她同时吐槽道,处理那些AI生成,还指望能直接上线的代码,简直比「带娃还累」。

因为,这些AI模型,总会用各种你意想不到的方式,把工作搞得一团糟。

Linux之父曾调侃,VIBE代表着「效率很低,但娱乐性拉满」

在实操中,一些高级开发员发现,AI生成代码的bug满天飞——

有时AI会瞎编根本不存在的包名,有时会莫名其妙地删除关键信息,甚至还偷偷埋下了安全漏洞。

要不是仔细检查,用AI写出来的代码,最终做出产品可能要比人写的还要多一堆毛病。

对此,Rover又打了一个特别形象的比方——用AI编程,就像让一个聪明但只有6岁的小孩帮你端咖啡,给全家人每人倒一杯。

他能不能做到?也许能。

但他会不会搞砸?100%会,而且最要命的事,搞砸之后八成不会告诉你。

不过,Rover认为,倒不是孩子不聪明,只是这种活儿真不能完全甩手交给他。

一件事说15遍,比小孩还难带

另一位开发者Feridoon Malekzadeh,也觉得用氛围编程,就像在带小孩。

他在这一行干了20多年,曾在产品开发、软件、设计岗位任职。

目前,Malekzadeh也创办了一家自己的初创公司,常常用Lovable这种「氛围编程」的平台。

出于兴趣,他还用AI搞了一个小应用,专门为60-70多岁一代的人生成「Z世代」互联网黑话。

Malekzadeh很喜欢能独自完成项目,不仅省钱又省时,但他也发现,「氛围编程」和雇佣实习生、初级程序员完全不是一回事。

「这更像是雇了你家那个又犟又横的青春期孩子来帮忙」。

他吐槽道,「一件事你得反复说十五遍,结果你要求的它只做了一部分,顺手做了一堆没要求的,还搞砸了别的东西」。

有网友还汇总了一些「翻车指令」,再现「氛围编程」中,程序员被AI逼到抓狂的名场面。

Malekzadeh大致估算了下,在「氛围编程」中自己的时间分配——

50%写需求,10-20%「氛围编程」,剩下30-40%全在「氛围修复」(vibe fixing)。

也就是,大部分时间都在改AI代码搞出来的bug,以及一堆用不上的「脚本」。

实际上,「氛围编程」并不具备「系统性思维」高级能力,即洞察一个复杂问题如何影响全局的过程。

在Malekzadeh看来,AI 生成的代码倾向于解决更表层的问题。

他举例解释,假设做一个通用功能,优秀的工程师只会写一次,在所有需要的地方随时调用。

而「氛围编程」,如果五个地方都需要,它会生成五种不同的写法。用户不仅会懵,连AI自己都会乱套。

另一边,Rover也发现,只要真实数据和AI内置指令一冲突,AI就直接「死机」。

「它可能提供误导性建议,遗漏关键要素,甚至在你正在形成的思路上横插一脚」。

她还发现,AI从不认错,反而会硬掰、甚至编造结果。

有一次,Rover直接质疑AI给出的结果,AI居然开始滔滔不绝,假装自己是基于自己上传的数据得出的。

直到Rover拆穿,AI才承认自己根本没用到。

代码天坑,自己填

更麻烦的是,AI编码安全问题,也足以让人头大。

Fastly开发总监Austin Spires,同样编程了20多年。

基于个人经验和客户反馈,他发现「氛围编程」倾向于图快、不求稳,结果动不动就搞出一些新手才会犯的低级错误。

通常的情况是,工程师需要审查代码,纠正AI犯的错误,并告诉它「你这儿搞砸了」。

AI会立即秒回,「you’re absolutely right」,态度好得让人没脾气。

IT管理公司NinjaOne首席技术官Mike Arrowsmith,在软件和安全这行摸爬滚打了二十年。

他表示,「氛围编程」正搞出一打波新的IT盲点和安全坑位,尤其是初创公司,特别容易踩进去。

「氛围编程」经常会跳过严格的审查,但这些流程,本来就是传统写代码的根基,没它们,漏洞根本藏不住。

痛,并快乐着

几乎所有人都认为,AI生成代码和「氛围编程」在很多场景下有用。

但他们也一致认为,在依靠它来构建商业项目之前,人工审查必不可少。

尽管被吐槽的厉害,但「氛围编程」确实已经,彻底改变了许多开发者的编码工作流。

Rover称,「氛围编程」帮她做出了更好的用户界面;Malekzadeh直言,虽然改代码花时间,但有了AI帮手,最终干掉的活还是比以前多。

Fastly调查还发现,高级开发人员将AI生成代码,投入生产环境的可能性是初级开发人员的2倍。

这是因为,他们认为这项技术,的确帮助自己加快了工作速度。

年轻工程师Elvis Kimara正亲身经历这些,硕士毕业后,正做一个AI交易平台。

和许多程序员一样,他觉得「氛围编程」反而让工作变得更难了,而且特别没有成就感。

AI轻而易举就搞定了,自己动手解决问题所带来的多巴胺已经荡然无存了。

在上一份工作中,他表示,公司有些资深开发者也不愿意带新人了——有些人还没搞懂「氛围编程」,有些人干脆把带人这事也甩给了AI。

即便如此,Kimara坚定地表示,就算自己成为了高级工程师,也会继续「氛围编程」,这对自己是真正的加速器。

AI编程的未来,不止于写代码,更要引导AI,在出问题时承担责任,并且扮演着AI顾问的角色。

看起来,花更多时间,在「氛围编程」的「杂草堆」里埋头修bug,已经成为了开发者用这项创新不得不交的「税」。

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嘉义县(朴子市、🤚‍番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、♉️布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、🏑大埔乡、🍂鹿草乡、🐒️溪口乡、水上乡、♨️中埔乡、阿里山乡、⁉️东石乡)



AI眼镜火了,杠杆资金加仓这些优质高成长股新兴科技领域牛股辈出。AI眼镜火了今年以来,科技股走势强劲,尤其是基于产业发展大逻辑的题材,表现尤为亮眼,包括AI、人形机器人等。ai眼镜题材作为一个明显向好的产业,同时尤其是在巨头企业大力推动产业化、商业化的大背景下,未来发展值得期待

发布于:北京市
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