深夜痛哭30分钟！15年老码农被Vibe Coding逼到崩溃，95%程序员正沦为「AI保姆」？

【CSDN 编者按】当“AI 替代程序员”的声音此起彼伏时，很多人以为技术人最担心的是饭碗不保。但本文揭示的现实更扎心：AI 并没有真的取代大多数开发者，而是让他们在无休止的“喂数据、调参数、修 Bug”中，渐渐沦为所谓的“AI保姆”。

编译 | 郑丽媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

在一次项目推倒重来的深夜，拥有15 年开发经验的 Carla Rover 坐在电脑前，哭了整整半个小时。不是因为 Bug 本身，而是因为她以为自己找到了提速的秘密武器——AI 辅助写代码，却没想到最后反而花了更多时间来“收拾烂摊子”。

而这，并不是孤例。

随着 GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor 等 AI 工具在开发圈的流行，越来越多资深程序员加入了所谓的 “Vibe Coding” 浪潮：一边把想法甩给 AI 生成代码，一边再逐行检查、修复甚至重写。表面上看，AI 像是贴心的助手，但实际上，很多人却发现自己反而逐渐变成了“AI 保姆”。

从干净白纸到推倒重来

Rover 过去主要从事 Web 开发，如今与儿子创业，尝试为电商平台构建定制化机器学习模型。她把 Vibe Coding 形容成“一张干净的白纸，可以随时涂鸦灵感”。

然而，真正把 AI 生成的代码放进生产环境后，问题接踵而至。

为了赶进度，她最初完全依赖 AI 自动化审查，省去了人工逐行检查的步骤。结果，当她事后人工检查时，发现Bug之多令人震惊，连第三方工具也不断报错。最终，她和儿子不得不彻底重启整个项目。

“我当时把 Copilot 当成了一个可靠的员工，但事实证明，它不是。”

而这样的经历正好印证了 Fastly 最新的一份调查：在接受调研的近 800 名开发者中，有 95% 表示需要额外花时间修改 AI 代码，而且大多数修复工作最终都落在了资深工程师身上。

AI 写的代码问题简直五花八门：虚构包名、误删关键信息、制造安全隐患……如果不检查，AI 生成的代码甚至会比人工写的更脆弱、有更多 Bug。这些问题太过严重，甚至由此催生出了一种新岗位——“Vibe Code 清理专员”。

AI 保姆的一天：写 2 成，修 8 成

无独有偶，另一位资深开发者 Feridoon Malekzadeh 的体验同样复杂。

他在产品研发、软件与设计领域有 20 多年经验，目前也在创业。为了节省人力成本，他大量使用 Lovable 这类 Vibe Coding 平台，甚至还写过一些“玩具”式的应用，比如帮婴儿潮一代（Boomers）自动生成 Z 世代和 Alpha 世代的俚语。

听起来很有趣，但实际情况却像是在雇佣一个叛逆的青少年：

“你得催他十几次，他才会勉强去做。最后，他只完成了一部分要求，还顺手加了一堆你没要的东西，把别的功能也搞坏了。”

他粗略估算，自己的时间分配大致是：

● 50% 用来写需求

● 10%~20% 用来让 AI 写代码

● 30%~40% 则花在修复 AI 搞出来的 Bug 和冗余代码

换句话说，通过 Vibe Coding 真正节省下来的时间并不多。

更让他头疼的是，AI 并不擅长“系统性思维”。例如，一个经验丰富的开发者会写一个通用模块，然后在多处复用；而 AI 可能在五个地方写出五个不同实现，既增加了维护成本，也让项目变得十分混乱。

AI 的“死不认错”与安全隐患

除了 Bug 频出，Rover 还发现了另一种令人不安的现象：当AI 遇到数据冲突时，不仅不会承认错误，还会一本正经地“编造结果”。

例如，她曾质疑过 AI 生成的一段代码逻辑，而模型立即开始“解释”说自己使用了上传的数据。可后来面对Rover的直接质问，AI 才承认“其实并没有”。

“那一刻我感觉自己面对的不是工具，而是一个‘有毒的同事’。”

实际上，AI 安全风险同样也是业内的隐忧。Fastly 开发者赋能高级总监 Austin Spires（从 2000 年代初就开始写代码）就发现，AI 往往更追求“快”而不是“对”，经常引入一些只有新手才会犯的 Bug。

这也是为什么社交媒体上经常出现“AI 总是回复 ‘You’re absolutely right’”的梗——开发者指出错误后，AI 会立刻“认错”，但在此之前的回答早就不知道从哪里就开始错了。NinjaOne 的 CTO Mike Arrowsmith 也提醒，使用Vibe Coding很容易绕过传统的代码审查与安全流程，特别是初创公司最容易掉进这个坑。

可尽管 Vibe Coding 问题重重，但几乎所有开发者都承认：AI 编码仍不可或缺。它特别适合原型设计、快速 Mock、生成模板或测试工作等，可大幅减少重复劳动。

正如法国理论家 Paul Virilio 所说，“造船的同时，也发明了船难”，在Malekzadeh看来，AI编码的各种弊端也是进步的副产品。

此外，Fastly 的调查结果也显示：资深开发者将 AI 代码投入生产的比例是初级开发者的两倍——这说明，虽然他们花费了大量时间修改AI代码，但凭借丰富经验仍能用好这项技术。

对于年轻一代而言，少了编程的快乐

不同于资深开发者对 AI 编码的投入与肯定，对于刚入行的年轻工程师们来说，他们感觉失去了很多快乐。

例如，刚拿到 AI 硕士学位的 Elvis Kimara 正在开发一个 AI 驱动的电商平台，他坦言，Vibe Coding 让编程少了成就感：“自己解决问题时的多巴胺没了，AI 直接替我搞定。”

他还观察到，部分资深开发者在使用 AI 后，对新人帮助反而减少了。有的人干脆把“指导新人”的责任都推给 AI，还有的人甚至自己都不了解新工具的运行逻辑。

不过，Kimara 并没有因此排斥 AI：“利大于弊，我愿意为这项创新付出代价。未来的开发者不只是写代码，而是要指导 AI、为错误负责，更像一个AI顾问的角色。”他还强调，哪怕以后成为了资深开发者，也会继续使用 AI，并坚持逐行审查 AI 生成的代码，从中学习更多。

毫无疑问，当前 Vibe Coding 正在悄然改变开发者的工作方式。

它不是完美的工具，也不是“零成本的生产力倍增器”，相反它带来的 Bug、冗余、风险与责任，正成为开发者需要承担的一种 “创新税”；但与此同时，它也在加速项目落地，拓宽了个人开发者和小团队的边界。

因此对很多开发者而言，做“AI 保姆”虽然辛苦，却是值得的——对此，你有什么看法吗？

原文链接：https://techcrunch.com/2025/09/14/vibe-coding-has-turned-senior-devs-into-ai-babysitters-but-they-say-its-worth-it/