火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding）让普通人也能轻松上手编程并编写自己的程序。
但作为Vibe Coder与真正的软件工程师之间仍存在显著差距。
随着Cursor等智能IDE工具相继推出、Claude 4等大模型编码能力持续提升，在Andrej Karpathy的推动下,Vibe Coding已形成燎原之势。
这种模式看似直接消弭了普通人与专业软件工程师之间曾经难以跨越的巨大鸿沟,但现实情况真的如此简单吗？
掌握Vibe Coding后,距离成为专业软件工程师还需弥补哪些差距？
The Verge最新文章对此展开解析：许多初学者会遇到AI超出指令范围修改代码的问题,这源于当前AI仍需精准指令才能达到理想效果。
建议将代码拆解为若干小模块（类似chunking方法）并行处理,而非让AI串行修改大段代码导致错误累积。
真实软件工程远比单个程序复杂,由庞大且架构复杂的程序群构成。
通过Vibe Coding搭建能运行的基础程序仅是起点,真正的挑战在于将各模块有机整合为高效运转的整体系统——这如同机场建设中增设VIP休息室与新建航站楼的区别,Vibe Coding构建的小型程序更像是机场快闪店般自成一体却缺乏系统性。
Linux之父Linus Torvalds强调”品味”在软件开发中的重要性,从语法规范到整体架构的设计决策均需体现这种审美判断力。
优秀架构依赖经验积累与人类直觉,而这是大模型难以通过零样本学习掌握的能力。
编程史本质是抽象升级过程:从机器语言到汇编、C语言、Python直至如今的AI辅助开发,每一步都降低操作门槛却也带来新挑战。
当前AI如同全能助理能执行基础工作,但复杂工程仍需资深工程师的经验与直觉支撑——毕竟人类面对复杂系统时也常通过试错推进项目进展。
要成为顶尖开发者,AI只能作为工具而非替代品:必须亲历”手搓红黑树”等基础训练积累经验,理解代码背后的逻辑而非仅依赖”0 Error(s)”提示。
真正关键的是培养工程思维——理解AI生成代码的原因,从而实现从”会写代码”到”能做工程”的质变。
参考资料：https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/767973/vibe-coding-ai-future-end-evolution
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