Anthropic 研究员：用 AI 写代码，不等于你真懂vibe coding

最近在网上看到一篇 Anthropic 研究员 Erik Schluntz 的演讲，叫《Vibe Coding in Production》，觉得写得很深刻。

很多人以为，用 Cursor、Copilot 写代码就是 vibe coding 了。但他认为大多数都不是。

他指出了几个根本性的转变：什么叫真正的 vibe coding、AI 能力正在以什么速度增长、以及我们应该用什么策略去应对。我觉得这些东西对未来几年都很有帮助，整理了核心观点，分享出来。

（一）

Andrej Karpathy 给了一个很精准的定义："完全沉浸在 vibe 中，彻底忘记代码的存在。"

不是"AI 帮你写代码"，是"忘记代码的存在"。

Schluntz 说得更直接：只要你还在逐行审查 AI 写的代码，你就没有在 vibe coding，你只是换了个更贵的 IDE。

真正的 vibe coding 是：你跟 AI 说清楚要什么，它出结果，你只看结果对不对。代码长什么样你不关心。就像打车，你关心的是到没到目的地，不是司机怎么握方向盘。

大多数工程师还停在过渡期的开头，真正的范式转移根本没到。

（二）

Schluntz 给了一个数据：AI 能独立完成的任务时长，每 7 个月翻一倍。

现在能稳定执行 1 小时的编程任务。7 个月后半天。再 7 个月一整天。再往后一周。

当 AI 一次性扔给你相当于一周工作量的代码，你还要逐行审查吗？人类会成为整个链条里最慢的那个环节。

这跟编译器的发展史一模一样。早年程序员写完 C 语言还要看生成的汇编对不对，后来编译器越来越靠谱，坚持看汇编的那批人被淘汰了。AI 写代码，就是今天的编译器。区别是，这次抽象层更高，变化更快。

（三）

Schluntz 整个演讲的精华，就是一句：找到你能验证的抽象层。

CEO 怎么管公司？看财务指标。CTO 怎么管技术？看验收测试。产品经理怎么管功能？直接体验产品。没有一个人在看代码。

所以用 AI 写代码的核心问题不是"AI 写得对不对"，而是——你在哪一层能判断对错？

能通过跑测试验证，就不用看代码。能通过体验产品验证，就不用跑测试。能通过用户数据验证，就不用亲自体验。

找到那层，就在那层工作。往上走，别往下钻。这不是放弃责任，是重新定义责任边界。

（四）

这可能是对创业者最有用的实操策略。

Schluntz 把代码库分成两类：主干架构（核心逻辑、底层接口、被大量模块依赖的部分）和叶子节点（末端功能、附加组件、不被任何模块依赖的部分）。

策略很简单：叶子节点让 AI 随便写，有点技术债无所谓。主干架构必须人工守住。

在"放手"和"控制"之间找到了最优解——不是把整个项目交给 AI（那是找死），也不是完全不信任 AI（那是浪费）。按风险分层，低风险的全力交出去。

极端案例：Anthropic 团队合并了 22,000 行 Claude 写的代码，原来两个工程师花两周逐行审查，压到了一天。四招：开工前需求规划、限定叶子节点、核心逻辑人工审、建立可验证检查点。

不是盲目信任，是有边界的授权。

（五）

Schluntz 说了一句我特别认同的话：不要让 AI 为代码负责，让工程师为产品负责。

以前的模式是工程师对代码质量负责。新模式是工程师对产品结果负责，AI 对代码实现负责。

这意味着你需要的核心能力变了。以前是你得会写代码，现在是你得会说清楚要什么。他给了一个具体动作：开工前花 15 到 20 分钟跟 AI 对齐。先让 AI 探索项目结构、找相关文件、把它对任务的理解说出来、一起定计划——再把上下文整合成完整的 prompt 再执行。这么做之后，成功率是指数级提升。

好 prompt 不是写得长，是上下文给得足。

（六）

这件事冲击最大的，其实是小团队和创业者。

以前做软件，技术团队是最大的门槛。有好想法找不到好工程师就做不出来。现在这个门槛在快速降低。

未来的竞争力不是"你会不会写代码"，而是"你能不能清晰定义什么叫做完了"。

能说清楚需求的人，就是未来的产品经理。能说清楚需求加能用 AI 交付的人，就是未来的全栈。

每次技术范式切换，都会有一批人因为没转过来而出局。不是能力不行，是心理模型没更新。这个变化不会等任何人。

（七）

三件事现在就可以做：

第一，从今天起，在低风险模块上放手。不要每行代码都亲自审，先从一个叶子节点开始，让 AI 跑，你来验收结果。

第二，学会在任务开始之前跟 AI 对齐。不要上来就提需求。先让 AI 读懂背景，定好计划，再开工。

第三，想清楚你的验证层在哪里。你有没有一套可以快速判断"这事做对没做对"的标准？如果没有，这件事比学 AI 工具更紧迫。

AI 的能力还会继续提升，每 7 个月一倍。留给我们调整的时间，没有那么多。

核心素材来自 Anthropic 研究员 Erik Schluntz 演讲《Vibe Coding in Production》，推荐去看原视频。

不管做产品、做技术还是做管理，这套思路都适用。转给你觉得需要想明白这件事的人。