一位匿名读者引用了 TechCrunch 的一篇报道：Carla Rover 曾经因为不得不重启一个用氛围编码（vibe coded）的项目而哭泣了 30 分钟。Rover 已经在这个行业工作了 15 年，主要从事 Web 开发。现在，她和儿子一起创办了一家初创公司，为市场创建定制的机器学习模型。她把氛围编码比作一张美丽的、无尽的鸡尾酒餐巾纸，人们可以在上面无限次地勾勒想法。但她说，处理那些希望用于生产的人工智能生成的代码可能“比照看孩子还要糟糕”，因为这些人工智能模型可能会以难以预测的方式把工作搞砸。她转向人工智能编码是为了追求初创公司的速度，就像人工智能工具的前景一样。“因为我需要快速且令人印象深刻，所以我走了一条捷径，在自动审核后没有扫描那些文件，”她说。“当我手动操作时，我发现了很多错误。当我使用第三方工具时，我发现了更多错误。我吸取了教训。”她和儿子最终重启了整个项目——因此才流下眼泪。“我把项目交给副驾驶，就像把副驾驶当成员工一样，”她说，“但其实不是。”Rover 和许多经验丰富的程序员一样，向 AI 寻求编程帮助。但这些程序员也发现自己像 AI 保姆一样——重写并核实 AI 生成的代码。内容分发平台公司 Fastly 最近发布的一份报告发现，在其调查的近 800 名开发人员中，至少 95% 表示他们会花费额外的时间修复 AI 生成的代码，而这种验证的重担主要落在了高级开发人员的肩上。这些经验丰富的程序员发现了 AI 生成的代码存在各种问题，从产生幻觉的软件包名称到删除重要信息和安全风险。如果不加以控制，AI 代码可能会使产品的错误远超人类。处理 AI 生成的代码已经成为一个难题，以至于催生了一项名为“氛围代码清理专家”的新企业编程工作。 TechCrunch 采访了经验丰富的程序员，分享他们使用 AI 生成代码的经历，并探讨了他们对氛围编码未来的看法。大家的想法不一，但有一点是肯定的：这项技术还有很长的路要走。“使用编程副驾驶就像把一个咖啡壶递给一个聪明的六岁孩子，然后说：‘请把它拿到餐厅去给家人倒杯咖啡。’”Rover 说。他们能做到吗？有可能。他们会失败吗？绝对会。而且很可能，即使他们失败了，他们也不会告诉你。“这并不会让孩子变得不那么聪明，”她继续说道。“这只是意味着你不能完全委派（这样的任务）。” 延伸阅读：那些被雇佣来修复氛围编码混乱的软件工程师
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