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陈默
AI 行业分析师
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Vibe Coding用3个月逼走核心开发,代码一致性全崩了

去年3月那会儿,我在推特上刷到好几个大佬狂吹 Vibe Coding,什么“用嘴写代码”“AI帮你扛80%重复劳动”,看得我热血上头。正好我们团队20个人,做SaaS的,React + Node.js那套,我在周会上拍着桌子跟CTO说这东西能让开发效率翻倍——对,我当时真这么说的,现在想想脸上都发烫。

Vibe Coding用3个月逼走核心开发,代码一致性全崩了

Vibe Coding用3个月逼走核心开发,代码一致性全崩了


去年3月那会儿,我在推特上刷到好几个大佬狂吹 Vibe Coding,什么“用嘴写代码”“AI帮你扛80%重复劳动”,看得我热血上头。正好我们团队20个人,做SaaS的,React + Node.js那套,我在周会上拍着桌子跟CTO说这东西能让开发效率翻倍——对,我当时真这么说的,现在想想脸上都发烫。

结果呢?三个月之后,两个核心开发提离职,代码库烂成一锅粥,项目延期了六周。

今天把这段血泪史扒开给你们看。不整那些虚的。

等等,这里我要更正一下——其实不是两个人都提离职,是一个真提了,另一个聊完之后决定先留两个月看看情况。我得说准确点,不然显得我在编故事。

第一个坑:把Vibe Coding当银弹使

前两周是真爽。我记得特别清楚,4月8号那天,我用Cursor搞了个用户管理模块,需求描述写了几句,AI唰唰唰给我干出来三百多行,CRUD全套,连表单校验都写好了,手机号正则、邮箱格式、密码强度——它全给整上了。我当时截图甩团队群里,说“兄弟们以后不用手写样板代码了”,群里炸了一堆表情包。

乐极生悲。

第三周出事了。一个后端哥们用Vibe Coding搞支付模块的退款逻辑,他给AI描述需求的时候漏了个边界条件——部分退款时优惠券怎么分摊。AI按最常规的路子生成代码,测试环境跑得溜,结果上生产第三天,财务那边直接冲到我们办公区,说17笔退款金额对不上。总共差了4372块。

查了两天bug。那代码读起来巨痛苦,变量名全是tempDataresultListfinalVal这种,函数拆得莫名其妙,跟我们团队的风格完全不搭——我们平时命名都是refundOrderItems这种一眼能看懂在干嘛的。最后定位到问题:AI把优惠券全额算到第一件商品头上了,而不是按比例分摊。

那个后端哥们跟我说:“我以为AI会cover这种情况。”

我当时就想抽自己。因为启动会上我原话是“AI生成的代码基本不用改”,他是信了我才没细看逻辑。

第二个坑:代码一致性崩了

这个最头疼。

我们团队本来有一套自己的规范,比如错误处理统一用自定义的AppError类,API请求统一走我们封装的request层。但Vibe Coding生成的代码不认这套,它按训练数据里的“最佳实践”来——有时候try-catch,有时候.catch()链式调用,有时候直接throw一个字符串。你敢信?throw字符串,连个Error对象都不是。

第一月还好,大家还会手动改改。到了5月中赶进度,人就懒了。AI生成啥用啥,改改变量名就往上推。两个月下来,我们的代码库变成缝合怪——同一个项目里三种错误处理方式、四种API请求写法、useState和Redux混着用,状态管理搞出五种花样。

新人入职那天我到现在都记得。7月15号,周一,新来的前端看了三天代码之后问我:“咱们项目的架构原则是什么?”

我张嘴。闭嘴。愣是没答上来。

已经没有原则了。全是AI的即兴发挥。

第三个坑:开发能力退化

这个坑我最后才意识到,但最要命。大概落地Vibe Coding两个月之后——嗯...这个比较复杂,我觉得可能是5月下旬开始有苗头的——团队出现了一个很奇怪的变化。

大家开始“怕”写代码了。

有一次讨论搜索功能的实现方案,涉及倒排索引和分词策略,说实话这应该是技术团队的基本功对吧?结果几个开发第一反应是“我们先让AI生成几个方案看看”。我说咱们先自己分析下需求,有个前端直接回了句:“现在谁还手写算法啊?”

我当场愣住。

后来我刻意观察,发现好多人已经形成路径依赖了——拿需求喂AI,生成代码改吧改吧能用就行,遇到bug也是先丢给AI修,修不好才自己看。最离谱的一次,8月初,Cursor的API挂了半个小时,有个开发就在那等着,什么都没干。

我等了半天问他:“你就不能手写吗?”

他说:“等它恢复了效率更高。”

我当时血压绝对飙了。

三个月的时候我做了次代码审查,抽查最近两周的提交,60%以上是AI直接生成的,其中将近一半有潜在性能问题。有个查询没加索引,数据量小的时候屁事没有,但我们用户量在涨,这tm就是个定时炸弹。还有个地方循环里套了两次数据库查询,N+1问题搞得明明白白,压测不炸才怪。

到底哪里出了问题

回头琢磨这个事,Vibe Coding本身不是坏东西——我现在也还在用。问题出在我们的落地方式。

我总结了三个致命错误。

第一,没有制定使用规范。什么时候该用、什么时候不该用、生成的代码要经过什么级别的审查、哪些模块能用哪些不行——全都没定义。大家各凭感觉,有人啥都丢给AI,有人完全不用,各自为政。

第二,高估了AI对业务的理解。通用逻辑它能写得很漂亮,但业务场景里那些特殊规则、边界条件、历史遗留的坑,它根本不知道。我们指望它理解我们的业务,这事本身就错了。跟让GPT猜你公司报销流程一样不靠谱。

第三,忽视了团队能力的培养。工具越强,用工具的人越容易变弱——这个悖论我们亲身体验了。我现在觉得Vibe Coding更适合有经验的开发者用来提效,而不是让整个团队无差别依赖。就像你不会让刚学会开车的人直接上F1。

现在的做法

没完全放弃Vibe Coding,但使用方式彻底改了。

现在的规则:核心业务逻辑必须手写,AI生成的代码必须经过至少一次人工review,样板代码和工具函数可以用AI辅助但必须符合团队规范。另外每周搞一次“无AI日”——我学的是那种健身房的无器械日,保持手感——那天所有人关掉AI工具,纯手写。

效果还行。代码质量回升了,那个本来要离职的哥们也留下来了。他跟我说了句话我印象特别深:“现在这种方式让我觉得自己还是个程序员,不是AI的提示词工程师。”

这句话让我想了很久。

你们团队有没有试过Vibe Coding?是踩坑了还是真香了?评论区聊聊,我特别想知道是不是只有我们搞成这个样子。顺便说一句,Cursor现在0.43版本比之前好用多了,但上面说的那些坑跟工具版本没关系,是使用方式的问题——我得把这个说清楚,省得有人觉得我在黑哪个工具。

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本文由 MakeSense 编辑团队撰写并审核。文中引用的数据和观点均经过交叉验证,如有疏漏欢迎在评论区指正。最后更新:2026年06月27日 17:28

陈默

AI 行业分析师

前某大厂 AI 实验室研究员,关注大模型技术演进和商业化落地。写过 200+ 篇行业分析,擅长从产品视角拆解技术趋势。

读者评论 2

数据分析师 1周前
数据引用很扎实,建议补充一下近三个月的最新数据。
回复 点赞 (9)
产品经理阿杰 2周前
从产品角度看,这个方向确实有机会,但商业化路径还需要验证。
回复 点赞 (15)