氛围编程“坑惨”程序员，大量程序员沦为“保姆”，大佬深夜痛哭

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我们都以为AI现在是非常吃香的，可没想到的是，15年资深程序员盯着屏幕突然崩溃痛哭。

不是项目要黄，是她靠“氛围编程”攒出来的代码，最后得全推倒重来，一边是Copilot、Cursor这些AI工具吹得天花乱坠，说能让编码效率翻倍。

有人靠它省了时间，有人被它坑到重启项目，这“氛围编程”到底是程序员的“加速器”，还是藏着坑的“糖衣炮弹”？

那么，这件事情究竟是怎么回事？怎么会沦为AI保姆？

15年程序员用了氛围编程后崩溃痛哭，95%的人要额外改AI代码，听着挺吓人的。

但咱理性点想，肯定有人不这么看，不如顺着这些疑问，慢慢掰扯清楚，别一下子把“氛围编程”一棍子打死。

或许有人会说，要是氛围编程真这么坑，天天让人当AI保姆改bug，咋还有这么多程序员死磕着用？难道他们都傻吗？

这话听着有点冲，但其实问到了关键，比如那个崩溃的Rover，后来也承认AI帮她做了更好的用户界面。

还有干了20多年的Malekzadeh，虽然30%-40%的时间都在“修AI的烂摊子”，但最后干的活比以前还多。

其实程序员不傻，他们是在“算总账”，AI写简单代码的速度比人快太多了，比如生成个基础脚本、调个常用接口，这些活儿AI几分钟搞定，人手动写可能要半小时。

可能还有人问，不是说高级开发员把AI代码投到生产环境的概率，是初级的2倍吗？那是不是说明AI对高级程序员来说根本不坑，反而特别好用？

这事儿得拆开来想，不是AI对高级程序员“偏心”，是高级程序员“hold得住”AI的坑。

你想啊，高级程序员一眼就能看出AI编的假包名，能预判哪里会有安全漏洞，改bug的速度比初级快好几倍。

对他们来说，AI更像个“手脚麻利但毛躁的学徒”，能扛不少体力活，自己只需要盯着关键环节。

但这依然改变不了“要给AI擦屁股”的事实，只是他们擦得更快、更顺手而已。

反倒是初级程序员，容易被AI的“假专业”唬住，看不出问题，最后坑越挖越大。

所以不是AI不坑高级程序员，是高级程序员能“降住”坑，这恰恰说明AI的坑是客观存在的，只是不同人应对能力不一样。

还有人可能会觉得，这不还催生了氛围编程清理专家吗？而这种职业的出现，它是因为AI写的代码漏洞太多，才需要专门的人来清理。

他们是天天跟AI的烂代码较劲，这活儿也不是轻松钱，所以不能因为有新职业，就否认氛围编程的坑，顶多算“坑里长出了新机会”，但坑本身还在那儿。

但是我们都知道，技术肯定会进步，说不定再过几年，AI写的代码bug会少很多，甚至能自己查错，但咱得活在当下啊。

Linux之父都调侃VIBE是“效率低但娱乐性强”，Fastly报告也明明白白说95%的人要修AI代码，这些都是现在实实在在的问题，不能用“未来会好”来掩盖“现在很糟”。

就算未来AI真的变聪明了，也未必能完全替代人，比如“系统性思维”，优秀工程师写一次通用功能能到处用，AI却会写五种不同的，这种“顾全大局”的能力，AI短期内很难学会。

到时候可能不是“当保姆”，而是“当顾问”，但依然需要人来引导、纠错，只是“保姆活”少了点，本质还是“人把控AI”，不是“AI把控一切”。

这件事情也让我们知道，氛围编程既不是“洪水猛兽”，也不是“万能神药”，也不是说让大家别用AI，而是提醒大家别把AI当“甩手掌柜”。

不管是15年的老程序员，还是刚入行的新手，都得记住，AI是工具，不是同事，更不是老板。

现在程序员当“AI保姆”，看似是被技术坑了，其实是没找对和AI相处的方式，既不能迷信AI的“万能”，啥都丢给它不管，也不用因为有坑就完全不用，毕竟它确实能省时间。

关键不是怕坑，是知道坑在哪儿，怎么避开、怎么填上，这才是理性看待氛围编程的方式。