Andrej Karpathy 提出“Vibe Coding”这个词时，语境是沉浸式体验——让AI写代码，自己只管按Tab和回车，感受那种“代码在指尖流淌”的流畅感。这本质上是一个资深从业者的自我调侃，是他把底层能力内化之后，允许自己短暂地悬浮于细节之上的奢侈。
但任何概念一旦出圈，就会被简化、被扭曲、被用作武器。
现在我看到的景象是：一个拿着localhost地址让别人访问的人，打开Codex，对着对话框说“帮我写个个人博客”，十分钟后项目跑起来了，于是他在社交媒体上宣布：“计算机专业完了，文科生的时代到了。”
我认为他们对于真正的编程工作的错误认知主要有三个方面
第一点，他们不理解这个系统真正需要的正确性
在计算机科学里，“正确”是一个极其苛刻的词。它意味着边界条件被覆盖、异常被妥善处理、数据一致性被保证、安全性被考虑、时间复杂度在可接受范围内。而你用Vibe Coding十分钟搓出来的东西，只要输入一个emoji就能炸穿整个后端。
AI擅长生成的是关于看起来像是代码的文本，但它并不明白整体的鲁棒性，而且AI并不真正明白写错代码是有后果的。当这群文科生为在开发一些能跑起来的小程序而欢呼的时候，他们暴露的是对软件工程深度的无知，俗话说，内行看门道，力巴看热闹，看的就是这群猴子以为自己能剥开香蕉吃到食物，就以为自己站在地球食物链顶端的愚昧无知
第二点，工具普遍化不等于职业消亡
都说，珍妮机的发明引起了纺织工人的不满，虽说如此，但纺织工人并未因此消失。摄影没因为手机普及而杀死摄影师，写作没因为输入法智能联想而杀死作家。
工具普遍化只会让重复简单工作产出的作品变得廉价一文不值，但并不会让真正有意义的工作被贬低，甚至说是让变得卓越的门槛更高。但让卓越的门槛变得更高。 当所有人都能用AI生成一个Todo List App时，真正值钱的不再是“写Todo List的能力”，而是“判断这个Todo List需不需要数据库索引、需不需要缓存策略、用户量到一万时瓶颈在哪”的能力。
而这些能力，来自操作系统、计算机网络、数据结构与算法——来自那些被Vibe Coding信徒嘲笑为“老古董”的四年科班训练。
你站在巨人的肩膀上不代表你是巨人，你只是爬了上去，风一吹就掉。
第三点，喜欢跳脸的本质是无知的傲慢
一个真正理解了AI辅助编程价值的人，会清楚地知道自己的边界在哪。恰恰是那些只触碰了水面、连水深都没探过的人，最急于宣告“这片海不过如此”。
心理学上这叫达克效应：能力越低的人，越容易高估自己。他们需要用“计算机已死”这种宏大叙事来对冲内心的不安——因为如果计算机专业没完，那他们“用AI十分钟就做出了程序员四年学的东西”这件事就根本不成立。
而且根源在于可能文科专业长久而言过得并不是很如意，在当今社会整体下沉的大趋势上，他们自己找不到的心理锚点，需要通过贬低其他行业来平衡。
最后说句我自己的看法
我不反对vibe coding，我的工作液=也很需要vibe coding辅助，借助工具是很正常的事情。我嗤之以鼻的是哪些放弃思考、放弃理解、把AI当作许愿池的使用方式，以及由对此无知的人衍生出的，对严肃技术的嘲讽。
只要电脑还在，人们还在进行现代化发展，计算机就不会死。它只是从“会写代码的人”的时代，进入了“理解代码为什么这样写的人”的时代。
前者已经逐渐在被AI替代，而后者永远不会。
至于那些跳脸的人——等他们的Vibe Coding项目用户量破百、并发过十、数据被删了一次之后，他们会自己回来的。那时候，他们要么学会了敬畏，要么已经换了个赛道继续喊“XX已死”。
计算机行业确实遭遇了不小的AI冲击，但是我们要尝试自己解决问题，精进技术，被淘汰的是重复造轮子的人，不是尝试怎么让轮子转的更快的人。
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