AI 时代的软件工程：升级，而非消亡

当 AI 能写代码，工程师的价值正在发生结构性迁移

---

一、Vibe Coding：不是偷懒，而是范式变化

2025 年，Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding 概念迅速传播。
它并不是“不会写代码了”，而是编程控制权的重心发生了转移。

一句话定义

Vibe Coding = 用自然语言描述意图，由 AI 生成实现，人类负责判断“对不对”

你不再控制“怎么写”，而是控制“要什么结果”。

---

二、从流程上看，编程方式已经变了

传统工程流程

理解需求 → 设计 → 编码 → 调试 → 修复 → 部署

Vibe Coding 流程

描述意图 → AI 生成 → Vibe Check（效果验证）→ 修正描述 → 迭代

差异本质：

• 传统工程：人控制实现路径
• Vibe Coding：人控制目标与边界

---

三、工程能力没有消失，而是重新分配

AI 带来的增益

• 原型速度指数级提升
• 跨技术栈实现门槛大幅降低
• 想法 → 可运行系统的距离极短

同时被削弱的能力

• 对每一行底层实现的绝对掌控
• 在极端边界条件下的“裸调试”能力

结论很清晰：

写代码不再稀缺，判断代码是否“对”才是。

---

四、真实开发中，Vibe Coding 是如何工作的？

下面用通用工程场景（不涉及任何具体项目）说明。

---

场景一：实现一个角色分配功能

传统方式

• 设计数据结构
• 写 UI 组件
• 处理交互状态
• 对接接口
• 调试边界情况

耗时：数天

Vibe Coding 方式

描述意图：

点击用户的角色标识时，打开一个对话框，
显示所有可用角色的复选框，
当前用户已有角色默认选中，
点击保存后更新角色关系。

AI 直接生成：

• UI 结构
• 状态管理
• 接口调用

接下来进入关键环节。

---

Vibe Check（最重要的一步）

你要检查的不是“代码好不好看”，而是：

• 交互是否符合直觉？
• 空数据是否能正常工作？
• 初始状态是否正确？
• 数据格式是否一致？

问题通常集中在：

• 状态初始化
• 数据边界
• 前后端约定不一致

通过修正“描述”，而不是手写重构，完成迭代。

---

场景二：理解一个复杂系统

比如：

• 动态路由
• 权限系统
• 菜单生成
• 组件映射

传统方式：

翻代码 + 画图 + 猜设计意图（2～3 天）

Vibe Coding 方式：

“请解释这个系统的整体工作流程，并指出扩展一个新页面需要修改哪些部分。”

30 分钟内完成系统级理解。

AI 在这里扮演的不是“写代码的人”，而是超级讲解员。

---

场景三：知识传承与文档

传统文档的问题：

• 写得慢
• 容易过期
• 新人不爱看

AI 的优势：

• 能直接扫描代码结构
• 提炼真实模式
• 随代码变化而重新生成

结果是：

• 文档生成成本极低
• 内容始终与代码一致
• 可作为长期“系统说明书”

---

五、什么是 AI 时代的“好代码”？

评价标准已经发生变化。

维度	传统工程	AI 时代
可读性	给人看	给人 + AI 看
架构	设计模式	模块清晰
可维护性	人手改	可被 AI 重写
测试	覆盖率	关键路径正确

AI 友好的代码特征

• 明确的类型定义
• 单一职责函数
• 描述性命名
• 清晰的业务注释

不是为了“优雅”，而是为了可被理解、可被再生成。

---

六、工程师的核心能力正在迁移

1️⃣ 问题拆解能力（比编码重要）

把一个需求拆成：

• UI 结构
• 数据流
• 状态变化
• 边界情况

这是 AI 无法替代的能力。

---

2️⃣ 描述意图的能力

对比：

❌「加一个角色功能」
✅「点击角色标识 → 弹窗 → 多选 → 默认勾选 → 保存」

描述越精确，AI 输出越接近可用结果。

---

3️⃣ Vibe Check 能力

你必须能快速判断：

• 逻辑是否合理
• 是否存在隐藏副作用
• 是否违背系统约束

AI 负责生成，工程师负责否决。

---

4️⃣ 领域知识仍然是护城河

AI 不理解你的业务语境。

你越懂：

• 权限模型
• 系统边界
• 数据含义

你的指令就越“锋利”。

---

七、工程师角色正在转型

从「手工艺人」到「指挥者」

过去	现在
写每一行代码	描述目标
控制实现细节	控制结果
Debug 代码	校验系统行为

你依然负责“正确性”，只是方式变了。

---

八、实用建议（高度浓缩）

1️⃣ 练习用自然语言写“需求”

先写“要什么”，再考虑“怎么做”。

---

2️⃣ 写 AI 友好的代码

• 类型清晰
• 命名即文档
• 不隐藏业务意图

---

3️⃣ 建立 Vibe Check 清单

• 功能对吗？
• 空数据行不行？
• 错误处理呢？
• 有没有副作用？

---

4️⃣ 拥抱 AI，但保持怀疑

• AI 是放大器，不是裁判
• 核心逻辑必须人工确认
• 安全与边界永远优先

九、结语：工程没有消亡，只是升级了

软件工程从来不是“写代码”这件事本身。

它始终是：

理解问题 → 构建系统 → 控制复杂度

AI 只是把我们从重复劳动中解放出来，
让工程师重新回到真正有价值的事情上：

• 系统设计
• 需求理解
• 技术判断
• 复杂问题决策

这不是危机，
而是一场迟到已久的升级。