对vibe coding的思考

时代变了，以前看到屎山代码肯定会怒喷半小时，但现在，这只是对生产力的一次解放。现在的编程，大家只是在做最核心的事情：定义需求。
再一点是，大多数软件产品，都达不到上线水平。绝大多数非专业者的要求，其实也就是一个可运行的Demo，能用的小板凳。

结论：价值的唯一衡量标准是是否解决了问题，而不是解决方案有多优雅。大概很多数学家会很排斥吧。

或许现在的人太浮躁功利，不愿意去看算法程序里那些的原理，但是这些优雅的算法和逻辑，才是我选择这一行的原因，我清楚的记得当时被它吸引时内心的兴奋和激动。抛开兴趣不谈，从前的编程是思维的流动，对自己代码的全盘掌控，把握每一句的边界。如今的编程是意境的渲染，对AI建议的顺势接纳，交出每一行的主导。现在感觉自己已经逐渐失去了写代码的能力😂，这也是趋势吧，ai帮忙干活确实爽。

这种浮躁也是行业筛选机制的一部分。大浪淘沙，这波ai浪潮过去之后，留下的会是两类人。一类是极少数真正的技术专家，他们驾驭ai，利用ai把系统的复杂度推向新的高度。另一类是大量的低端操作员，他们只是ai的挂件，随时可以被替换。

大语言模型，本质上是基于概率的文本生成，并且具有不可解释性。并不是真的懂逻辑，它只是预测下一个token出现的概率最高是什么。这意味着，它生成的代码，大概率是平庸的，是符合统计学规律的大路货（但是有一些小技巧，如测试时增强，相当于不断的迭代迫使ai去更新优化自己的答案）。它能解决90%的通用问题，但在处理那10%的关键、复杂、反直觉的业务逻辑时，它往往会给出似是而非的答案。

深入的看，上线的流行软件，淘宝微信等，都是非常复杂的综合体，即便ai强到可以写出这样的逻辑，说白了，没有足够的认知，也维护不了，把握不住。我坚持我的观点，认识它，有全局观，是未来的关键，而不是vibe之后脑子里空空如也，拿着ai输出的东西招摇撞骗。原因在于ai掩盖了复杂性，而不是消除了复杂性，离开了ai，甚至只要离开了网络，依旧什么都不知道。

这并不是说要古法编程，抵抗潮流，而是在利用ai提效的同时从中学习，去理解ai输出代码的边界与局限，让它去处理那些重复流程化的工作，我们去攻克那10%的核心问题。
就算如此，vibe的代码也需要人去负责，尤其在开源和实际生产项目中，vibe review是不可能的，毕竟拉屎的速度太快。vibe兴起之后，一些开源项目甚至出现了十万行的PR Link1 Link2

对于非程序员，ai的兴起无非是机遇，可以大胆的去实现自己的想法，当路径走通后再加大投入，吸引专业人士优化上线，可以说，ai提供了试错的最小成本。但作为产品的设计者，行业的服务者，我们不能用ai替代思考，天下没有完美安全没有bug的系统，当bug来袭，需要有解决问题独立思考的能力。

不可否认的是，大模型的发展比程序员发展快的多，仿佛看不到上限，大家也不知道ai模型都使用了哪些训练数据，或许以后这一行不复存在，或许会有新的机遇来临。不管如何，关注当下。

“把心沉下来，去质疑，去验证，去重构”

参考Link3

以上纯属个人观点，看个乐呵就好，继续ai coding