我们正处于人工智能软件开发的“狂野西部”时代。任何人都可以在几分钟内构建定制解决方案，而无需花费数月时间。
这场创意的爆炸式增长即将迎来清算。成千上万个“氛围编码”微应用的隐性维护成本将与对可靠系统的需求发生冲突。
GitHub 报告称，目前 92% 的开发者使用 AI 编程工具。自推出 AI 功能以来，Replit 的应用部署量增长了 10 倍。Stack Overflow 数据显示，2024 年技术债务讨论量增长了 40%。
根本问题在于能力和理解的不一致。人工智能可以快速生成工作代码，但却无法灌输架构思维或测试规范。
用户获得了虚假的能力。他们开发了可以运行的软件，却没有理解其背后的复杂性或长期影响。
这些解决方案在特定情况下有效，但当需求发生变化时就会失效。组织变得依赖于只有其创建者才能理解的应用程序。
我们如何平衡人工智能编码的民主化优势与工程学科需求？
该解决方案需要针对人工智能时代而改进的质量保证。代码审查必须适应人工智能生成的解决方案。
我们需要分级的责任框架。个人工具的运行标准与处理敏感数据的面向客户的应用程序不同。
更好的集成路径比防止扩散更重要。标准化的API和迁移工具可以让“氛围编码”解决方案发展成为强大的系统。
“氛围编码”指的是无需正式规划的直观、快速开发。这些方法优先考虑速度而非结构。
工程最佳实践必须像人工智能编码工具一样易于理解。安全改进和测试生成应该以自然语言进行。
社区驱动的质量信号可以识别哪些人工智能生成的模式经久耐用。这为质量创造了市场激励，避免了自上而下的限制。
未来将涉及混合工作流程。“Vibe 程序员”负责原型解决方案，而工程师则负责强化成功的实验。
限制人工智能辅助编码终将失败。生产力的提升实在太诱人了。
相反，我们必须发展与人工智能发展速度相匹配的质量机制。随着风险的增加，解决方案应该有清晰的路径来逐步成熟。
这代表着软件开发从稀缺走向丰富。瓶颈从“我们能开发吗？”转变为“我们应该开发吗？”
前进的道路意味着让质量实践像人工智能工具一样触手可及。创建框架，确保非正式解决方案能够成为生产级系统。
原文： https://www.tomtunguz.com/the-rise-and-fall-of-vibe-coding/