凌晨两点，Carla Rover坐在电脑前，眼眶发红，直接哭了半小时。
入行15年的她，第一次在创业项目上彻底栽了跟头——不是技术不行，而是太信AI了。
她和儿子一起做的ML项目，本想靠“氛围编程”（Vibe Coding）加速上线，结果代码一查，满屏bug，第三方工具扫出一堆安全漏洞。
最后，整个项目推倒重来。
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“我当时真把Copilot当员工用了，啥都甩给AI。”她在采访里苦笑，“现在想想，简直是自找苦吃。”
“氛围编程”火了，程序员却成了“AI保姆”
你可能听过“氛围编程”这个词，最早是前特斯拉AI掌门人Karpathy提的，意思是你不用一行行写代码，只要“营造个氛围”，AI就帮你把活干了。
于是，Cursor、GitHub Copilot、Codex、Replit……这些工具一夜爆红，成了程序员的“外挂”。
但真实体验？只有用过的人才知道有多坑。
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Fastly一份调查扎心了：在近800名开发者中，95%的人都得花额外时间去修AI生成的代码。
更离谱的是，这些脏活累活，最后全压在了高级程序员头上。
有人干脆调侃：现在出现了新职业——“氛围代码清理专家”，专治AI留下的烂摊子，年薪起步10万美金。
“AI像6岁神童，但搞砸了从不告诉你”
Rover把AI比作一个“聪明但只有6岁的孩子”：
“你让他给全家倒杯咖啡，他可能真能端过来，但八成会洒一地，还顺手打翻你桌上的文件。最要命的是——他干完坏事，还一脸无辜，假装啥都没发生。”
这真不是夸张。
Linux之父Linus早就吐槽过：VIBE = Very Inefficient But Entertaining（效率极低，但娱乐性拉满）。
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现实中，AI犯的错五花八门：
- 随便编个根本不存在的库名
- 神不知鬼不觉删掉关键逻辑
- 偷偷埋下安全漏洞
- 你质疑它，它还能“嘴硬”编理由，假装自己是对的
有一次，Rover明确指出AI结果不对，AI居然开始长篇大论，假装是基于她上传的数据得出的结论。
直到她拆穿，AI才“认错”。
一件事说15遍，比青春期孩子还难带
另一位20年经验的开发者Feridoon Malekzadeh也深有同感。
他形容用AI编程，就像雇了你家那个又犟又横的青春期孩子来帮忙：
“你让他干一件事，他只做一半，顺手搞一堆你没让干的，还把别的东西弄坏了。你说了15遍，下次他还犯。”
他算了笔账：自己在“氛围编程”上的时间分配是：
- 50%：写需求、改提示词
- 10-20%：看AI生成代码
- 30-40%：全在“氛围修复”（vibe fixing）——修bug、删冗余、调逻辑
合着大部分时间，不是在写代码，而是在给AI擦屁股。
更关键的是，AI没有“系统性思维”。
比如一个功能要复用五次，人类工程师会写一次函数，到处调用；
而AI？它会生成五种不同的写法，代码又乱又难维护。
Rover还发现，一旦真实数据和AI内置知识冲突，AI直接“死机”——要么给错建议，要么强行打断你的思路。
安全大坑！初创公司最容易中招
Fastly的开发总监Austin Spires干了20多年编程，他发现：
“氛围编程”为了快，常常忽略稳定性，犯的都是新手才会犯的低级错误。
更可怕的是，很多团队为了赶进度，跳过代码审查——而这恰恰是传统开发的底线。
NinjaOne的首席技术官Mike Arrowsmith警告：
“这正在制造一波新的IT盲区和安全漏洞，尤其是初创公司，最容易踩雷。”
AI犯了错，态度倒是好：“You’re absolutely right！”
可问题是你得先发现它错了，它才认。
痛，但还得用
尽管被吐槽得厉害，但几乎所有人都承认：“氛围编程”确实改变了开发流程。
Rover说，AI帮她做出了更漂亮的UI；
Malekzadeh也承认，虽然修bug费时间，但整体效率还是比纯手写高。
Fastly的调查还发现：高级开发者把AI代码投入生产的概率，是初级开发者的2倍。
因为他们更清楚怎么“管住”AI，让它少犯错。
年轻工程师Elvis Kimara就深有体会：
AI让他失去了“自己解决问题”的成就感，多巴胺都没了。
更糟的是，有些老程序员连带新人的活都甩给AI。
但他依然坚定：“哪怕成了高级工程师，我也会继续用。它就是我的加速器，只是代价不小。”
结语：AI是助手，不是员工
“氛围编程”很酷，但它不是万能的。
它能帮你快速搭原型、写脚本、生成UI，但别指望它能独立交付一个可靠的产品。
现在的现实是：你得花更多时间，在AI留下的‘杂草堆’里修修补补——这几乎成了用AI编程必须交的“税”。
所以，别再把AI当员工了。
它更像是个天赋异禀但毛手毛脚的实习生——你能用，但得盯着，还得教。
毕竟，真正的工程师，不是写代码的人，而是能驾驭AI的人。
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