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這就是大廠的AI「氛圍編程」：老工程師現身說法后，大家繃不住了

人工智能ai編程

這就是大廠的AI「氛圍編程」：老工程師現身說法后，大家繃不住了

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機器之心報道
編輯：Panda
氛圍編程（vibe coding） ， 這個由 Andrej Karpathy 帶火的熱詞 ， 已經成為了一種相當流行的編程方式 。 但這種編程方式的流行程度究竟如何 ， 目前還沒有什么比較可靠的統計數據 。 不過 ， 近日的一篇 Reddit 熱帖 ， 卻可以讓我們窺見一些端倪：看起來 ， 氛圍編程可能比我們預想的更受歡迎 ， FAANG 等大型科技公司也不乏 vibe coder—— 雖然人們對這個工作流程算不算是氛圍編程存在很大爭議 。

這篇帖子發布在 r/vibecoding ， 發帖者 u/TreeTopologyTroubado 自稱是一位擁有十多年工作經驗的 AI 軟件工程師 ， 并且其有一半的時間都是在 FAANG（即 Meta、亞馬遜、蘋果、Netflix 和 Alphabet 五大科技巨頭）工作 。 他職業生涯前半段是系統工程師 ， 而不是開發者 ， 不過他現在已有 15 年左右的編程經驗了 。
然后 ， 他分享了使用 AI 開發產品代碼的方法 。 簡單來說 ， 就是始終從可靠的設計文檔和架構開始 ， 然后在此基礎上逐步構建 。 始終先編寫測試 。
更具體而言：
你仍然需要從技術設計文檔開始 。 這是工作的主體 。 一開始 ， 設計文檔是一份提案文檔 。 如果你能讓足夠多的利益相關者認同你的提案有價值 ， 你就可以開始開發系統設計本身 。 這包括完整的架構、與其他團隊的集成等等 。在開始開發工作之前進行設計評審 。 這指的是讓高級工程師徹底揉碎評估團隊的設計文檔 。 這是個很好的做法 。 我認為這可以減輕開發過程中的痛苦 。如果通過審核 ， 就可以開始開發工作了 。 最初的幾周 ， 我們會針對各個開發團隊即將構建的各個子系統編寫更多文檔 。待辦事項開發和沖刺規劃 。 開發人員需要與項目經理和技術項目經理協作 ， 確定各個開發人員需要處理的獨立任務及其執行順序 。軟件開發 。 終于 ， 我們可以拿起鍵盤 ， 開始處理任務單了 。 這正是 AI 展現強大實力的地方 。 我們使用的方法是測試驅動開發（Test Driven Development） ， 也就是讓 AI 編程智能體先為要構建的功能編寫測試 。 之后 ， 我才會開始使用這個智能體來構建這個功能 。代碼提交審核 。 在將代碼合并到人工代碼之前 ， 我們會有兩個開發人員進行審批 。 AI 在協助審核方面也展現出巨大的潛力 。在預發布版本中進行測試 。 如果預發布版本一切正常 ， 我們就會將其推送到生產版本 。該帖在 Reddit 和 X 上都引起了廣泛討論 。 其中一個很大的討論點是 ， FAANG 等大型科技公司竟然允許員工氛圍編程！
即便谷歌曾宣稱其現在大約一半的代碼都是 AI 編寫的 ， 但這一說法也備受質疑 ， 一些開發者還曾表示谷歌可能把自動代碼補全的部分也算成 AI 生成的代碼了 ， 也有不少人質疑谷歌究竟在生產環境中部署了多少這些 AI 生成的代碼 。

不過 ， 也有人認為 ， 根據該帖子的描述 ， 這個流程其實不能稱之為「氛圍編程」 ， 因為其中依然有大量必須人類參與的環節 —— 這或許是該帖子最引人爭議的地方 。





Hyperbolic 聯創CEO Yuchen Jin 也認為這樣的工作流程對人類工作者來說很痛苦 ， 不夠 vibe 。

同時 ， 這也表明 ， 即便有 AI 加持 ， 大型科技公司繁瑣的流程還是會拖延研發速度 —— 這似乎對獨立創始人來說是好事 。


盡管如此 ， 也有不少開發者從中看到了可取之處 。
比如開發者 Frank Lin 認為這可以成為使用 AI 的最佳實踐 ， 即詳細的技術規格 ， 在編程之前先審查解決方案 ， 并首先編寫測試代碼 。

而其中 ， 編程是最輕松和乏味的階段 ， 工程師的價值則是體現在「設計、頭腦風暴、編寫規范、測試等」方面 ， 也就是要弄清楚需要編寫什么代碼 。

也有人分享了自己的經驗 。



對此 ， 你怎么看？或者有什么經驗與我們分享嗎？
參考鏈接：
https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1myakhd/how_we_vibe_code_at_a_faang/
https://x.com/Yuchenj_UW/status/1959661025319608603
【這就是大廠的AI「氛圍編程」：老工程師現身說法后，大家繃不住了】https://x.com/rohanpaul_ai/status/1959414096589422619

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